LS-DYNA平行運(yùn)算功能應(yīng)用于電子產(chǎn)品結(jié)構(gòu)分析

2013-07-22 by:廣州ANSYS Workbench軟件培訓(xùn)中心來源:仿真在線

前言

隨著信息科技的進(jìn)步,今日市面上個人計算機(jī)效能已有大幅度的提升。以往許多只能依賴工作站執(zhí)行的程序,皆可輕而易舉地在個人PC上執(zhí)行完成。盡管如此,當(dāng)面對一個龐大的程序時,工程師無不希望能有更快速有效率的執(zhí)行環(huán)境。

因此,PC Cluster(PC 群組)的概念被提出之后,大型的程序設(shè)計紛紛采用這種方式以提高效率。雖然每臺PC個別的計算效率遠(yuǎn)低于大型計算機(jī),但是PC 群組的整體效能卻可比擬大型計算機(jī)甚至超越大型計算機(jī)。平行運(yùn)算實際上已經(jīng)發(fā)展多年,而近年來也因為PC Cluster成本低,效能漸漸可以超過大型計算機(jī),于是被大量采用。目前平行運(yùn)算所采用的傳輸標(biāo)準(zhǔn)為MPI,MPI標(biāo)準(zhǔn)不但能夠在許多大型平臺使用,也可用在PC Cluster上,相信在不久的未來,其應(yīng)用會更加廣泛。

何謂MPI

大量的平行運(yùn)算對計算機(jī)而言,實際上是個非常復(fù)雜及花時間的過程,幸而有了第一個標(biāo)準(zhǔn)化 Message Passing 平行語言-- MPI(Message Passing Interface)的發(fā)展,才得以實現(xiàn)。MPI依字面的意思可稱為訊息傳輸接口。從Ohio Supercomputer Center得到的解釋是可攜帶性平行程序,可以使用在Fortran、C等語言撰寫的程序上,并可以用在各種并行計算機(jī)間,尤其是分散內(nèi)存(distributed memory)之環(huán)境。

LS-DYNA早于1993年發(fā)展平行運(yùn)算之核心,并立即采用MPI之傳輸標(biāo)準(zhǔn)。發(fā)展至今日,LS-DYNA配合平行運(yùn)算的各項功能也更臻完善,其準(zhǔn)確度及速度已廣為學(xué)術(shù)界及商業(yè)界所認(rèn)同(注1),本篇文章利用相同的有限元素模型來比較平行處理及單CPU運(yùn)算結(jié)果,藉此文章使讀者對LS-DYNA平行處理運(yùn)算能力有初步的認(rèn)識。

平行運(yùn)算測試方式

利用LS-DYNA模擬B.B.Call掉落的過程,分別在單機(jī)單CPU及兩臺單CPU的計算機(jī)群組環(huán)境下執(zhí)行,比較二者在執(zhí)行效率及精度上的差異性。
測試的環(huán)境硬件規(guī)格如下:
PC群組(兩臺)
主機(jī)板:ASUS
內(nèi)存:512 M
CPU:INTEL Pentium III 450 MHz
操作系統(tǒng):Windows2000

實例演練

有限元軟件的操作流程大致分為三階段:前處理、核心程序計算求解及后處理階段。

前處理:利用專為LS-DYNA設(shè)計的前處理軟件FEMB進(jìn)行(接口請參考圖3.),目的在建立有限元網(wǎng)格點(diǎn)及設(shè)定外力、邊界條件等。

核心程序計算部份:采用LS-DYNA / MPP運(yùn)算核心進(jìn)行平行運(yùn)算并與單機(jī)運(yùn)算之比對。

后處理:利用后處理程序LSPOST來匯整并輸出運(yùn)算完成后的數(shù)值數(shù)據(jù),及應(yīng)力、變形或速度、加速度等物理量的分布趨勢。

以本文B. B. Call model為例(圖2. ),共可區(qū)分為九個部份:上蓋、下蓋、PCB板、device、及卡勾、連結(jié)元素及螺柱、剛性地板等,其相關(guān)結(jié)點(diǎn)及元素信息請參考表1。

