基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建

高性能计算平台ABAQUS算例高性能计算平台ABAQUS算例贺有为（******************），June.2010作者简介：贺有为，中南大学材料学院研究生，师从邓运来教授，在邓运来和唐建国老师的指导下研究功能材料与分子的模拟计算。

目录ABAQUS简介 (1)ABAQUS的主要功能 (1)ABAQUS的优点 (2)为什么要利用高性能计算平台运行ABAQUS作业 (2)LINUX系统下ABAQUS应用算例 (3)ABAQUS简介ABAQUS是一套功能强大的工程模拟有限元软件，是材料计算软件里的贵族，其解决问题的范围从相对简单的线性分析到许多复杂的非线性问题。

ABAQUS包括一个丰富的、可模拟任意几何形状的单元库。

并拥有各种类型的材料模型库，可以模拟典型工程材料的性能，其中包括金属、橡胶、高分子材料、复合材料、钢筋混凝土、可压缩超弹性泡沫材料以及土壤和岩石等地质材料。

作为通用的模拟工具，ABAQUS 除了能解决大量结构（应力∕位移）问题，还可以模拟其他工程领域的许多问题，例如热传导、质量扩散、热电耦合分析、声学分析、岩土力学分析（流体渗透∕应力耦合分析）及压电介质分析。

ABAQUS的主要功能ABAQUS为用户提供了广泛的功能，且使用起来又非常简单。

大量的复杂问题可以通过选项块的不同组合很容易的模拟出来。

例如，对于复杂多构件问题的模拟是通过把定义每一构件的几何尺寸的选项块与相应的材料性质选项块结合起来。

在大部分模拟中，甚至高度非线性问题，用户只需提供一些工程数据，像结构的几何形状、材料性质、边界条件及载荷工况。

在一个非线性分析中，ABAQUS能自动选择相应载荷增量和收敛限度。

他不仅能够选择合适参数，而且能连续调节参数以保证在分析过程中有效地得到精确解。

用户通过准确的定义参数就能很好的控制数值计算结果。

ABAQUS的优点ABAQUS软件在求解非线性问题时具有非常明显的优势。

其非线性涵盖材料非线性、几何非线性和状态非线性等多个方面。

在集群计算系统上以并行方式运行Gaussian03作业的实现方式摘要：针对云南大学高性能计算中心Gaussian03目前没有充分利用曙光集群计算资源的现状，介绍了Gaussian03并行计算的实现方法。

云南大学高性能计算中心Gaussian03使用现状目前中心曙光系统上Gaussian03的使用过程中，由于输入文件中没有选择任何并行执行方式，导致所有作业基本都以线性方式执行，即其效率与单CPU执行没有什么区别，并没有充分利用集群系统的计算资源。

以下对曙光集群系统上Gaussian03作业实现并行计算的方法进行介绍。

Gaussian03并行计算方式的介绍Gaussian是做半经验计算和从头计算使用最广泛的量子化学软件，该软件由很多子程序（Link）构成。

一个Gaussian 03执行程序会启动多个子程序分段执行，其中部分子程序可以并行执行，部分程序只能串行执行，各个子程序的功能及其可并行性请参见附录1。

Gaussian03软件提供了两种并行方式，一种是OpenMP共享内存的并行方式，另一种是TCP-Linda并行方式，也可以两种并行方式混合使用。

具体来讲，共享内存的并行方式只允许作业使用某个单节点上共享内存的多个CPU。

譬如中心曙光系统上，一个作业如果通过共享内存的方式并行执行，则最多只能使用某个计算节点上的4个CPU。

TCP-Linda是专门为Gaussian03设计，实现G03分布式并行的必需程序，它以Linda并行库来实现多机的并行作业。

Linda并行方式允许作业使用多个节点上分布式共享内存的多个CPU。

譬如中心曙光系统上，一个作业如果通过Linda并行执行，若用户权限是中型作业区的8个节点，则作业可以使用8个节点协同作业。

Gaussian 03软件可以在执行任务的时候选择Linda并行方式、共享内存方式或者两种方式的混合。

Gaussian03并行计算的实现Gaussian03提供的两种并行方式或者两种方式的混合，主要通过输入文件中Link0命令来实现：%NProcLinda、%NProcShared、%LindaWorkers（提醒：本中心目前使用的是Gaussian03.D.01版本，在该版本中%NProc命令已经失效），关于Gaussian03软件所有Link0命令的含义及使用方法请参见附录2。

