今天閑來無事，試了試Fluent的并行運算功能，測試使用不同核數(shù)計算同一個算例的速度差異。

起因：因為也閱讀過一些文章，了解到在一般計算機（包括塔式工作站）在數(shù)值計算時，對于同一算例，在計算核心數(shù)達(dá)到一定數(shù)量后，計算速度并不會繼續(xù)增加，如下圖，黑線是我們理想的情況，然而實際情況卻是紅線。下面我就使用Fluent2020 R2進(jìn)行驗證 ：

算例網(wǎng)格如下：

網(wǎng)格數(shù)量為2.7W，只進(jìn)行穩(wěn)態(tài)計算

單獨啟動Fluent2020，在Solver Processes進(jìn)行核心數(shù)設(shè)置。

?

說明：我的電腦CPU是 8核16線程 ?支持超線程技術(shù)，但是我們在這里可以填寫多少核呢，經(jīng)過測試，通過查看Windows任務(wù)管理的CPU利用率，它實際上是線程數(shù)，如果填寫8計算，實際CPU利用率只有50%，當(dāng)填寫16，利用率就到100%了，我試了填寫20也能計算，利用率也是100%。（為了表達(dá)方便，后面統(tǒng)一把這個線程數(shù)稱為核數(shù)）

?

順便插一嘴，超線程技術(shù)不利于我們數(shù)值計算，比如我的，就希望8核8線程就行，能更好的利用計算資源，多出8個線程，相當(dāng)于分配出去了，我們還利用不上。一些主板可以在BIOS界面關(guān)閉超線程，我也試過，但是沒有什么變化（還是8核16線程），就放棄了。對于一般計算，這些都沒有多大影響，想要折騰的可以試試。

?

下面給出結(jié)果：

Fluent時間指的是在計算完后，用fluent的內(nèi)置計時器，如下圖，在Fluent2020中，這個計時我不知道是什么計時，他并不是真實的時間，我同時掐過表，用1核計算實際時間是1min08S，6核時間是44.5s，而我也使用Fluent2023的計時功能，他和實際的時間是一樣的。但是fluent2020也能給我們一個計算速度的參考。

?

根據(jù)計算速度結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對于我這個算例6個核，計算時間是最短的，1核最慢，同時20核也能計算，但相比于16核較慢。同時使用了fluent2023做了同樣的對比，發(fā)現(xiàn)，規(guī)律還是一樣的，但是在同核心計算下，速度都要比fluent2020要慢。

?

這是因為，軟件對計算資源的調(diào)用導(dǎo)致的。比如，以8核CPU為例，如果以8核CPU進(jìn)行計算，實際計算速度不是最快的，因為電腦系統(tǒng)也會占用資源，這時候計算可能就會與系統(tǒng)搶占計算資源，拖慢計算速度，所以一般建議留一點資源給電腦系統(tǒng)使用。然后對于同一算例，為什么超過最佳計算核心數(shù)后，計算速度反而會變慢呢。這是因為，對于同一算例，使用最佳核心數(shù)剛剛好，使用更多計算核心數(shù)后，會導(dǎo)致計算資源冗余，那么就存在一個計算資源分配的問題。比如我這個算例，6個核剛剛好，當(dāng)使用6個核滿速計算，能最快完成，當(dāng)這時再加入一個核心后，就變成的7核，但是，但是！他只使用6個核就夠了，那么在計算時，就多了一個核的選擇，在使用7個核計算時，計算機每時每刻就多了一個過程，即該在這7個核中選擇哪6個核給我計算呢，那么這個過程就會導(dǎo)致計算時間的增加。

?

總結(jié)：總上所述，和我了解的情況一樣，對于同一算例，并不是計算核心數(shù)越多，計算速度越快，每一個算例（網(wǎng)格數(shù)）都存在一個最佳計算核心數(shù)，更多的核心數(shù)，可能計算速度還會更慢。實際上，對于一般普通計算機和工作站，都存在這一規(guī)律。理想情況，也是存在的，有一個概念叫做線性加速比，就是速度隨計算核心數(shù)增加而增加，但這需要在多節(jié)點的機架式服務(wù)器上才能實現(xiàn)。而且需要花費大量的時間進(jìn)行方方面面的調(diào)試，才能實現(xiàn)線性加速比。

?

注：圖一來源于公眾號：CFD界，文中若有不妥之處，歡迎指正！