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Hallo,

wir wollen einen neuen high-end PC, speziell für FEM Berechnungen kaufen. Der Preis spielt keine groesse Rolle. Da ich fuer lange Zeit raus von diesem Thema was, weiss ich nicht was aktuell auf dem Markt ist. Und ich brauche eine Orientierung wie anzufangen.

Um zuerst einen Pfad zu finden, frage ich,Gibt es welche PC-Modelle zB von Dell, die fuer massive Berechnungen konfiguriert sind?

Ungeachtet ja oder nein, Fuer parallele Berechnungen (8 oder mehr Cores) worauf soll ich achten?

Fuer jeden Tipp waere ich dankbar.

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Grüße, Moe

[Diese Nachricht wurde von farahnaz am 13. Sep. 2019 editiert.]

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Ich bin da auch kein Spezialist, aber ich würde allgemein folgende Eckpunkte beachten:

RAM:
- je mehr umso besser, speziell bei impliziten Solvern
CPU:
- möglichst viele und möglichst schnell
- physikalische Kerne zählen; Hyperthreading stört eher bei Simulationen
GPU:
- ein gute GPU kann nochmal viel Rechenpower bringen
- weitere GPUs können helfen, allerdings ist der zusätzliche Benefit deutlich geringer als bei der ersten
Festplatten:
- schneller ist natürlich besser, allerdings kommen sie erst richtig ins Spiel, wenn der RAM voll ist und mit dem auslagern in Dateien angefangen wird

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JCG (thermal) Solver is

- eight core cpu with a Tesla and lot of vram, in fea the graphic card run only in medium or low power mode

PCG Solver or iterative is

- big cpu with a lot of core's

Sparse Solver or direct is

- six core cpu with low power consumption an a lot of memory or alternative fast nvme disk with high i/o rate (> 300.000)

Es gibt also nicht den einen Rechner. Da die größten Kosten sowie so die Energiekosten sind, sollte man den Rechner schon passend wählen. Ein 32 Kerner macht für den Sparse Solver überhaupt keinen Sinn, da der Sparse Solver kaum mit der Anzahl der Kerne skaliert und das nur unnötig den benötigten Arbeitsspeicher erhöht.

Es gibt bezüglich dem Sparse Solver eine nette Ansys Folie

https://www.ansys.com/-/media/Ansys/corporate/resourcelibrary/presentation/hpc-for-mechanical-ansys.pdf

Aber den Speedup halte ich hier für eine Phantasie. Auf jeden Fall ist ein 6 Kerner genauso schnell wie ein 32 Kerner.

Auf dieser Folie Seite 10 widerspricht man sich:

https://support.ansys.com/staticassets/ANSYS/Conference/Confidence/San%20Jose/Downloads/high-performance-computing-techniques-parallel-processing.pdf

Figure 1 auf Seite 10  zeigt einen annäherend linearen Rating, während Figure 2 eindeutig gegen eine Sätting (DM) läuft.

Von daher würde ich höchstens einen 8 Kerner einsetzen.

Der JCG Solver skaliert gut mit einer GPU. Es sind aber maximal 8 Kerne pro GPU sinnvoll. Man kann auch mehrere GPU einsetzten.
Am besten mit der Kernanzahl skaliert der PCG Solver. Hier würde eine größe CPU z.b. ein Epyc mit 64 Kernen sinnvoll sein. Nur kann man wegen der geringen Robustheit des PCG Solver nur lineare Modelle rechnen.

Wenn Du Lust hast könnte ich euch einen Rechner zusammen bauen bzw mehrere.

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