在工程仿真领域，时间就是效率和成本。对于使用 SIMULIA 套件（如 Abaqus/Standard 和 Abaqus/Explicit）的工程师而言，一个复杂模型动辄数小时甚至数天的求解时间，是制约产品研发周期的关键瓶颈。然而，许多用户仅使用了软件的默认计算设置，未能充分发挥现代多核硬件资源的潜力。
本文将深入探讨通过优化预处理设置和求解器并行配置，来显著缩短求解时间的核心技巧，帮助您将计算性能提升到一个新的水平。
一、 核心理念：理解并行计算的两种模式
在调整设置之前，必须理解 SIMULIA 求解器的两种主要并行模式：
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线程并行（Thread Parallelism）：
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原理：在单个共享内存的节点（如一台多核工作站）内，使用多个CPU核心同时处理一个任务的不同部分。
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适用场景：绝大多数计算任务，特别是隐式求解器（Abaqus/Standard） 的迭代计算和显式求解器（Abaqus/Explicit） 的单元计算。
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优势：设置简单，通信效率高。
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域并行（Domain Parallelism）：
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原理：将整个模型自动分解为多个“域”，每个CPU核心（或一组核心）独立处理一个域，并在边界上进行通信。
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适用场景：
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核心数非常多（例如 > 32核）时，线程并行效率会下降，域并行能更好地扩展。
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内存需求巨大，单个进程无法容纳，域并行可将内存负载分散。
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优势：在超多核和分布式内存集群上具有极佳的扩展性。
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简单比喻：线程并行像一个团队一起讨论一个问题；域并行像将一个项目拆分成多个子项目，分给多个团队同时完成，最后再汇总。
二、 预处理阶段的优化技巧（事半功倍）
优化的第一步始于模型准备阶段，正确的预处理设置能为后续并行求解奠定坚实基础。
1. 单元质量是并行的基石
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技巧：在提交计算前，务必进行网格质量检查。扭曲度过高的单元会成为求解器的“瓶颈”，导致迭代次数增加，甚至计算不收敛。无论并行度设置多高，糟糕的网格都会拖慢整个进程。
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行动：使用
Mesh模块下的Verify Mesh工具，重点关注长宽比、扭曲角、内角等指标，确保它们处于可接受范围内。
2. 为域并行优化模型分区
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技巧：当计划使用域并行时，模型的分区方式直接影响通信效率和负载均衡。
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行动：
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在
Load模块使用Partition工具将复杂的装配体划分为数量适中的、几何形状相对简单的部分。 -
理想的分区数量应与您计划使用的CPU核心数成比例（例如，设置为核心数的1到4倍）。
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避免创建“薄片状”或接触关系极其复杂的分区，这会增加域间的通信开销。
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3. 接触定义的简化与优化
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技巧：接触分析是计算密集型的。简化接触定义可以大幅减少计算量。
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行动：
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使用“通用接触”代替大量的“接触对”，除非有特殊需求。通用接触的算法更高效，且对并行更友好。
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明确主从面时，让更刚硬、网格更粗的面作为主面。
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在
Interaction模块中，合理设置接触调整和滑移公式，避免不必要的计算复杂性。
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三、 求解器并行设置的实战策略
这是性能提升的关键环节，需要根据求解器类型进行针对性配置。
Abaqus/Standard（隐式求解器）配置
隐式求解器的并行效率高度依赖于算法类型。
1. 线程并行设置
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方法：在
Job模块提交作业时，进入Parallelization选项卡。-
勾选
Use multiple processors。 -
将
Number of processors设置为您的CPU可用核心数（例如 8, 16, 32）。 -
Parallelization method选择Loop或Multi-threading（默认，通常效果最好）。
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最佳实践：
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从较少核心开始：对于新模型，先从8核开始测试，观察性能提升。有时核心数过多（如从16核增加到32核），由于通信开销增加，加速比可能并不理想。
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监控迭代次数：如果增加核心数导致迭代次数显著增加，说明并行引入的数值扰动过大，可能需要调整求解器容忍度或减少核心数。
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2. 域并行（MPI）设置
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方法：在
Parallelization选项卡中，选择Domain parallelization。-
