如何为ANSYS Mechanical & FLUENT选择最佳硬件配置？

计算性能包（HPC Packs）？

ANSYS授权模式相当复杂。在基础版本的ANSYS中，用户只允许使用2个核心来运算。你需要通过额外订购增值服务“计算性能包（HPC Packs）”来增加参与运算的核心数量。

此外，计算性能包（HPC Packs）每次增加的核心数量不是线性的。

• 第一次购买计算性能包，可以获得2-10个核心参与运算（在18.0版本之前是8个）。
• 第二个核心包允许最高32个核心参与运算。
• 第三个核心包最高允许128个核心参与运算。
• 之后指数上升。

对于计算机集群来说，在搭建时有专人考虑这个问题。但对于个人计算工作站，就容易出现浪费。比如：一个12核的系统需要2个计算性能包，但第二个计算性能包基本上就浪费了。考虑到计算性能包还是挺贵的，因此在配置工作站的时候就要思考如何最佳利用计算性能包。

用CPU还是GPU计算？

ANSYS计算“核心”的方法是一个物理CPU核心算一个核心（不包括超线程。事实上，使用超线程在ANSYS里会导致问题），一块GPU加速卡算一个核心。这就很有意思了，Threadripper里$62.5一个的核心与最先进的$5000一块的GPU加速卡在ANSYS里都算作一个“核心”。可惜官方支持的GPU种类有限，而且在我们的测试中，多GPU还容易出现可靠性问题。

最后我们发现，如果CPU核心太多的话，使用GPU加速还不如纯CPU运算来得快。有些人把这个现象称为过度请求：ANSYS中的每个实例都跑在不同的CPU核心上，因而每个CPU核心都会向GPU请求资源。这样的请求越来越多直到GPU无法处理完成，请求开始排队，影响性能。在标准的ANSYS 18.X benchmarks里，我们发现28 CPU核心+1 GPU还不如纯28核运行得快

结论

综上所述，在你租到计算机集群前，我们推荐2套个人计算系统：

• 对于只购买一个计算性能包的用户，一个核心频率尽可能高的10核CPU加上一块Quadro GP100显卡是不错的选择。这让你可以根据具体计算的类型在使用10个CPU核心与9 CPU核心 + 1 GPU两种模式间切换。
• 对于购买2个计算核心包的用户，一个主频尽可能高的32核CPU系统（现在来看是双路至强）是最好的选择。用不用GPU取决于具体的计算类型。我们发现在ANSYS benchmark 里的大多数例子，如果使用了如此多的CPU核心，不用GPU都比用GPU算得更快。但是仍有2个例外（总共10个例子），用GPU会快一些。

在我们刚开始测试的时候，尝试过使用28个CPU核心+4个GPU加速卡的模式。很可惜，所有的benchmark测试都报错了。看来现阶段用多GPU不是个好选择。

此外，我们发现一个10核CPU + GP100 系统的价格和一个双路16核至强（共32核）+ 亮机卡系统的价格差不多。但是你要多付1倍的钱来购买计算性能包。因此决定买哪个配置和购买电脑的预算无关，它取决于你打算花多少钱在ANSYS上。

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