大规模并行计算平台的设计与实现随着科技的不断进步，大规模并行计算已成为许多领域中的重要技术手段。

在面对越来越复杂的问题和海量的数据时，传统的串行计算已无法满足需求，而并行计算平台的设计与实现则成为解决方案之一。

设计一套高效可靠的大规模并行计算平台需要考虑多个方面，包括硬件架构、通信模型、并行算法以及调度和管理等。

本文将详细介绍这些方面的内容，并探讨如何有效地设计和实现一套大规模并行计算平台。

首先，硬件架构是设计大规模并行计算平台的基础。

常见的硬件架构包括集群、分布式系统和超级计算机等。

集群是由多台计算机相互连接组成的，每台计算机可以独立工作，也可以相互合作完成任务。

分布式系统由多个独立的计算节点组成，节点之间通过网络进行通信和协作。

超级计算机则采用高度集成的多处理器结构，通过高速互联网络实现多个处理器之间的数据交换和共享。

选择适合应用需求的硬件架构是设计高效的并行计算平台的首要任务。

其次，通信模型是并行计算平台中的重要组成部分。

通信模型决定了节点之间的数据传输方式，包括点对点通信和集合通信。

点对点通信是指只有一个发送方和一个接收方之间的通信，而集合通信则涉及多个节点之间的数据交换。

在设计并行算法时，合理选择通信模型可以提高计算效率和减少通信开销。

在并行计算平台中，优秀的并行算法对于提高计算性能起到至关重要的作用。

并行算法是将问题划分为多个子问题，每个子问题由不同的计算节点处理。

在并行计算平台设计与实现过程中，需要选择适合问题特点的并行算法，并设计有效的任务划分和通信策略，以充分利用并行计算资源，提高计算效率。

除了硬件架构、通信模型和并行算法外，调度和管理也是一个重要的方面。

调度和管理包括任务的调度和资源管理两个部分。

任务调度决定了任务在计算平台上执行的顺序和方式，资源管理则负责分配和管理计算平台上的资源。

合理的调度和管理策略可以避免资源浪费、降低任务执行时间，并提高整体的性能。

总结来说，大规模并行计算平台的设计与实现需要考虑硬件架构、通信模型、并行算法以及调度和管理等多个方面。

并行计算：利用多核处理器和集群提高性能并行计算是指同时利用多个处理器或计算机集群来并行处理计算任务的一种计算模式。

随着多核处理器和集群计算技术的发展，越来越多的应用程序开始采用并行计算技术来提高性能和效率。

本文将从多核处理器和集群计算的原理、优势及应用领域等方面进行深入分析，并探讨并行计算在未来的发展趋势和挑战。

一、多核处理器的原理及优势1.多核处理器的原理多核处理器是指在一个物理芯片上集成了多个处理核心，每个核心都可以独立执行指令和处理数据。

多核处理器的原理是通过并行处理多条指令来提高系统的性能和效率。

当一个核心在执行一条指令时，其他核心可以同时执行其他指令，从而实现并行处理。

2.多核处理器的优势多核处理器的优势主要体现在以下几个方面：（1）提高性能：多核处理器能够同时执行多个任务，从而大大提高了系统的计算速度和响应能力。

（2）节省能源：相比传统的单核处理器，多核处理器在执行相同任务时可以实现更高的能效比，从而节省了能源。

（3）增强可靠性：多核处理器通过分布式处理和故障容忍等技术可以提高系统的可靠性和稳定性。

（4）降低成本：多核处理器的集成化设计可以降低系统的成本，提高系统的性价比。

二、集群计算的原理及优势1.集群计算的原理集群计算是指通过连接多台计算机来构建一个高性能计算系统，各个计算节点之间通过网络连接进行数据传输和协同计算。

集群计算的原理是通过将大规模的计算任务分解成多个小任务，然后分配给不同的计算节点并行处理，最后将结果合并输出。

2.集群计算的优势集群计算的优势主要体现在以下几个方面：（1）可扩展性：集群计算系统可以根据应用需求动态扩展计算节点，以满足不同规模和复杂度的计算任务。

（2）高性能：集群计算通过并行处理和数据分布式存储等技术可以实现高性能的计算和数据处理。

（3）灵活性：集群计算可以根据应用需求选择不同的计算节点和网络拓扑，以实现不同的计算模式和数据流程。

（4）成本效益：集群计算系统可以通过利用廉价的商用计算机和网络设备来构建高性能的计算平台，从而降低了系统的运维成本和投资成本。

我是如何进行异构并行计算算法设计的作者风辰当2011年我从中科院毕业的时候，虽然当时已经成为了GPU并行计算领域小有名气的人物，但是我当时的心境非常不安，因为无论是在51job，还是在智联招聘上都搜索不到GPU 并行计算相关的职位，甚至连并行计算相关的职位也查找不到，“毕业即失业”成为隐忧。

