fluent同时打卡两个case计算速度会变的非常慢
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手头上有一台56物理核的windows10系统的服务器,8273cl2,内存是16G8,算了两个case,一个case用了40核,另外一个只用了10个核。在打开10核case之前,40核case的计算速度非常非常猛
,但是打开10核case计算之后,40核case计算速度瞬间就降下来了,而且降了非常多
各位大佬,请问这是怎么回事,应该怎么解决这种问题
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两个4G的电影要拷贝。一次性选中拷贝,会排队挨个拷贝。分开复制粘贴两次,同时拷贝,总体速度能掉一半。
一节课40分钟,课间休息10分钟。要是每上4分钟课,休息1分钟。一堂课的内容两堂课也学不完。
把任务排好队,挨个执行是最快的。
fluent 里有 journal 还是什么,相当于fluent的运行脚本。好像可以录制你的操作,然后在录制的基础上改一改读取cas的路径什么的。写成fluent的操作脚本。 -
@bestucan 对的,fluent是可以直接读一个journal,这样可以进行大量相似case的批量计算,很方便。但是,经常会有大量完全不一样的case的情况,而且有时候会很多人用一台服务器,这样使用journal的话,就有点力不从心的感觉。
我之前了解到,出现前面同时打开两个case计算速度变慢的原因,好像是和没有绑定CPU有关,就是没有把一个进程绑定到一个CPU核心上,导致在计算的时候,fluent的很多个进程会在不同的CPU核心上来回切换,导致即使没有用满全部的CPU核心,计算两个case,速度也会变慢。但是就是不知道怎样能够实现批量绑定fluent进程到CPU核心上,也不知道BIOS里面有没有相关的设置。 -
@希望先生 试试这个
https://www.xmodulo.com/run-program-process-specific-cpu-cores-linux.html
如果是集群上,sbatch 好像也可以
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算了两个case,一个case用了40核,另外一个只用了10个核。在打开10核case之前,40核case的计算速度非常非常猛 ,但是打开10核case计算之后,40核case计算速度瞬间就降下来了,而且降了非常多
如果是两个一样的算例。同样都是200万网格。算一个算例,不管多少个CPU算,服务器算的是200万网格。算2个算例,不管多少个CPU,服务器算的是400万网格。最重要的是,服务器不仅仅是CPU,虽然我们说把CPU给区分开来,但是还有很多资源是共享的,比如缓存、内存、读写之类。
跟 @bestucan 举例的拷贝是一个道理。拷贝一个电影,需要10分钟,同时拷贝2个电影,需要20分钟。
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@bestucan 嗯嗯,感谢,非常仔细的教程。只可惜手头上的系统是win10系统,后面有机会尝试一下在换成Linux系统。
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@李东岳 好的李老师,受教了