仿真干货｜解析Abaqus AMD的兼容与并行效率问题

        在日常的交流和观察过程中，许多用户反馈在Abaqus有限元仿真中遇到了AMD处理器相关的兼容性和并行效率问题，例如：

•  AMD处理器性价比相较Intel更高，我做有限元仿真可以入手吗？但很多人说兼容性不好；
•  我们今年上了AMD新集群跑Abaqus，很多算例计算速度还不如5年前的Intel集群，甚至核用得越多，计算速度越慢；
• ……

        综上所述，问题可主要归纳为两大类：

1. AMD处理器运行Abaqus时出现非法指令（Illegal instruction）报错
2. 多核并行计算时出现效率衰减，核数超过16核后计算速度显著降低

        本文将通过对这些问题的系统性分析，从技术角度阐述根本原因和解决方案，帮助大家优化计算过程。

一、兼容性问题根源分析

        问题分析：

        通过对比测试发现，Abaqus安装过程依赖特定的动态链接库，尤其是安装目录中的Intel MKL（Math Kernel Library）矩阵运算的动态链接库。由于历史版本Abaqus主要针对Intel处理器优化，这些库在Intel处理器上正常运行，但在AMD处理器环境下可能触发指令集冲突，导致计算中断。问题根源于Abaqus开发者早期未充分考虑AMD架构的兼容性，高版本软件虽支持AMD处理器，但默认库文件未做适配更新。例如，用户在实际测试中观察到，同一Abaqus安装包在Intel集群上顺利运行，但在AMD平台则报错Illegal instruction。

        解决方案：

        通过逐行比对新旧版本依赖库，替换不兼容的MKL库文件，识别并更新为兼容版本，使AMD平台成功运行原报错算例。

二、并行效率衰减机制研究

        问题分析：

        在兼容性问题解决后，测试发现AMD平台存在并行效率异常：以100万自由度的模型为例（Abaqus/Standard求解器），单节点内核数扩展至32核时，计算耗时较16核反而增加。

        经测试排查发现，在并行效率问题上，该直接求解器默认是混合并行模式，也就是在单个节点内部的时候，强制采用共享内存并行，节点之间是MPI通信，该模式在核心较少时（如8-16核）效率尚可，但在高核数AMD服务器上（如64核以上）出现效率下降。这是因为共享内存并行在单节点内管理数据时，核心数超过临界点（16核）后，内存带宽和通信开销成为瓶颈，导致计算速度变慢。如下图，对比测试显示，32核共享并行计算时间比16核更长。

        解决方案：

        启用混合并行模式，结合消息传递接口（MPI）分布式并行与多线程共享并行。具体操作包括将计算任务分解为多个part，并平均分配到4个不同节点上，同时通过节点间高速通信降低延迟。测试数据证实，在相同核数下，跨节点混合模式显著减少计算时间，主要得益于分布式并行减少了单节点资源争用。

三、总结

        综上所述， 本次效率提升有以下几点原因：

        1、模型被分解为多个Part，可使得单元操作并行化；

        2、全局矩阵求解分解为多个Part，充分发挥了单个节点的共享内存并行效率，规避单节点大于16核之后共享内存并行效率低的问题；

        3、神工坊®集群具有现代化的HPC系统，集群计算机之间配备有Infiniband，提供了高带宽、低延迟和可靠的数据交换，这将使得MPI通信损耗降得很低。

        由于AMD平台的核数一般较多，以AMD EPYC™ 7002 Series双路、128核的服务器为例，通常调度器默认是用完一个节点，再用另一个节点。其所导致的后果就是——核越多越慢，花费更高的成本却得到了更差的服务 。

        Abaqus在AMD平台的性能和兼容性优化关键在依赖库适配与并行模式配置。软件安装过程需针对性替换兼容库文件，以避免指令冲突；并行计算时则应灵活切换混合模式，匹配硬件架构特点。这些优化需深入高性能计算（HPC）基础知识，对技术能力要求较高，但能显著提升计算资源利用率和仿真效率。错误配置则可能导致资源浪费，例如在单节点高核数环境下，计算成本增加10倍但速度反而下降，而优化后成本减半、效率翻倍。

        这也会造成一种现象：某仿真平台主打单位核时低廉，但是用户租用他们的平台跑仿真软件，实际上付出了将近10倍的钱，工作效率却没有提升。平台反而成为“自来水”推荐给其他同事使用，仅仅是因为表面上的价格便宜。

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