1、以下内容仅供参考

2、fluent仅学习使用

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如何能够最大程度的利用计算核心，提高计算效率，同时降低无用核时节省费用，是我们需要考虑的一个问题。

在一些教程中，提到过以下几个初步结论：

1、fluent solver processes设置里，如果数量超过物理核心，并不能提高速度，反而会降低速度，这一点ansys在知乎里也有说明 

2、网格数量与核心有一个对应关系，比如每个物理核心能处理多少数量网格，可以根据这个进行核心设置，如果核心数超过一定数值，则核心间通讯时间增加，计算时间反而下降

为了验证上面的两个结论，做了初步试验如下：

1、本次测试平台包含：

     a、12700 CPU  32G内存  12核20线程  主频3.6-4.8G

     b、至强8163 192G    24核48线程 主频2.5G

2、测试网格

   a、选用学习中使用的一个网格

b、网格数量 合计约27.4万

3、测试方法

时间步长0.001  计算10步  用系统自带定时器计时

4、12700测试结果

a、设置5核并行 计算时间 04：11 CPU占用率60%

b、设置6核并行 计算时间02：53  CPU占用率 78%

c、设置7核并行 计算时间 03：17 CPU占用率85%

d、设置10核并行 计算时间 02：53 CPU占用率100%

因为12700存在大小核，所以如何调度，以及如何影响计算效率不明，但基本可知：对于家用cpu，并不是选择的核数越多计算越快

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我们将重点放到超算上，因为超算的使用如何更高效更节约，是很重要的一点

计算中，分别连接不同节点数量的超算进行测试，单节点24核心48线程 内存192G

测试结果如下：

1、单节点 22核计算 （物理核心） 计算时间 01：28  

2、单节点 44线程计算 计算时间 01：04

这里和我们开篇的认知不一样，超过物理核心数的线程数仍能起到很大的加快计算作用

3、2个节点 44物理核心计算 计算时间01：04 

4、2个节点 88进程计算 计算时间00：53

这里可以看出，提高多核 同时采用超线程 仍然对计算有效

5、更改hostlist 手动分配核心数量 2个节点 44物理核心计算 计算时间00:56

6、更改hostlist 手动分配核心数量 2个节点 88线程计算 计算时间00:42

可以看出 更改hostlist有较大效率提高

7、三节点 132线程运行 计算时间00：30

小结：

1、超线程作用明显

2、多核作用明显，但有一个上限

3、自定义hostlist作用明显

小结如下：