设置
Number of domains，通常等于或略多于CPU核心数。 -
需要系统上安装有兼容的MPI库（如 Intel MPI， Platform MPI）。
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最佳实践：
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大型模型首选：当模型自由度超过百万，且核心数很多（>16）时，域并行通常比线程并行更具优势。
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内存不足的解决方案：如果遇到“内存不足”错误，启用域并行是首选的解决方案，因为它将模型分块加载到多个进程的内存中。
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Abaqus/Explicit（显式求解器）配置
显式求解器因其算法特性，通常具有极佳的并行可扩展性。
1. 线程并行设置
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方法：与Standard类似，在作业的
Parallelization选项卡中设置CPU核心数。 -
最佳实践：
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尽可能用满核心：显式分析通常能很好地利用所有可用核心，直到受到内存带宽的限制。对于纯实体单元模型，可以大胆地设置为工作站的全部物理核心数。
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2. 域并行（MPI）设置
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方法：同样在
Parallelization选项卡中选择Domain parallelization。 -
最佳实践：
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超多核计算的必然选择：在32核、64核甚至更多的计算环境中，域并行是保持高加速比的关键。
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动态负载均衡：Abaqus/Explicit 的域并行具有动态负载均衡功能，能自动调整各域的计算量，确保所有核心都保持忙碌。对于涉及大变形和材料失效的问题，此功能至关重要。
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混合并行模式
对于拥有多个CPU插槽（NUMA架构）的高端工作站或服务器，可以结合使用域并行（MPI）和线程并行。
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示例：在一台双路20核（共40核）的服务器上，可以设置：
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Number of domains（MPI进程数）：10 -
每个域使用的线程数：4
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总计算资源：10 domains * 4 threads = 40 cores
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这种配置可以减少MPI进程间的通信开销，同时充分利用每个CPU插槽内的本地内存。
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四、 环境变量与高级调优
对于高级用户，通过设置环境变量可以进一步微调性能。
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abaqus_v6.env文件配置：-
mp_file_system：在集群环境中，设置为(DETECT)或(NFS)，以优化MPI进程对临时文件的访问。 -
omp_num_threads：直接指定线程并行的线程数。
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显式求解器双精度：
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在
Job模块的Precision选项卡中，选择Double。虽然计算时间会增加约10-20%，但能显著改善某些问题的数值精度和稳定性，有时反而能避免因数值误差导致的中断，从而节省总时间。
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SSS文件与内存设置：
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在
Job模块的Memory选项卡中，适当提高Memory per core的设置。如果分配的内存过低，求解器会频繁使用硬盘上的临时文件（SSS文件），导致I/O成为瓶颈，速度急剧下降。建议设置为可用物理内存的80%除以核心数。
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五、 总结与行动清单
为了最大化您的求解速度，请遵循以下清单：
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预处理是根本：优化网格质量，合理分区模型，简化接触定义。
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隐式分析（Abaqus/Standard）：
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优先尝试 线程并行，核心数从8开始逐步增加测试。
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对于超大型模型或超多核环境，切换到 域并行（MPI）。
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显式分析（Abaqus/Explicit）：
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大胆使用线程并行，用满所有物理核心。
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在核心数非常多时，启用 域并行（MPI） 以获得最佳扩展性。
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监控与迭代：
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每次分析后，查看
.msg或.log文件，关注求解时间、迭代次数和内存使用情况。 -
通过对比不同并行设置的求解时间，为您的特定模型和硬件找到“性能甜点”。
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通过系统性地应用这些预处理与求解器并行设置技巧，您将能充分挖掘硬件潜力，将SIMULIA的求解时间从“过夜”缩短到“下午”，从“数天”缩短到“数小时”，从而为产品创新赢得宝贵的时间窗口。