材料方面以剛性材料(*MAT_RIGID)來模擬地面,其余則以理想塑性材料模式(*MAT_PLASTIC_KINEMATIC)來仿真塑料材料。一般而言,電子產(chǎn)品常見的塑料材料,其楊氏模量約在2000~2500 MPa左右,降伏強(qiáng)度約在60~70 MPa的范圍內(nèi)。

并設(shè)定其以2,000 mm/s之起始速度撞擊地面,亦相當(dāng)于自20cm的高度自由落下。

由后處理程序可看到整個產(chǎn)品在跌落撞擊地面后,并沒有發(fā)生上下蓋分離或是材料達(dá)到塑性變形的情況發(fā)生,其Von-Mises應(yīng)力分布狀況請參考圖4;同時,亦可選取主機(jī)板零件上的特定結(jié)點(diǎn)(Node 4106)來觀察此點(diǎn)在整個跌落過程中的加速度反應(yīng)。

結(jié)果

以本例而言,利用兩臺主機(jī)進(jìn)行平行運(yùn)算的CPU效能約發(fā)揮至95%,瞬時可達(dá)100%或降至80%不等,視網(wǎng)絡(luò)狀況及系統(tǒng)環(huán)境而異。執(zhí)行單機(jī)運(yùn)算的CPU效能則較為穩(wěn)定,維持在100%。

CPU效能
運(yùn)算時間
速度比
單機(jī)運(yùn)算

就所需運(yùn)算時間而言,單機(jī)運(yùn)算所需時間為5,657秒;平行運(yùn)算的執(zhí)行時間為3,342秒,速度比為1:1.69(參考表2.)。在一些有限元分析案中,采用不同的接觸算法(contact algorithm), 可能使CPU效能只發(fā)揮到60%~70%。盡管如此,仍舊比單機(jī)執(zhí)行節(jié)省時間。

下圖為第4106結(jié)點(diǎn)于單機(jī)運(yùn)算及平行運(yùn)算后所得到的加速度響應(yīng)曲線,可以看出二者線型幾乎重迭在一起,沒有差別。

結(jié)論

一般印象中,平行運(yùn)算的程序執(zhí)行速度大抵是和CPU的數(shù)量成正比,但在國內(nèi)外已有大量的文章和案例皆顯示,隨著CPU數(shù)量的增加,程序花費(fèi)在橫向聯(lián)系的時間會更久,因此所節(jié)省的時間實際上并非完全與CPU的數(shù)量成倍數(shù)關(guān)系;而不同主機(jī)間的硬件規(guī)格、操作系統(tǒng)及網(wǎng)絡(luò)傳輸品質(zhì)也是影響執(zhí)行效率的重要因素。

經(jīng)實地驗證的結(jié)果,假設(shè)計算機(jī)群組當(dāng)中有9臺CPU為2.2G的主機(jī),第10臺為450MHz的機(jī)器,在進(jìn)行平行運(yùn)算的過程中可以發(fā)現(xiàn)450MHz主機(jī)的CPU效能幾乎是100%的在利用,但是其余2.2G主機(jī)則只有占用一小部份的CPU資源而已,相當(dāng)于是以10臺450MHz的機(jī)器在執(zhí)行運(yùn)算。換言之,平行運(yùn)算的效能首先是依據(jù)計算機(jī)群組里等級最低者為準(zhǔn),因此建議執(zhí)行平行運(yùn)算的環(huán)境盡量是建立在配備等級相仿的計算機(jī)群組中。

以LS-DYNA而言,利用顯性積分方式進(jìn)行分析,其運(yùn)算時間主要視元素尺寸及波傳速度而定;平行運(yùn)算之速度則視接觸算法(contact algorithm)的演算效率而定。

本文目的并非針對平行運(yùn)算的效能比較進(jìn)行學(xué)術(shù)探討,且所選用計算機(jī)平臺的環(huán)境條件亦非建立在完全相同的水平條件上,這樣的方法絕非是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)谋容^方式。本文目的是為了提供給讀者們更經(jīng)濟(jì)有效率的方式,利用現(xiàn)有常見的硬件環(huán)境,以LS-DYNA進(jìn)行有限元分析仿真,以縮短分析時間。

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