CAE云实证Vol.8：LS-DYNA求解效率深度测评——本地与云端5种硬件配置对比

LS-DYNA是一个以显式求解为主，隐式求解为辅的通用非线性动力有限元分析程序，核心是求解器。

用户主要是高校/科研机构和航空航天、 汽车 、电子/高科技、船舶、土木工程、制造和生物工程等行业，包括汽车碰撞、爆炸反应，甚至主动脉人工心脏瓣膜在血液泵送通过时的复杂启闭行为。

1976年，LS-DYNA由美国Lawrence Livermore国家实验室的J.O.Hallquist博士主持开发。1988年，LSTC（Livermore Software Technology Corp.）公司成立，LS-DYNA开始商业化。

1996年，LSTC与ANSYS合作推出ANSYS/LS-DYNA，结合了ANSYS的前、后处理工具和LS-DYNA求解器。2019年，Ansys收购LSTC。

如何提高求解器的计算效率？

   本地和云上仿真并行计算是一回事吗？

   什么类型的云端资源更适合跑LS-DYNA?

   LS-DYNA大规模并行计算效率优化明显吗？

   在云上运行会改变用户本地的使用习惯吗？

今天我们通过一个实证来解答用户在使用LS-DYNA上云过程中的这些关键问题。

用户需求

某车企 CAE 部门建设有本地机房，日常工作使用单机计算，不仅算得慢，且由于资源未得到统一管理，经常出现高性能机器排队、低配机器空闲的情况，严重拖慢生产设计进度。

随着公司业务的发展，CAE部门将在不久的将来面临更大的业务压力，部门负责人有意将部分LS-DYNA任务扩展到云端，但由于没有接触过云，有很多疑问。

实证目标

1、LS-DYNA任务能否在云端有效运行？计算效率能否优化？

2、LS-DYNA应用最适合的云端资源是哪种类型？

3、LS-DYNA大规模并行场景是否依然能保持线性？

4、fastone能否进行资源统一管理，同时保持用户本地的使用习惯？

实证参数

平台：

fastone企业版产品

应用：

LS-DYNA MPP版本

操作系统  ：

Linux CentOS 7.4

调度器：

SLURM

适用场景：仿真材料在承受短时高强度载荷时的响应，如碰撞、跌落以及金属成型过程中发生的情况

云端硬件配置：

计算优化型实例通用型实例 内存  优化型实例网络加强型实例

技术架构  图：

LS-DYNA支持基于Linux、 Windows  和UNIX的大规模集群的并行仿真计算，分为MPP（Massively Parallel Processing）版本和
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