在命令行模式下，abaqus命令的下面三个参数进行并行计算的控制：

[cpus=number-of-cpus]

[parallel={loop | domain | supernode | tree}]

[domains=number-of-domains]

 

ABAQUS/Explicit:

parallel参数可选domain,loop

domain进行拓扑域并行，loop进行循环级并行（默认）

但在NT系统下，不支持loop参数

cpus数要可以整除domains数，也就是一个cpu可以进行多个domain的计算

 

以Getting Started with ABAQUS/Explicit

6.5  Example: circuit board drop test

circuit.inp分析为例(standard_memory = "256 Mb")

 

1cpu:

abaqus job=circuit int

cup利用率100%，运行时间506s

2cpu:

abaqus job=circuit parallel=domain domains=4 cpus=2 int

每个cup利用率接近100%，运行时间402s

4cpu:

abaqus job=circuit parallel=domain domains=4 cpus=4 int

每个cup利用率为80%左右，运行时间297s

8cpu:

abaqus job=circuit parallel=domain domains=8 cpus=8 int

每个cup利用率为40%左右，运行时间364s

 

ABAQUS/Standard:

parallel参数可选supernode,tree

supernode(默认)对单波前进行并行处理，tree对多波前同时进行并行处理

domains参数无效

对于线性方程并有稀疏刚度矩阵的模型并行计算有效

 

以ABAQUS Release Notes

2.7  Parallel sparse solver

t1-std.inp分析为例(standard_memory = "1000 Mb")

 

1cpu:

abaqus j=t1-std int

cup利用率为70%左右，运行时间390s

4cpu (supernode):

abaqus j=t1-std parallel=supernode cpus=4 int

所有系统cpu均被使用，每个cpu利用率运行过程中不断大幅变化，运行时间454s

4cpu (tree):

abaqus j=t1-std parallel=tree cpus=4 int

所有系统cpu均被使用，每个cpu利用率运行过程中不断大幅变化，运行时间352s

8cpu (supernode):

abaqus j=t1-std parallel=supernode cpus=8 int

每个cpu利用率接近100%，运行40多分钟后还无法结束

8cpu (tree):

abaqus j=t1-std parallel=tree cpus=8 int

每个cpu利用率接近90%，运行时间545s

结论：

多CPU并行处理对Explicit效果显著，对Standard在很多情况下效果不明显，甚至可能

使运算更慢，只使用Standard的同学基本可以不用考虑买多cpu的机器