流体仿真软件：Fluent天然气处理二次开发_（21）.并行计算与性能提升.docx

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并行计算与性能提升

1.并行计算的基本概念

并行计算是指同时使用多个处理器或计算资源来执行计算任务，以提高计算效率和减少计算时间。在流体仿真软件如Fluent中，模拟复杂的天然气处理过程往往需要处理大量的数据和复杂的计算任务，这些任务的计算量非常大，单个处理器可能需要很长时间才能完成。因此，利用并行计算技术可以显著提高模拟的效率。

1.1为什么需要并行计算

提高计算速度：通过将计算任务分解到多个处理器上，可以显著减少计算时间。

处理更大规模的问题：单个处理器的内存和计算能力有限，而并行计算可以利用多个处理器的资源，处理更大规模的仿真问题。

资源利用最大化：并行计算可以更好地利用现有的计算资源，提高硬件的利用率。

1.2并行计算的分类

并行计算主要分为两类：共享内存并行计算和分布式内存并行计算。

共享内存并行计算：多个处理器共享同一块内存，适合多核处理器或单台多线程计算机。

分布式内存并行计算：多个处理器各自拥有独立的内存，通过网络通信进行数据交换，适合多台计算机组成的集群。

1.3Fluent中的并行计算

Fluent支持多种并行计算方式，包括共享内存并行计算和分布式内存并行计算。用户可以根据具体的计算资源和问题规模选择合适的并行计算模式。

2.Fluent并行计算的设置

在Fluent中设置并行计算需要考虑多个因素，包括计算资源的配置、并行模式的选择和并行任务的划分。

2.1计算资源的配置

多核处理器：在单台计算机上使用多核处理器进行并行计算。

计算集群：在多台计算机组成的集群上进行并行计算，需要配置网络和通信。

2.2并行模式的选择

共享内存并行计算（SharedMemoryParallel,SMP）：适用于多核处理器，使用OpenMP进行并行化。

分布式内存并行计算（DistributedMemoryParallel,DMP）：适用于多台计算机组成的集群，使用MPI进行并行化。

2.3并行任务的划分

并行任务的划分是并行计算的关键步骤，合理的划分可以最大化并行计算的效率。Fluent提供了多种任务划分策略，包括：

几何分区（GeometricPartitioning）：根据网格的几何形状进行分区。

计算分区（ComputationalPartitioning）：根据计算负载进行分区。

混合分区（HybridPartitioning）：结合几何分区和计算分区，以达到最佳的并行效果。

3.共享内存并行计算（SMP）的设置

3.1启动SMP并行计算

在Fluent中启动SMP并行计算可以通过以下步骤进行：

打开Fluent。

选择“File”-“Read”-“Case”读取案例文件。

选择“Parallel”-“ParallelOptions”。

在“ParallelOptions”对话框中选择“SharedMemoryParallel”。

设置并行处理器的数量。

3.2代码示例：设置SMP并行计算

#启动Fluent并设置SMP并行计算

fluent3d-smp-t4-g-ibatch_input.jou

3.3批处理文件示例

#批处理文件：batch_input.jou

fileread-casemy_case.cas

parallelactivate-smp

parallelset-number-threads4

solveinitializeinitialize-flow

solveiterate1000

filewrite-datamy_results.dat

exit

3.4任务划分策略

自动划分：Fluent会自动根据网格和计算负载进行划分。

手动划分：用户可以手动设置划分策略，以优化并行计算的性能。

3.5优化SMP并行计算

调整线程数量：根据计算资源和任务需求，合理调整线程数量。

减少内存争用：优化内存访问模式，减少线程之间的内存争用。

负载均衡：确保每个线程的计算负载均衡，避免某些线程过载而其他线程闲置。

3.6例子：优化SMP并行计算

假设我们有一个复杂的天然气处理案例，需要在一台具有8个核心的计算机上进行仿真。为了优化并行计算性能，我们可以尝试不同的线程数量，比较计算时间和内存使用情况。

#不同线程数量的批处理文件

fluent3d-smp-t4-g-ibatch_input_4_threads.jou

fluent3d-smp-t6-g-ibatch_input_6_threads.jou

fluent3d-smp-t8-g-ibatch_input_8_threads.jou

4.分布式内