Запуск Fluent на GPU и лицензии HPC

[Mad Ahab 2]

Здравствуйте.

 

Прошу помочь разобраться с необходимым лицензированием для запуска Fluent на GPU.

Недавно разжился парой стареньких карт NVIDIA, хочу получить из них какой-то толк. Официально они поддерживаются ANSYS, но как именно запустить расчет на них?

Достаточно ли просто расставить галочки и указать число ядер GPU при запуске Fluent launcher (1 карта = 1 ядро GPU, да?)?

Если да - то нужно ли потом как-то вступать во взаимодействие с менеджером лицензий ANSYS'a?

Я посмотрел видео про HPC для ANSYS от Делкам-урал и англоязычное видео "HPC Parametric", и совершенно не понял идеологию постоянно заново выбираемых лицензий для HPC под каждый новый расчет. Как этим пользоваться? Нужно ли вообще пользоваться именно этим (выбором лицензий для каждого компонента проекта в настройках) если одна локальная машина, просто c картами GPU?

 

Спасибо.

Изменено 20 июня 2015 пользователем Mad Ahab

[HFL 34]

Недавно разжился парой стареньких карт NVIDIA

 

 

Скорее всего они будут бесполезны. Нужны топовые. 

 

Я пускал на Titan Z.  Для серьезных задач как правило не хватает памяти а для средних прирост в скорости мягко говоря не впечатлил.

 

PS: ANSYS Fluent 15.0

[Mad Ahab 2]

Скорее всего они будут бесполезны. Нужны топовые. 

 

Я пускал на Titan Z.  Для серьезных задач как правило не хватает памяти а для средних прирост в скорости мягко говоря не впечатлил.

 

PS: ANSYS Fluent 15.0

Спасибо за ответ!

А другие карты NVIDIA Вам не доводилось использовать? И каким все-таки образом происходит параллельный запуск. как вычисляется доступное число ядер для GPGPU?

 

И еще: Вы не могли бы посоветовать какие-нибудь бенчмарки, чтобы оценить хотя бы приблизительно производительность крт GPU?

Изменено 26 июня 2015 пользователем Mad Ahab

[HFL 34]

С Fluent пробовал только Titan Z. Со своим кодом - и другие (K20,GTX765m). Меньше чем на Титане Fluent вряд ли вообще запустится.Для запуска указываете число доступных GPU руками (для Titan Z к примеру это 1 или 2) и после пуска на счёт смотрите что пишет вам в лог решалка

По бенчмаркам рекомендую оценивать скорость на собственной задаче и не ориентироваться на рекламные примеры

[Mad Ahab 2]

Мда, надо будет поразмышлять как карты приспособить. Они просто еще не приехали, я заранее готовлю плацдармы)

Вот я так и думал, спасибо за подтверждение, что у титана - 2 ядра GPU учитывается максимально. Осталось только понять как для многоядерных ЦПУ на борту их ядра учитываются, у меня еще 2 6-ядерника, наверное, это будет считаться 12 ядрами в FLUENT.

У меня еще есть парочка бюджетных Xeon Phi, но на них, FLUENT вроде бы в 15 версии еще не адаптирован, да и вряд ли будет в следующих. Но интересно как лицензия видит их 60 ядер)))

 

Большое спасибо, буду думать, когда заупущу, обязательно здесь опубликую результаты ускорения, каким бы оно не получилось на своих задчах, может, линпак прогоню для сравнения. Вдруг кому-то понадобится.

[HFL 34]

Мда, надо будет поразмышлять как карты приспособить. Они просто еще не приехали, я заранее готовлю плацдармы)

Вот я так и думал, спасибо за подтверждение, что у титана - 2 ядра GPU учитывается максимально. Осталось только понять как для многоядерных ЦПУ на борту их ядра учитываются, у меня еще 2 6-ядерника, наверное, это будет считаться 12 ядрами в FLUENT.

У меня еще есть парочка бюджетных Xeon Phi, но на них, FLUENT вроде бы в 15 версии еще не адаптирован, да и вряд ли будет в следующих. Но интересно как лицензия видит их 60 ядер)))

 

Большое спасибо, буду думать, когда заупущу, обязательно здесь опубликую результаты ускорения, каким бы оно не получилось на своих задчах, может, линпак прогоню для сравнения. Вдруг кому-то понадобится.

2 GPU только в K80, K10 и Titan Z в остальных по одному на карту. Насколько я понял, Fluent 15 поддерживает GPU на Кеплерах (не уверен что на любых) и возможно на Максвеллах.

  Собственно на GPU работает только его мультигридовая решалка (nvAMG). Пробовал я его на двумерной задачке (внешнее сверхзвуковое обтекание в интеграции с внутренним трансзвуковым течением). Ускорение, которое давал Titan Z по сравнению с 6-ти ядерником (i7-5930K) было на уровне 1.3-1.5 плюс ограничения по объему задачи (на сетках больше 5М к.о. оно не запускалось). На аналогичной задаче в in-house коде ускорение было на уровне 8-10 при примерно таком-же ограничении по памяти, но там решалка принципиально отличается от Fluent-овской

 

^{_{PS: Линпак  кстати для GPU используется перепиленный. В нем 1 ранк MPI = 1 GPU см: http://github.com/avidday/hpl-cuda  http://github.com/davidrohr/hpl-gpu}}

 

^{_{Есть кстати весьма интересная решалка для матриц - paralution (https://www.paralution.com/) Она поддерживает кучу различных параллельных фреймворков (OpenMP,MPI,OpenCL,CUDA) и весьма хороша как раз в CUDA.}}

 

^{_{Но это будет интересно если вы пишете собственные CFD коды а не используете готовые.}}