工程仿真该选工作站还是服务器？

工程仿真是现代产品设计与分析的基石，能让工程师在产品生产和原型制作前，在虚拟环境中对设计理念进行测试和完善。Ansys 在该领域处于领先地位，其旗下的 Mechanical、Fluent 和 Rocky 工具分别为结构、流体和粒子仿真提供强大支持。

Ansys Mechanical 用于结构仿真和有限元分析，如应力分析和热分析。这类工作负载本质上是串行的：当前计算依赖于之前的时间步长，因此大量计算难以并行化。

• 其性能得益于高核心时钟频率的 CPU，要优先考虑单核单线程性能。由于 Ansys Mechanical 采用基于计算的许可系统，使用较少的高性能 CPU 核心比使用多个低性能核心效果更显著。

• 高 CPU 内存容量对于处理大型模型和后处理任务也至关重要，尤其是对于具有大量多边形网格的大型模型。

Ansys Fluent 是一款用于计算流体动力学（CFD）和多物理场仿真的工具，可应用于空气动力学、流体行为、热传递等领域。由于粒子可独立计算，这些仿真通常利用并行处理，因此多核 CPU 或 GPU 加速对缩短仿真时间至关重要。

• 某些应用程序采用 GPU 原生求解器，可将所有计算任务卸载到 GPU 上单独运行。与 CPU 相比，GPU 拥有数万个专门的数学运算核心，原本适用于处理屏幕上的像素，如今也能很好地用于计算流体动力学仿真。根据模型参数和大小，单块 GPU 的速度可提升 10 倍以上。

• 为实现更精确的流体建模，高 GPU 显存或 CPU 内存解决方案可处理数千万甚至数亿单元规模的仿真。请咨询你的解决方案集成商或独立软件开发商，获取关于模型大小和合适计算硬件的建议。
• 高内存带宽对于高效处理大规模流体动力学模型至关重要。工作站级显卡 NVIDIA RTX 6000 Ada 的内存带宽为 1TB/s，已经足够，但服务器级显卡如 H 系列 NVL 的内存带宽达到 4.8TB/s，能进一步提升性能。

Ansys Rocky 专注于粒子仿真，如颗粒流、散料处理、搅拌罐等。这些工作负载也利用并行处理，受益于多 CPU 核心部署和 GPU 加速，特别是对于涉及数百万粒子的仿真。处理海量数据集并实时可视化结果是实现最佳性能的关键。

• 某些 Rocky 应用场景支持 GPU 原生求解器，可将所有计算任务卸载到 GPU 上单独运行。GPU 的核心数量远多于单个 CPU，根据模型参数和大小，速度可提升 11 倍以上。

• 模型越大，所需的 GPU 显存或 CPU 内存就越多。搅拌罐和一般的粒子动力学通常包含数百万个粒子。请咨询你的解决方案集成商或独立软件开发商，获取关于模型大小和合适计算硬件的建议。
• 与 Fluent 类似，高内存带宽对于高效处理大规模流体动力学模型至关重要。

工作站的优势

工作站非常适合运行 Ansys Mechanical、Rocky 或较小规模 Fluent 仿真的个人用户。这些系统专为交互式工作负载设计，使工程师能在同一台机器上进行建模、仿真和结果可视化。

• 实时交互性：工作站为预处理和后处理任务提供响应迅速的环境，支持模型和设计的快速迭代。

• 优化性能：高时钟频率的 CPU 配备足够的核心，确保单线程或轻线程应用（如许多 Mechanical 工作负载）高效运行。
• 最多 4 块 GPU：通过桌面或工作站处理器，可扩展至双 GPU 甚至四 GPU 配置。额外的 GPU 能提升对最复杂仿真场景的模型规模处理能力。
• 成本效益：对于仿真需求较小到中等的用户，与服务器相比，工作站是更经济的入门解决方案，且能随着工作负载的增加进行扩展。

Ansys 工作负载推荐硬件

• Ansys Mechanical：优先选择高时钟频率的 CPU（而非单纯追求核心数量）、至少 64GB 内存以及用于快速文件访问的 NVMe 固态硬盘。对于桌面处理器，Intel Core i9/Ultra 9 或 AMD Ryzen 9 是不错的选择。对于工作站处理器，Intel Xeon W7-3455 或 AMD Threadripper PRO 7975X 能很好地平衡核心数量和时钟频率。

• Ansys Fluent 和 Rocky：需配备 GPU 加速以加快仿真求解时间。我们推荐 NVIDIA R系列 6000 Ada，最多可扩展至 4 块 GPU。如果需要双精度计算，则必须选择 NVIDIA A系列 40GB active。

我们认识到工程师可能会将其解决方案用于多种工程应用。可根据仅使用 CPU 和使用 GPU 原生工作负载的需求配置工作站。工作站非常适合处理本地仿真、迭代任务或不需要大量计算能力及团队协作的工作流程的工程师。

服务器专为处理最严苛的 Ansys 工作负载而设计，尤其是 Ansys Fluent 或大规模 Ansys Mechanical 项目。其资源扩展能力和对分布式计算的支持，使其成为高性能工程仿真不可或缺的工具。

服务器的优势

• 可扩展性：服务器能容纳多核 CPU、多块 GPU 和大量内存，可处理复杂的高单元数模型。

• 多用户支持：服务器允许多名工程师同时运行仿真，或在作业队列中提交仿真任务，提高协作效率和资源利用率。
• 分布式计算：Ansys Fluent 能从服务器集群的分布式处理中显著受益，缩短大型计算流体动力学模型的仿真运行时间。

推荐服务器配置

• Ansys Mechanical（大型模型）：采用高核心数 CPU（如 AMD EPYC 或 Intel Xeon）和足够的内存（至少 512GB），以管理内存密集型结构仿真。

• Ansys Fluent 和 Rocky：如果仅在 CPU 上运行，选择高核心数 CPU，优先考虑时钟频率，并配备与运行 Mechanical 时相当的充足内存。不过，由于 Fluent 和 Rocky 拥有 GPU 原生求解器，多块 NVIDIA H1 系列 或 H2 系列 GPU 能大幅加速计算流体动力学仿真，并支持双精度计算。

对于管理复杂、大规模仿真或需要集中式资源进行分布式计算的工程团队，服务器是最佳选择。其强大的性能和可扩展性确保仿真工作流程高效进行，加快出结果的速度。虽然 NVIDIA H 系列 GPU 价格昂贵，但这笔投资是值得的：单块 NVIDIA H 系列的性能相当于 300 多个 CPU 核心，这意味着一个配备 8 块 GPU 的计算节点的性能相当于数千个 CPU 核心。

选择工作站还是服务器取决于你的具体仿真需求、预算和工作流程。以下是帮助你决策的详细分析：

混合设置通常是最有效的解决方案。工程师可以使用工作站进行本地建模、可视化和小型模拟，同时利用服务器进行大规模、资源密集型的计算。这种方法确保了平衡且经济高效的工作流程。

使用 Ansys 软件的工程模拟需要量身定制的硬件解决方案来实现最佳性能和效率。工作站在交互式和中等工作负载方面表现出色，非常适合使用 Ansys 的个人用户和小型团队。另一方面，服务器对于处理大规模模拟、多用户环境和 Ansys 的分布式计算是不可或缺的。

通过了解模拟的独特需求并将其与工作站和服务器的优势相匹配，您可以最大限度地提高生产率并最大限度地减少停机时间。

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