FLOW-3D CAST 稼働環境


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ハードウェアおよびオペレーティングシステム動作環境

最小要件

FLOW-3D製品をお使いいただくには、以下のような最小限のハードウェアが必要です。

  • SSE4.2をサポートする64ビットCPU
  • OpenGL 4.5+をサポートするワークステーションクラスのNVIDIAグラフィックスカードと、2GB+VRAMストレージによるディスプレイ出力
  • 100GB以上のディスク容量
  • 32GB以上のRAM

推奨事項

正確なハードウェアの必要条件はシミュレーションによって異なりますが、以下のハードウェア構成は、典型的な問題に対して優れたパフォーマンスを発揮します。

  • Xeon CPUなど、16以上のコアと高いクロック速度を備えた現行世代のx86-64 Intel CPU
  • OpenGL 4.5+および4GB+VRAMによるディスプレイ出力をサポートするNVIDIAグラフィックスカード
  • 解像度が1920×1080以上のディスプレイ
  • 1TB+ NVMeドライブ
  • 128GB以上の高速RAM

ライセンスサーバ

  • 64ビットCPU
  • 約40MBのディスク容量
  • 約10MBのRAM

オペレーティングシステム

  • Windows : 64bit Windows 10, 11, Server 2012 R2, 2016, 2019
  • Linux : RHEL7, RHEL8.4 および CentOS7

FLOW-3D製品を最大限に活用するための理想的なマシン構成

CPUに関する考慮事項

CFDソルバのパフォーマンスは、CPUの浮動小数点のパフォーマンスに完全に依存しているため、FLOW-3D製品は実行する計算負荷の高いプログラムです。FLOW-3D POSTもCPUに大きく依存します。利用可能なすべてのCPUをベンチマークすることはできませんが、相対的なパフォーマンスを合理的に比較することは可能です。

クロックとコア

通常、クロック速度が高いチップほど、含まれるCPUコアは少なくなります。FLOW-3D製品は十分に並列化されていますが、ディスク書き込みなど、一部の操作は本質的にシングルスレッドです。頻繁なデータ出力や大量のデータ出力を伴うシミュレーションでは、多くの場合、コア数を増やすよりもクロック速度を上げた方が効果的です。同様に、コアとソケットにまたがるマルチスレッドはオーバーヘッドを導入するため、非常に小さな問題の場合、使用するコアの数を制限するとパフォーマンスが向上する場合があります。

CPU アーキテクチャ

アーキテクチャは重要です。最近のCPUは通常、サイクルごとにより多くの機能を提供します。これは、現行世代のCPUが通常、同じクロック速度で古いCPUよりも優れていることを意味します。また、電気効率が向上し、ワットあたりのパフォーマンスが向上します。

オーバークロック

CPUのオーバークロックは推奨しません。ハードウェアは数年にわたる投資であり、オーバークロックは熱を増加させ、寿命を縮めます。また、CPUによっては安定性が低下する場合があります。CPUをオーバークロックする場合は、注意深い熱管理を強くお勧めします。

ハイパースレッディング

すべてのコアが長期間100%使用されているシミュレーションは、通常、ハイパースレッディングを無効にした方がパフォーマンスが向上します。FLOW-3D製品では100%の使用率が一般的であるため、新しいハードウェアを構成するときはハイパースレッディングを無効にすることをお勧めします。この設定は、マシンのBIOS設定ページからアクセスできます。

いくつかのワークロードでは、ハイパースレッディングを有効にするとパフォーマンスがわずかに向上することが確認されています。可能な限り最高のランタイムを得るには、両方の構成で共通のシミュレーションタイプをテストする価値があるかもしれません。

スケーリング

複数のコアを使用した場合のパフォーマンスの向上は直線的ではありません。例えば、12コアのCPUから24コアのCPUにアップグレードしても、シミュレーションの実行時間は半分になりません。16から32を超えるCPUコアを選択する場合は、シミュレーションの種類に応じて、FLOW-3DおよびFLOW-3D CASTのHPCバージョンを利用することを検討する必要があります。

AMD RyzenまたはEpyc CPUについて

AMDは一部のCPUでベンチマークチャートを上回っており、その価格は非常に競争力があります。少数のAMD CPUでFLOW-3D製品をテストしましたが、現時点ではEpycは理想的ではなく、Ryzenのパフォーマンスはかなり良いと感じています。熱は依然として慎重に対処しなければならない問題です。パフォーマンスを劇的に低下させる32コアオプションに影響を与えるWindowsのバグを認識しています。これらのCPUにはLinuxをお勧めします。

