SIMULIA 最新發(fā)布的 Abaqus 6.11 中加入了 GPU 加速 Abaqus/Standard 求解模塊的功能，從而使用戶在面臨規(guī)模日益增長的計算模型時，Abaqus 能夠在并行計算的基礎(chǔ)上，發(fā)揮 GPU 浮點計算的特長，進一步提高問題的求解效率。本文在上海超級計算中心“魔方”平臺上通過 Abaqus 6.11 求解典型結(jié)構(gòu)力學問題，針對 Abaqus/Standard 求解模塊的 GPU 加速性能進行了測試分析。

結(jié)果表明，在 CPU 并行規(guī)模小于 16 的情況下開啟 GPU 加速后，多種類型結(jié)構(gòu)問題的求解效率均有不同程度的提高，并且結(jié)構(gòu)靜力學與非滑移接觸問題的加速效果最為明顯，個別單元類型問題 GPU加速無法得以體現(xiàn)。隨著 CPU與 GPU異構(gòu)協(xié)同處理技術(shù)的不斷發(fā)展，GPU 加速在 Abaqus軟件中必將發(fā)揮越來越重要的作用。

一、Abaqus 與 GPU 通用計算簡介

Abaqus是DS SIMULIA旗下一套功能強大的工程模擬有限元分析軟件，可以分析復雜的固體力學結(jié)構(gòu)力學系統(tǒng)，特別是能夠駕馭非常龐大復雜的問題和模擬高度非線性問題，在大量的高科技產(chǎn)品研究中發(fā)揮著巨大的作用。Abaqus中包含Abaqus/Standard 和Abaqus/Explicit兩個主求解器模塊，Abaqus/Standard提供并行稀疏矩陣求解器，對各種大規(guī)模計算問題都能十分可靠地快速求解。在解決實際問題時，計算規(guī)模往往非常龐大，除了強大的并行功能外，Abaqus/Standard還包含許多新穎的求解技巧來提高求解速度。Dassault Systèmes于 2011 年 5 月發(fā)布了最新版本Abaqus 6.11，在最新版本中增加了GPU加速求解功能，能夠利用英偉達。

目前，通用科學與工程計算正由CPU中央處理向CPU與GPU協(xié)同處理的方向發(fā)展。在Abaqus/Standard 6.11 中，CPU負責控制作業(yè)的啟動和終止，GPU負責求解繁重的計算任務(wù)，并將結(jié)果通過PCIE×16 接口返回給CPU。根據(jù)官方數(shù)據(jù)的Quadro或Tesla系列GPU，實現(xiàn)由GPU加速的CAE計算。

二、測試工況

本文選取結(jié)構(gòu)靜力學、材料非線性以及狀態(tài)非線性（接觸）三類典型結(jié)構(gòu)問題，其中靜力學

問題采用兩種不同單元類型，設(shè)計四個測試工況，工況設(shè)置如表 1 所示。

表 1 測試工況表

典型的計算模型示意圖如圖 1 所示。

圖 1 測試模型（Case a）

在靜力學問題求解過程中增量步與迭代步數(shù)目均為 1，非線性問題求解時的最大增量步長為0.2，在 20 個增量步之內(nèi)完成。對每個模型首先在不同的并行規(guī)模下進行求解（CPU核心數(shù)分別為 2、4、8、16），記錄下CPU求解所需時間TCPU，然后在Abaqus/Standard求解器中開啟GPU加速選項，再針對同一問題進行求解，記錄下帶有GPU加速下的計算耗時TCPU+GPU，并進行統(tǒng)計處理。

三、軟硬件測試環(huán)境

Abaqus/Standard求解器模塊的GPU加速性能測試在上海超級計算中心“魔方”超級計算機上完成。“魔方”（曙光 5000A）共包含 1450 個刀片節(jié)點、82 個胖節(jié)點、32 個普通接入節(jié)點以及8 個圖形接入節(jié)點，內(nèi)存總?cè)萘?95TB，磁盤總?cè)萘?500TB，采用Infiniband互聯(lián)方式。本次測試工作在GPU胖節(jié)點上進行。節(jié)點主要硬件配置如表 2 所示。

