Fluent 提供了多种工具来帮助用户优化并行计算的性能。用户可以使用并行检查功能来检查硬件的利用情况。为了确定并行求解器的工作效果，用户可以使用性能计量器测量计算和通信时间以及整体并行效率。用户还可以控制计算节点之间的通信量以优化并行求解器，并利用 Fluent 的自动负载平衡功能。

用户可以使用 Parallel 功能区选项卡中的 Check 命令来检查影响并行性能的各种因素。检查的目的是识别以下问题：

• CPU 核心负载
• CPU 时钟被限制
• 系统内存使用率过高
• 有更快的互连可用
• 分区不平衡（如果加载了有效网格）

1 检查并行性能

性能计量器允许用户查看计算过程中经过的wall clock时间以及消息传递统计信息。由于性能计量器始终启用，用户可以在计算完成后显示统计信息以访问它们。要查看当前统计信息，可以单击 Parallel 功能区选项卡中的 Usage 按钮（在 Timer 组框中）。

• 点击Ribbon工具栏中的按钮Parallel → Timer → Usage，性能统计信息将显示在控制台中。

要清除性能计量器，以便从未来的报告中消除过去的统计信息，可以单击 Parallel 功能区选项卡中的 Reset 按钮（在Timer 组框中）。以下示例演示了当前并行统计信息如何显示在控制台中：

 Performance Timer for 1 iterations on 4 compute nodes
 Average wall-clock time per iteration:            4.901 sec
 Global reductions per iteration:                    408 ops
 Global reductions time per iteration:             0.000 sec (0.0%)
 Message count per iteration:                        801 messages
 Data transfer per iteration:                      9.585 MB
 LE solves per iteration:                            12 solves
 LE wall-clock time per iteration:                 2.445 sec (49.9%)
 LE global solves per iteration:                      27 solves
 LE global wall-clock time per iteration:          0.246 sec (5.0%)
 AMG cycles per iteration:                            64 cycles
 Relaxation sweeps per iteration:                   4160 sweeps
 Relaxation exchanges per iteration:                 920 exchanges

 Total wall-clock time:                            4.901 sec

并行统计信息的描述如下：

• Average wall-clock time per iteration 描述每次迭代的平均实际（wall clock）时间。

• Global reductions per iteration 描述每次迭代的全局归约操作次数（例如，所有进程上的变量求和）。这需要所有进程之间的通信。全局归约是针对给定作业的所有进程的集合操作，将向量量（长度由进程或节点数决定）约简为标量量（例如，取某个量的和或最大值）。全局归约的次数不能从任何其他已知量中计算出来。这个数量通常取决于所使用的算法和所求解的问题。

• Global reductions time per iteration 描述每次迭代的全局归约操作时间。

• Message count per iteration 描述每次迭代所有进程之间发送的消息数量。这在通信延迟方面尤其重要，特别是在高延迟互连上。消息被定义为任意两个进程之间的单点对点发送和接收操作。这不包括全局集合操作，如全局归约。在域分解方面，消息是从管理一个子域的进程传递到管理另一个（通常是相邻的）子域的进程。

  每次迭代的消息数量通常取决于所使用的算法和所解决的问题。报告的消息数量是所有处理器的总和。

  消息数量提供了一些关于通信延迟对并行性能影响的见解。较高的消息数量表明，如果使用高延迟互连，并行性能可能会受到更大的不利影响。以太网的延迟比 InfiniBand 高。因此，较高的消息数量会对以太网的性能产生比 InfiniBand 更大的不利影响。

• Data transfer per iteration 描述每次迭代处理器之间通信的数据量。这在互连带宽方面很重要。

  每次迭代的数据传输通常取决于所使用的算法和所解决的问题。这个数量通常随着问题规模、分区数量和物理复杂性的增加而增加。

  每次迭代的数据传输可能提供了一些关于通信带宽（速度）对并行性能影响的见解。确切的影响通常难以量化，因为它取决于许多因素，包括：数据传输与计算的比率，以及通信带宽与 CPU 速度的比率。数据传输的单位是字节。

• LE solves per iteration 描述每次迭代求解的线性系统数量。这个数量取决于物理（非反应流与反应流）和算法（基于压力的求解器与基于密度的求解器），但与网格大小无关。对于基于压力的求解器，这通常是求解的传输方程数量（质量、动量、能量等）。

• LE wall-clock time per iteration 描述用于线性方程求解器（即多重网格）的时间（wall clock时间）。

• LE global solves per iteration 描述 AMG 求解器在最粗层次上的每次迭代的求解次数，其中整个线性系统被推送到单个处理器（n0）。系统被推送到单个处理器以减少该层次上的求解时间。由于在较粗层次上的未知数较少，缩放通常不会受到不利影响。