而在写作本文时，我在51job和智联招聘上搜索“GPU”或CUDA时，弹出来的职位数量和内容已经非常丰富了，一些企业也开始招聘X86或ARM代码优化人员。

而招聘的公司不但有百度、腾讯等一线公司，也有一些民营企业，而更多的是一些初创企业在寻找相关方向的人才。

我想我的经历是异构并行计算在中国乃至世界发展的一个缩影：异构并行计算已经从实验室里教授们的研究对象变成了真正提高企业生产力的重要工具。

作为一个异构并行计算这一浪潮的重度参与者，我想我有必要和大家分享我的异构并行计算算法设计方法：希望更多的读者从我的方法中借鉴与掌握应该如何设计异构并行计算算法，更希望我的方法能够促进异构并行计算在中国的进一步发展。

1. 异构并行计算平台的差异在不同的应用场景下，需要满足不同要求的处理器，才能够获得最高的计算性能。

在2008年以前，Intel希望通过其X86处理器架构一统天下，把其在桌面和服务器领域的成功复制到移动和嵌入式，以及图形处理。

事实证明其策略是失败的：在移动处理器上，Intel 出过几款处理器，也被联想等企业应用到手机中，但是市场并不买账，而今天移动处理器市场上基本上没有Intel的足迹；在嵌入式上面，Intel最近推出了爱迪生芯片，虽然爱迪生基于Intel X86架构，但是依据嵌入式应用的需求做了许多改进，但是市场依旧在观望；在图形处理器方面，Intel分别针对图形图像处理和通用计算推出了GEN架构和MIC架构，而无论是GEN架构和MIC架构都和传统的X86架构有本质区别，更明确地说：GEN和MIC已经不是X86处理器了，而是纯正的GPU。

ABAQUS在组合结构中的应用1. 应用背景组合结构是指由不同材料组成的结构，这些材料在力学性能和物理特性上有所不同。

组合结构广泛应用于航空航天、汽车、建筑等领域。

在设计和优化组合结构时，需要考虑复杂的力学行为和相互作用效应。

ABAQUS是一种常用的有限元分析软件，其强大的模拟功能使得它成为研究和工程领域中组合结构分析的首选工具。

2. 应用过程2.1 建立几何模型在ABAQUS中，首先需要根据实际情况建立组合结构的几何模型。

可以使用ABAQUS提供的几何建模工具，也可以通过导入CAD模型来创建几何模型。

几何模型应该包括所有组合结构的构件和连接方式。

2.2 定义材料属性组合结构中的材料通常具有不同的力学性能和物理特性。

在ABAQUS中，可以通过定义不同的材料属性来模拟组合结构中的各个材料。

这些材料属性包括弹性模量、泊松比、密度、热膨胀系数等。

2.3 网格划分在进行有限元分析之前，需要将几何模型划分为有限元网格。

ABAQUS提供了多种网格划分工具，可以根据需要选择合适的方法。

划分网格时需要考虑到组合结构中不同材料的边界条件和力学行为。

2.4 定义边界条件在组合结构分析中，边界条件的定义非常重要。

边界条件包括加载条件、约束条件等。

加载条件可以是力、压力、温度等，约束条件可以是固定支撑、自由支撑等。

根据实际情况，在ABAQUS中定义合适的边界条件。

2.5 定义分析步组合结构的分析通常需要多个分析步骤。

每个分析步骤可以有不同的加载条件和约束条件。

在ABAQUS中，可以通过定义分析步来模拟组合结构的实际工况。

2.6 进行有限元分析完成以上准备工作后，可以开始进行组合结构的有限元分析。

在ABAQUS中，可以选择合适的分析模型和求解方法，进行静态分析、动态分析、热力耦合分析等。

根据实际需要，可以对组合结构的不同部分进行局部分析或整体分析。

2.7 分析结果评估有限元分析完成后，可以对分析结果进行评估和分析。

ABAQUS提供了丰富的后处理功能，可以对位移、应力、应变、变形等进行可视化显示和分析。