Abaqus并行效率二三事

最近在某论坛冲浪时，我无意间点开了论坛自动推送的一些用户提问。

不得不承认现在的推送机制很精准，推给我很多跟仿真计算有关的问题。其中一些Abaqus相关的问题吸引了我的注意：

• AMD处理器性价比相较Intel更高，我做有限元仿真可以入手吗？但很多人说兼容性不好；
• 我们今年上了AMD新集群跑Abaqus，很多算例计算速度还不如5年前的Intel集群，甚至核用得越多，计算速度越慢；
  
  ……

我又继续检索了一下，发现同类型的问题非常多，看来有很多人深受这些问题困扰。 这不巧了，这个问题我们有经验！

记得在2020年，有个用户在我们平台跑Abaqus时也遇到过类似的问题，当时我们花费了不小的功夫才解决。接下来，就让我慢慢道来……

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Abaqus兼容性问题

其实一开始遇到这个兼容性的问题，我的第一反应是软件装得不对，于是我让助理工程师小张重装一下，“认真仔细”地重装一下。

小张捣鼓了几天，以失败告终。

小张报告说，安装界面上也没有几个可供用户配置的选项，纯粹是下一步、下一步式的傻瓜式安装。

他给我提供了一个有效信息：同样的安装方式，老Intel集群完全没问题。 想来也对， 2014年AMD处理器有市场份额吗？

Abaqus开发者肯定不会考虑去兼容一个都没人用的处理器，里面肯定都是各种仅支持Intel处理器的指令集。但当时已经是2020年了，我认为高版本的软件一定是支持AMD处理器的，从小张的测试反馈来看印证了这一点。

根据我的经验，几年时间Abaqus开发者肯定不会大幅改动软件的架构，顶多是运行的时候依赖库更新了。

众所周知，有限元分析主要就是一系列矩阵运算。我赶紧查看安装目录，发现有一堆 Intel MKL矩阵运算的动态链接库 ，而Abaqus计算过程中，容易出现兼容性问题的很可能就是这些动态链接库不支持AMD处理器。

究竟是哪些库不对呢？又要祭出程序员大招——逐行逐个比对找Bug， 找出新旧版本依赖库的区别 （熟练地令人心疼）。

终于，在公司和用户的双重压力下，在不占用工作时间的情况下，我完成了这一壮举！

“小张，你再去测试一下吧，我只能做那么多了！”

我看似弃疗，实则信心爆棚。在短暂而又漫长的等待后，捷报频频， 之前中途报错（Illegal instruction）的几个算例都能在AMD上正常运行了 。

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Abaqus并行效率问题

祸兮福之所倚,福兮祸之所伏。用户刚夸奖了我们效率高、专业性强，新的问题又接踵而至。 这次不是能不能跑的问题，是跑得慢 。

有多慢呢？ 比4年前的Intel慢，慢很多。

我总不能跟用户讲，您回去用4年前的Intel吧？但现实情况是，我们前期投入已经巨大，无论是硬件还是软件适配，几乎已经All IN超威半导体了。

没办法，自己选择的路，跪着也要走完。

于是故事进入新篇章—— 提高Abaqus在AMD平台的并行效率 。

并行目前主流的无非是共享内存并行和分布式并行或者是二者混合。差别是前者只有一个进程共享内存数据，无需通信；后者有多个进程，进程之间需要通信。

拿到小张给我的测试数据，我傻眼了……

一个100万个自由度的算例，采用Abaqus/Standard求解，使用直接求解器，并行规模分别选取8核、16核、32核、64核，8核增加到16核还有点提速，16核增加到32/64核不仅没有提速，速度反而越来越慢。

我赶紧让小张切换Abaqus的并行模式（其默认是MPI模式，THREADS为可选），结果居然是没有区别。

我急忙让小张多测几次，同时我登录后台查看进程情况。

果不其然，无论啥并行模式，后台只显示一个进程，也就是说MPI并行根本没有起来，都是共享内存并行。

根据我的经验，这个直接求解器很可能是混合并行模式，也就是在单个节点内部的时候，强制采用共享内存并行，节点之间是MPI通信。

很快，小张的测试验证了这一点，同时带来了一个非常Amazing的结果—— 16核之后的并行效率为负的情况得到了扭转 。

下面是计算时间结果对比，采用相同的核数，一面是单个节点运行，一面是将作业平均分配到4个节点上。在核数相同的情况下，采用混合并行模式将大大降低计算时间。

总结一下， 我认为本次效率提升有以下几点原因：

1、模型被分解为多个Part，可以使得单元操作并行化；

2、全局矩阵求解分解为多个Part，充分发挥了单个节点的共享内存并行效率，规避了单节点大于16核之后共享内存并行效率低的问题；

3、神工坊集群具有现代化的HPC系统，集群计算机之间配备有Infiniband，提供了高带宽、低延迟和可靠的数据交换，这将使得MPI通信损耗降得很低。

终于破案了！

由于AMD平台的核数一般较多，像我们使用的服务器采用AMD EPYC™ 7002 Series双路、128核。调度器默认肯定是用完一个节点，再用另一个节点。 这将导致灾难式的结果——核越多越慢。这就好比花了更多的钱，得到了更差的服务 。

就看这个算例，用户在单节点上使用64核相对8核多花将近10倍的钱。而 采用我刚才讲的跨节点并行模式， 64核花一半的钱得到翻倍的计算效率 。

这也反映了一些现象，比如：某仿真平台主打单位核时低廉，但是用户租用他们的平台跑仿真软件，实际上付出了将近10倍的钱，工作效率却没有提升。平台反而成为“自来水”推荐给其他同事使用，仅仅是因为表面上的价格便宜。

而神工坊平台不一样，我们对平台上的多数仿真软件进行了高性能适配，同时根据用户需求进行兼容性适配。你用更多的核，就能获得更高的并行效率，绝不花冤枉钱。

具体结论在前几期的文章里有过细致的对比，欢迎回顾：

• “神工坊”性能测试系列之二：Abaqus隐式静力‍学分析
• “神工坊”性能测试系列之四：Abaqus显式求解分析

本文介绍的Abaqus兼容性适配以及Abaqus并行效率优化方式只是其中的一些小技巧，更多的高性能适配方式需要很高的HPC并行计算基础，目前就不再展开，欢迎持续关注我们后续的分享。

综上所述，使用Abaqus进行有限元分析大有门道，特别是并行计算方面， 即使是相同的硬件资源，不同的并行模式和任务提交方式，所能发挥出的计算效率和并行效率也是有很大差别 。

“神工坊”高性能仿真平台基于超算HPC集群的硬件支撑，对仿真软件进行了CPU平台的 高性能适配与优化 ，相较其他仿真云平台在计算效率和软件适配度方面有较大的优势，欢迎广大仿真从业者注册试用！

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十四五期间，工业数字化将是工业转型升级的主路线。“神工坊”秉持“算力赋能、协同创新”的理念，争做“先进算力到仿真算能的转换器”、“离散机理和垂直仿真场景的连接器”，助力我国工程仿真技术实现跨越发展，支撑重大装备研制创新和工业设计研发数字化转型。

--神工坊--

撰稿｜项阳刚

编辑 | 汪穗铃

审核 | 任虎