• LE global wall-clock time per iteration 描述线性方程全局求解的每次迭代时间（wall clock时间）。

• AMG cycles per iteration 描述每次迭代的平均多重网格循环次数（V、W、灵活等）。

• Relaxation sweeps per iteration 描述每次迭代所有层次上所有方程的松弛扫描（或迭代求解）次数。松弛扫描通常是 Gauss-Siedel 或 ILU 的一次迭代。

• Relaxation exchanges per iteration 描述 AMG 松弛过程中处理器之间的求解通信次数。由于在较粗层次上将线性系统转移到单个节点/进程，这个数量可能少于扫描次数。

• Time-step updates per iteration 描述每次迭代时间步长的子迭代次数。

• Time-step wall-clock time per iteration 描述每次子迭代的时间。

• Total wall-clock time 描述总的wall clock时间。

最相关的量是 Total wall clock time。通过将这个量与串行分析中的量进行比较，可以用来评估并行性能（加速和效率）。

2  检查延迟和带宽

用户可以通过单击 Parallel 功能区选项卡中的 Latency 和 Bandwidth（Network 组框中），检查整个集群互连的延迟和带宽，以帮助识别影响 Fluent 可扩展性的任何问题。

根据使用的机器和处理器数量，控制台中将显示包含每个节点通信速度信息的表格。该表还将总结两个节点之间的最小和最大延迟。

在检查延迟时，参考以下示例：

Latency (usec) with 1000 samples [1.83128 sec]
 ------------------------------------------
 ID       n0     n1     n2    n3    n4    n5
 ------------------------------------------
 n0            48.0   48.2  48.2  48.3   *50 
 n1    48.0           48.2  48.3  48.3   *48 
 n2    48.2    48.2         48.8  49.1   *53 
 n3    48.2    48.3    *49        48.6  48.5 
 n4    48.3    48.3   49.1  48.6         *50 
 n5    49.7    48.5    *53  48.5  49.7      
 
 ------------------------------------------
 Min: 47.9956 [n0<-->n1]
 Max: 52.6836 [n5<-->n2]
 ------------------------------------------

在上表中，(*) 是该行中的最大值。延迟越小越好。

”

示例中有六个处理器（n0 到 n5）。n0 和 n1 之间的延迟为 48.0 。同样，n1 和 n2 之间的延迟为 48.2 。从表中可以看出，最小延迟发生在 n0 和 n1 之间，最大延迟发生在 n2 和 n5 之间。当用户在集群上未看到预期的加速时，检查延迟特别有用。

除了检查延迟，用户还可以通过 Parallel → Network → Bandwidth 检查带宽。控制台中将显示包含两个节点之间一秒钟内通信数据量信息的表格。该表还将总结两个节点之间的最小和最大带宽。

在检查带宽时，参考以下示例：

 Bandwidth (MB/s) with 5 messages of size 4MB [4.36388 sec]
 --------------------------------------------
 ID      n0     n1     n2     n3     n4     n5
 --------------------------------------------
 n0          111.8    *55  111.8   97.5  101.3 
 n1   111.8          69.2   98.7  111.7    *51 
 n2    54.7   69.2          72.9  104.8    *45 
 n3   111.8   98.7   72.9          64.0    *45 
 n4    97.6  111.7  104.8    *64          76.9 
 n5   101.2   50.9   45.5    *45    76.9    
 
 --------------------------------------------
 Min: 45.1039 [n5<-->n3]
 Max: 111.847 [n0<-->n3]
 --------------------------------------------

在上表中，(*) 是该行中的最小值。带宽越大越好。

”

n0 和 n1 之间的带宽为 111.8 MB/s。同样，n1 和 n2 之间的带宽为 69.2 MB/s。表中指出，最小带宽发生在 n3 和 n5 之间，最大带宽发生在 n0 和 n3 之间。当用户在处理相对较大的案例时，检查带宽特别有用，因为这可以帮助用户了解可扩展性问题。

3 优化并行求解器

3.1 增加报告间隔

在 Fluent 中，可以通过增加残差输出/绘图或其他解监控报告的报告间隔来减少通信并提高并行性能。用户可以在 Run Calculation 中修改 Reporting Interval 的值。

请注意，用户将无法在每个报告间隔结束之前中断迭代。

”

