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
