小编有幸在职业生涯早期从 CFDEM 项目中获益,在知乎推广 CFDEM 系列工具的安装部署方法,不少朋友通过微信向我反馈问题,安装教程随着 OpenFOAM 和 Ubuntu 的更新也几经修改。之后疫情期间在家中隔离,一时兴起建立了 CFDEM中文网,竟然也从草根博主发展成了草台班子。本以为这么多年过去,小编经历了从学生到社畜的转变,甚至还跳槽了一次,CFDEM 也该尘归尘,土归土,完成历史使命,被扫进垃圾堆了。然而事实证明,时至公元2025年,智元2年(人工智能元年的第二年),OpenFOAM 的版本号,从 CFDEM 最后支持的 5.x,一路狂奔到 12.0,市面上仍然没有出现可以全面替代 CFDEM Coupling 的开源项目。
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切香肠、切蛋糕、切计算域
多节点并行计算需要将计算域分解到具体的每个节点上的每个CPU核心,计算域划分的算法可以很简单,比如等分;不规则计算域往往采用较复杂的算法,比如scotch和metis较为常用,使得每份的网格数量相近,且区域之间的界面网格较少,以实现负载均衡和通信优化。
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近日有幸上手 tfluid 软件,完全依靠 GPU 进行有限体积法的多相流数值模拟,GPU 用了之前服务器上的 H100 和 A6000,计算效率相当震撼,实现了此前在 CPU 上从未达到的规模。之前看到胡渊鸣的 taichi,用物质点法模拟积雪压实的物理效果,用在《冰雪奇缘》电影的制作上,流体模拟也有很多粒子法在GPU上获得很好的效果,意识到计算流体力学也会实现从 CPU 到 GPU 的转变。也因此关注了一些将 OpenFOAM 迁移至 GPU 的项目,比如 RapidCFD,这个项目支持非常古老的 GPU 和 CUDA 版本,而且开发进展缓慢,文档和用户反馈都很一般,因而没有上手。也关注过一些用 taichi 实现的流体求解器,但这些求解器都不太能处理复杂网格,距离工业应用还有距离。直到俞涛博士开始 tfluid 的商业化,我才第一次在 GPU 上进行流体仿真,亲身见证计算工具的巨变。
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转自:https://blog.csdn.net/weixin_42819452/article/details/102952976
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双路7773x服务器OpenFOAM测试
部署好OpenFOAM v2112,无脑跑一下cfd-china的测试,单节点成绩如下
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课题组上了新货,这次玩点不一样的,两台服务器均配备了 Nvidia bluefield 2 DPU 智能网卡,支持200GB infiniband 网络,两台服务器,一共搭载了4块AMD Epyc 7773x处理器,总和算力超过了双路9684x,这种双机并行的计算性能会不会超过单机双路9684x,让我们拭目以待。今天的目标是1)配置好硬盘的lvm,2)装好智能网卡的驱动程序,3)更新智能网卡的固件,4)测试智能网卡和服务器的性能。
先看下这个服务器的靓照。