3.2 使用GPU加速角系数计算

在使用 Surface to Surface (S2S) 辐射模型时，用户可以通过以下方法加速角系数的计算：

• 使用基于 Cluster to Cluster 的 Hemicube 方法
• 使用Ray Tracing 方法

对于加速的 hemicube 方法，使用 MPI/OpenMP/OpenCL 模型的组合来加速角系数的计算。无论启动了多少 MPI 进程，只有一个 MPI 进程/机器用于计算角系数。在每台机器上，一个 MPI 进程生成多个实际计算角系数的 OpenMP 线程。加速的 hemicube 进程数量将与 Fluent 进程数量相同。如果有 OpenCL 能力的 GPU 可用，则部分角系数计算将在 GPU 上以卸载模式使用 OpenCL 进行，以进一步加速计算。

要使用加速的 hemicube 方法，可以设置 View Factors and Clustering 对话框，然后输入以下文本命令来计算、写入和读取包含表面簇信息和角系数的文件：

/define/models/radiation/s2s-parameters/compute-clusters-and-vf-accelerated

系统会提示用户输入文件名、要使用的 GPU 数量以及 1 个 GPU 与 1 个 CPU OpenMP 线程的工作负载比率（基于 GPU 和 CPU 消耗的时间）。在角系数计算结束时，会打印出未来计算中使用的 GPU/CPU 工作负载比率的建议。

请注意，对于加速的 hemicube 方法，OpenCL 库应通过适当的环境变量（lnamd64 上的 LD_LIBRARY_PATH 或 win64 上的 %path%）可访问，以便使用 GPU 进行角系数计算。默认情况下，在 lnamd64 上搜索 /usr/lib64，但如果库安装在其他位置，则应在 LD_LIBRARY_PATH 变量中指定该位置。

在使用 GPU 卸载模式的加速光线追踪方法时，节点 0 上必须有一个（且只有一个） NVIDIA GPU 可用。NVIDIA Optix 库用于追踪光线。目前，Ampere GPU 不支持此方法。

要使用加速的光线追踪方法，可以设置 View Factors and Clustering 对话框，然后输入以下文本命令来计算、写入和读取包含表面簇信息和角系数的文件：

/define/models/radiation/s2s-parameters/compute-clusters-and-vf-accelerated

系统会提示用户输入文件名。

加速角系数计算不支持 CFF (.h5) 格式。

”

3.3 加速离散坐标 (DO) 辐射计算

加速的离散坐标 (DO) 辐射求解器比标准 DO 求解器计算速度更快。请注意，即使加速的 DO 求解器可能需要更多的迭代才能收敛，总体模拟时间也更短。如果在 Fluent 会话中设置了 NVIDIA GPGPU 的卸载模式，加速的 DO 求解器将通过使用 GPGPU 加速 DO 计算；在没有 GPGPU 的情况下，此求解器仍然可以使用 CPU 核心来加速 DO 计算。

在Radiation Model对话框中选择DO模型后，可以使用以下TUI命令启用加速DO求解器：

define/models/radiation/do-acceleration?

注意，加速DO求解器使用一阶迎风格式（并忽略用户在Solution Methods任务页面中为Discrete Ordinates空间离散格式所做的任何选择），以及1.0的显式松弛。

如果计划在加速DO求解器中使用GPGPU，建议在启动Fluent之前通过使用以下命令：nvidia-cuda-mps-control -d 运行NVIDIA的多进程服务器（MPS）。这可以提高多Fluent进程的GPGPU计算的鲁棒性和性能。然后在启动Fluent时，必须指定每台机器使用多少个GPGPU：可以在Fluent Launcher中使用**Solver GPGPUs per Machine (Offload Mode)**设置，或使用-gpgpu=ngpgpus命令行选项。

请注意，使用GPGPU需要HPC许可证。

一旦Fluent会话运行，可以使用以下TUI命令查看和/或选择系统上的可用GPGPU：

• parallel/gpgpu/show

  显示系统上的可用GPGPU。

• parallel/gpgpu/select

  选择在卸载模式下使用的GPGPU。请注意，用户只能选择启动会话时在命令行或Fluent Launcher中指定的GPGPU数量。

目前，Ampere GPU在Windows平台上不支持加速辐射求解器。

加速DO模型也存在一些与其他设置不兼容的情况。当存在不兼容时，Fluent将在计算开始时自动恢复到标准DO求解器，并打印有关冲突的消息。

目前明确的不兼容包括：

• 壳体
• 轴对称问题
• 欧拉多相流
• UDF指定的DOM源项
• UDF指定的发射率加权因子
• 辐射的孔隙度缩放
• Pixelated interior
• 非各向同性散射相函数
• 非参与介质
• 非一致界面
• 仅支持迎风格式和1.0的显式松弛因子。

注：以上内容取自Fluent UserGuide

”

（完）