RAMに関する考慮事項

FLOW-3D製品の出発点としては、プロセッサコアあたり少なくとも4GBのRAMが適しています。FLOW-3D POSTを使用して結果を後処理する場合、大量のRAMが推奨されます。

  • 2億セル以上 : 128GB以上
  • 60~1億5000万セル : 64~128GB
  • 3,000~6,000万セル : 32~64GB
  • 3,000万セル以下 : 32GB以上

RAM速度

高速なRAMはパフォーマンスを向上させますが、非常に高速なRAMを大量に使用するとコストが高くなる可能性があります。RAM 速度の影響を効果的に測定するのは難しく、価格とパフォーマンスの判断が難しくなります。予算に合った最速のRAMを選択することをお勧めします。疑わしい場合は、高速ではなく大容量のRAMを選択することをお勧めします。

Skylakeと新しい考慮事項

ボードにRAMを物理的に実装する方法は、Skylakeおよび新しいアーキテクチャでのパフォーマンスにとって非常に重要であると判断しました。6個のメモリチャネルをサポートするCPUの場合、6個または12個のDIMMを同じように装着する必要があります。4チャネルCPUの場合、4つまたは8つのDIMMを同じように装着する必要があります。

メモリチャネルまたはDIMMのサイズ/速度が一致しない不均衡な構成では、パフォーマンスが大幅に低下します。

グラフィックに関する考慮事項

nVidiaのQuadroグラフィックスハードウェアを強くお勧めします。これらはさまざまな価格帯で入手でき、ハイエンドのワークステーションクラスのノートブックPCに含まれています。少なくとも3GBのVRAMを搭載したカードを選択する必要があります。

AMDグラフィックスカードは推奨されません。Intel統合グラフィックスは明示的にサポートされていません。一部のラップトップには、Intel統合カードとnVidiaディスクリートカードの両方が含まれています。このような状況では、nVidiaコントロールパネルを使用して、FLOW-3D製品およびFLOW-3D POSTに個別のグラフィックスを使用する必要があります。

3DアクセラレーションをサポートしないサーバおよびHPCノード上の非常にローエンドのマザーボードグラフィックスは使用できず、サポートもされていません。

ストレージ

従来の回転するハードディスクではなく、ソリッドステートドライブ(SSD)を使用することを強くお勧めします。理想的なオプションの1つは、シミュレーション結果と後処理の短期ストレージに1TB以上のSSDを使用し、古い結果をアーカイブするためにより大きなHDD RAIDアレイまたは外部ストレージオプションを使用することです。

構成のアイデア

上記の推奨事項を考慮して、考えられる構成とその使用方法についていくつかのアイデアを次に示します。

  • 4~6コアのIntel Core i7またはi9 ノートブック(32GB RAM、Quadroグラフィックス、1~2GB VRAM)
    • 可動性
    • 重力や粘性などの単純な物理学を使用した簡単な水理環境のシミュレーション(50万セル未満)
    • 簡単な後処理
  • 32~64GBのRAMを搭載した6~10コアのIntel Core i7マシン、2~3GBのVRAMを搭載したQuadroグラフィックス
    • 航空宇宙スロッシングダイナミクスシミュレーション
    • 都市用水/廃水用途の設計シミュレーション(例:接触タンク、沈殿タンク)
    • セル数が少なく、セルサイズに比べて速度が遅い金属鋳造シミュレーション
    • 中程度の後処理
  • 10~18コアのIntel Core i9ワークステーション、64~128GBのRAM、3GB以上のVRAMを搭載
    • 魚道設計シミュレーション
    • 肉厚、充填速度の遅い鋳物の金属鋳造シミュレーション
    • 軽度から中程度の積層造形シミュレーション
    • 重い後処理
  • 128GB以上のRAM、3GB以上のVRAMを搭載した16~36コアのデュアルIntel Xeonワークステーションまたはサーバ
    • 空気巻き込みと粒子を使用した余水吐設計シミュレーション
    • 薄肉、高速での金属鋳造シミュレーション
    • 自動車燃料タンクのノズル充填シミュレーション
    • 重い積層造形シミュレーション
    • 重い後処理

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