表 2 魔方 GPU 節(jié)點配置

四、測試結(jié)果分析

4.1、CPU 并行規(guī)模對 GPU 加速性能的影響

不同并行規(guī)模下Abaqus/Standard計算耗時典型測試結(jié)果如圖 2 所示。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，在Case a中，GPU加速功能的開啟能夠明顯提高求解效率，并且CPU并行規(guī)模越小，GPU加速的效果越理想，如在雙核計算時，GPU加速能夠?qū)⑶蠼馑俣忍岣叩?2.5 倍以上，加速效果相當可觀，而當CPU并行規(guī)模增加至 16 核后，GPU參與求解與否對計算耗時的作用幾乎可以忽略。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因可能在于，隨著并行規(guī)模的提高，單個CPU核心被分配的計算量迅速減少，從而令TCPU處于較低的水平，此時開啟GPU加速功能后， CPU與GPU的計算量的分配工作本身亦需要消耗一定的資源，因此GPU的加速性能并不能得到很好的體現(xiàn)。類似的變化規(guī)律同樣符合Case c，并且在相同的并行規(guī)模下，GPU加速效果在Case c中的作用相對而言有限得多，即使在最小的雙核并行規(guī)模下，開啟GPU加速也僅僅將計算耗時降低了 24%。

Case a                                              Case c

圖 2 典型工況計算耗時對比

4.2、結(jié)構(gòu)問題類型對 GPU 加速性能的影響

圖 3 為在并行規(guī)模為雙核、4 核、8 核以及 16 核時，四組工況的GPU加速性能對比，圖中以CPU計算耗時TCPU為基準，對GPU加速后的計算耗時TCPU+GPU進行歸一化處理，所占百分比在圖中以數(shù)字標識。

CPU×8                 CPU×16

圖 3 不同結(jié)構(gòu)問題的 GPU 加速效果

從圖 3 中可以看出，除Case b外，其余三組工況中，無論是結(jié)構(gòu)靜力學問題（Case a），還是材料非線性問題（Case c），或者是狀態(tài)非線性問題（Case d），GPU對Abaqus/Standard求解器模塊均有不同程度的加速作用，問題的求解時間均有不同程度的下降。其中，結(jié)構(gòu)靜力學問題與接觸問題中的GPU加速性能體現(xiàn)得最為明顯，如Case d在 8 核并行規(guī)模下開啟GPU加速能夠減少計算耗時 30%以上。GPU對材料非線性問題的加速性能一般，求解時間至少為TCPU值得注意的是，在Case b中，無論CPU并行規(guī)模大小，T的 75%以上。

CPU+GPU全部高于TCPU，這就意味著，在Abaqus/Standard求解器中開啟GPU加速選項，結(jié)果卻使得最終求解時間不減反增。需要指出的是，Case b與Case a同屬于結(jié)構(gòu)靜力學問題，計算量也相當，兩者的差別主要在于單元類型不同，Case a為實體單元，而Case b則為軸對稱平面單元，其結(jié)果卻是GPU加速性能相差很大，由此推測，GPU對采用個別單元類型的結(jié)構(gòu)靜力學問題的加速作用并不能很好地得以體現(xiàn)，甚至將引起計算時間變長，但需要進一步的測試工作來驗證。

五、結(jié)論

本文介紹了 Abaqus 6.11 中新增的 GPU 加速功能，利用上海超級計算中心“魔方”超級計算機的 GPU 節(jié)點平臺，通過典型結(jié)構(gòu)問題的求解，分析結(jié)果表明：

（1）開啟 Abaqus/Standard 6.11 中 GPU 加速功能，典型的一般靜力學、材料非線性、接觸類型問題的求解效率均有不同程度的提高，測試中最高能減少相同并行規(guī)模下的 CPU 求解時間的 68%，加速性能相當可觀；

（2）隨著 CPU 并行規(guī)模的增加，GPU 加速效應(yīng)逐漸減弱；

（3）GPU 加速對結(jié)構(gòu)靜力學問題與接觸問題效果最為明顯，對材料非線性問題的加速性能一般，對個別單元類型問題 GPU 的加速性能有可能無法得以體現(xiàn)。

作為第一個支持 GPU 加速的版本，GPU 對 Abaqus/Standard 求解器模塊的加速效果是有目共睹的。根據(jù) SIMULIA 規(guī)劃，在 Abaqus 未來版本中，更多模塊的計算會遷移到 GPU 上運行，并進一步提供多 GPU 加速的支持，GPU 加速在 Abaqus 中將起到舉足輕重的作用。

資料來源：達索官方