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性能比较:Frost 3D Universal 软件不同版本和硬件设施

我们现在共有 4 versions Frost 3D Universal.个版本的Frost 3D Universal软件,每个版本之间的主要区别在于用来数值解决热学问题的数值解算器的软件实现方法不同。

除了程序算法本身以外,数值计算的速度很大程度上取决于采用的硬件设施

因此,“哪个版本的Frost 3D Universal软件能够满足用户的具体要求?”这个问题常常被提出来。

下面是一系列参数来帮助你选择最合适的程序版本:

1. 在仿真中计算域的典型尺寸是怎样的(10 x 10或者100 x 100米)?

2. 计算模型的细节要求在什么水平上面—对于计算来说是否有非常多的细小元素都是很重要的?

3. 计算精确度有多重要 — 在离散化过程中持续性的细分计算域是否可行?

4. 对于计算速度有什么要求—仿真结果是需要在几小时内得到,还是可以等一天或者更久?

回顾在Frost 3D Universal中的模型仿真结果将会帮助你选择合适的软件版本。不同的硬件设施被用于计算:1处理核心/4处理核心,低价视频卡/强大的Nvidia加速器。

在Frost 3D Universal的计算示例。

不同版本的Frost 3D Universal:计算速度的比较

Bovanenkovo 油气田

Bovanenkovo gas field reservoir

FROST 3D UNIVERSAL

能够进行以下土壤热加固计算的软件包:

 

  • 测温探针
  • 热电堆
  • 深度热虹吸
  • 坡度热虹吸
  • 平板回路热虹吸

了解更多 →

我们已经与Simmakrs团队合作了很长时间;他们提供给我们不同种类的编程服务,以及总是非常高水平的专家技能。我只会用几个词来形容我们的合作:按时交付,灵活性,高级技能以及友好的团队。与他们合作就是一件乐事

Christopher Demez

首席执行官

Spectral Pixel. 比利时

 

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Bovanenkovo 油气田计算结果

粗制离散

计算域: 单元格数量: 仿真期:

14.6×11×19.5 米

70万

5 年

计算单元:

单核, 英特尔酷睿 i7

计算时间:

11 小时

程序版本:

64-bit, 单核 CPU

计算单元:

4核,英特尔酷睿i7

计算时间:

6 小时

程序版本:

64-bit, 多核CPU

计算单元:

NVIDIA GTX 660

计算时间:

2 小时

程序版本:

64-bit, 多核GPU

Bovanenkovo 油气田计算结果

精细离散

计算域: 单元格数量: 仿真期:

14.6×11×19.5 米

350万

5年

精细离散
计算单元:

单核, 英特尔酷睿 i7

计算时间:

80 小时

程序版本:

64-bit, 单核 CPU

计算单元:

4核,英特尔酷睿i7

计算时间:

33 小时

程序版本:

64-bit, 单核 CPU

计算单元:

NVIDIA GTX 660

计算时间:

14 小时

程序版本:

64-bit, 多核GPU


对于油罐下方土地冻结的模拟

计算域: 单元格数量: 仿真期:

90×90×30米

700万

5年

对于油罐下方土地冻结的模拟
计算单元:
4核,英特尔酷睿i7
计算时间:
11 小时

程序版本:

64-bit, 多核CPU

计算单元:

NVIDIA GTX 660

计算时间:

4 小时

程序版本:

64-bit, 多核GPU

计算单元:

NVIDIA TITAN

计算时间:

27 分钟

程序版本:

64-bit, 多核GPU

了解更多 对于油罐下方土地冻结的计算机仿真.

地下隧道的人工土地冻结

计算域: 单元格数量: 仿真期:

62×20×18.5米

390万

2年

地下隧道的人工土地冻结
计算单元:

单核, 英特尔酷睿 i7

计算时间:

15 小时

程序版本:

64-bit, 单核 CPU

+ 过滤模块

计算单元:

4核,英特尔酷睿i7

计算时间:

9 小时

程序版本:

64-bit, 多核CPU

+ 过滤模块

计算单元:
NVIDIA GTX 660
计算时间:

2 小时

程序版本:

64-bit, 多核GPU

+ 过滤模块

了解更多 在建造一条地下隧道时对人工土地冻结的计算
机仿真
.

东西伯利亚-太平洋海下石油管道部分

Configuration of mutual arrangement of the pipeline and the ice wedges

ESPO管线计算结果

计算域: 单元格数量: 仿真期:

25×25×15米

480万

20年

3D temperature field calculation
计算单元:

4 cores, Intel Core i5

计算时间:

89 小时

程序版本:

64-bit, 多核CPU

计算单元:

NVIDIA GTX 660

计算时间:

34 小时

程序版本:

64-bit, 多核GPU

计算单元:

NVIDIA Tesla K20

计算时间:

10 小时

程序版本:

64-bit, 多核GPU

了解更多 对于在冻土上石油管线的热学分析.

对于电视塔中的铁堆墙的热学影响 (Gaz-Sale 区域)

这部分主要的特点是铁堆墙(宽8mm)。计算时间的显著增加是由于元素相对较小的尺寸(~1mm)和较高的热传导性(当比地面要高时).

电视塔中铁堆墙的热学影响:仿真结果

计算域: 单元格数量: 仿真期:

2×2×12米

30万

2年

Thermal influence of a steel pile wall in a TV tower
计算单元:

single core, Intel Core i5

计算时间:

146 小时

程序版本:

32-bit, 单核 CPU

计算单元:

4 cores, Intel Core i5

计算时间:

94 小时

程序版本:

64-bit, 多核CPU

计算单元:

NVIDIA GTX 660

计算时间:

55 小时

程序版本:

64-bit, 多核GPU

计算单元:

NVIDIA Tesla K20

计算时间:
18 小时
程序版本:

64-bit, 多核GPU


管线热稳固的效能评估 «Zapolyare – NPS «Purpe»

Efficiency assessment of thermal stabilization pipeline supports

该计算的主要特点是每个堆中有2个热管(直径-426mm)。

在管线堆中热稳固的计算结果 «Zapolyare – NPS «Purpe»

计算域: 单元格数量: 仿真期:

6×8×11米

150万

2年

Computation results of the thermal stabilization in pipeline piles
计算单元:

single core, Intel Core i5

计算时间:

35 小时

程序版本:

32-bit, 单核 CPU

计算单元:

4 cores, Intel Core i5

计算时间:

25小时

程序版本:

64-bit, 多核CPU

计算单元:

NVIDIA GTX 660

计算时间:

4 小时

程序版本:

64-bit, 多核GPU

计算单元:

NVIDIA Tesla K20

计算时间:

1.4 小时

程序版本:

64-bit, 多核GPU


大型设施的计算. 福岛核电站周围的冰墙

大型设施的计算

该计算的主要特点是: 1) 巨大的冰冻区域(周长 1.3 km) 2) 高质量离散化 (180万个计算单元) 3) 许多的冷冻设备(1073根冷却管)

福岛核电站周围冰墙的仿真结果

计算域: 单元格数量: 仿真期:

450×210×30米

1780万

2年

Simulation results of an 福岛核电站周围的冰墙
计算单元:

4核,英特尔酷睿i7

计算时间:

2 小时 51分钟

程序版本:

64-bit, 多核CPU

计算单元:

NVIDIA TITAN

计算时间:

7 分26秒

程序版本:

64-bit, 多核GPU

计算单元:

NVIDIA Tesla K20

计算时间:

5 分43秒

程序版本:

64-bit, 多核GPU

了解更多 对福岛核电站周边进行土地冻结仿真.

在Frost 3D Universal中有关于数值计算时间的一般信息

计算速度会被下列因素影响:

1) 计算域的大小:一个庞大的计算域需要庞大数量的计算单元,意味着计算时间的显著增加.

2) 在计算网格中的单元格大小:对于有着相似的计算单元数量的2x2x2 m和20x20x20 m的计算目标来说计算时间是不同的;2x2x2m的计算会要花更长时间因为相对来说更小的单元格尺寸.

3) 材料的热物理性质:有着较高热传导性的材料会显著增加计算时间.

4) 边界条件(环境温度变化速度和热交换系数):更高的速度和随着时间改变的幅度,都会导致计算时间的显著增加.

5) 冷却设备和工作模式:如果有越多的冷却设备存在并且他们的热容量越大,计算时间就会越长。

并行计算的效率(使用多核计算系统的计算速度)会被下列因素影响:

1) 越多的材料(层)和不同的边界条件存在于计算域中,并行计算的程度就越少(由单核计算加速过渡到多核CPU CPU或GPU)

2) 不规则的计算网格分布会减少并行计算的程度。

项目样例: