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Autor Thema:  Abaqus 6.11 auf GPU rechnen (5879 mal gelesen)
sakaguchinet
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Abaqus 6.11, Python 3.1

erstellt am: 08. Jun. 2011 15:33    Editieren oder löschen Sie diesen Beitrag!  <-- editieren / zitieren -->   Antwort mit Zitat in Fett Antwort mit kursivem Zitat    Unities abgeben: 1 Unity (wenig hilfreich, aber dennoch)2 Unities3 Unities4 Unities5 Unities6 Unities7 Unities8 Unities9 Unities10 Unities

Hallo,

um einen Vergleich zu erstellen habe ich mir einen 3D Balken erstellt, ihn auf der einen Seite eingespannt und auf der anderen Seite eine Surface traction angehängt. Das ganze so vernetzt, dass ca. 350.000 Elemente rauskamen (quadr. tetra). Seit 2 Stunden rechnet er jetzt auf einer CPU (Intel Xeon X5355) + der GPU (NV Quadro FX3500) - mehr Tokens habe ich nicht!

Bin selbst auf die Ergebnisse gespannt. Hat sonst noch jemand Erfahrungen mit GPU-Rechnungen gemacht? Laut Simulia lohnt es sich erst richtig ab 1Mio FG.

[Diese Nachricht wurde von sakaguchinet am 08. Jun. 2011 editiert.]

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sakaguchinet
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Abaqus 6.11, Python 3.1

erstellt am: 23. Apr. 2012 15:19    Editieren oder löschen Sie diesen Beitrag!  <-- editieren / zitieren -->   Antwort mit Zitat in Fett Antwort mit kursivem Zitat    Unities abgeben: 1 Unity (wenig hilfreich, aber dennoch)2 Unities3 Unities4 Unities5 Unities6 Unities7 Unities8 Unities9 Unities10 Unities

Hallo,

mittlerweile habe ich herausgefunden (Danke an den Abaqus Support), dass im grunde genommen jede Grafikkarte mit der Cuda Spezifikation "Compute Capability 2.0" oder besser mit Abaqus geeignet ist.

Hierzu zählen neben der Tesla C2075 und C2070 auch die Quadro 6000, 5000, 4000, 2000 und 600. Somit sollte eigentlich auch eine GeForce GTX 460 oder besser funktionieren.

Eine Übersicht über die Compute Capability Spezifikationen gibt es auf der Nvidia Webseite (http://www.nvidia.de/object/cuda_gpus_de.html)

Werde die Tage einige Vergleichsrechnungen durchführen um zu sehen, was eine Quadro 4000 mit einem Xeon X5647 so machen kann.

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christophus
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erstellt am: 24. Apr. 2012 16:10    Editieren oder löschen Sie diesen Beitrag!  <-- editieren / zitieren -->   Antwort mit Zitat in Fett Antwort mit kursivem Zitat    Unities abgeben: 1 Unity (wenig hilfreich, aber dennoch)2 Unities3 Unities4 Unities5 Unities6 Unities7 Unities8 Unities9 Unities10 Unities Nur für sakaguchinet 10 Unities + Antwort hilfreich

Interessantes Thema! Kannst Du kurz erläutern wie Du deine Rechnung auf CPU und GPU verteilst? In der Abaqus Hilfe habe ich nichts dazu gefunden.

Beste Grüße

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sakaguchinet
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Abaqus 6.11, Python 3.1

erstellt am: 24. Apr. 2012 16:24    Editieren oder löschen Sie diesen Beitrag!  <-- editieren / zitieren -->   Antwort mit Zitat in Fett Antwort mit kursivem Zitat    Unities abgeben: 1 Unity (wenig hilfreich, aber dennoch)2 Unities3 Unities4 Unities5 Unities6 Unities7 Unities8 Unities9 Unities10 Unities

Hallo,

im Abaqus CAE lässt sich die Option GPU gar nicht aktivieren! Man muss es also per Batch File "befehlen":

Da ich nur insgesamt 6 Tokens habe steht bei mir im Batch file: (5 Tokens brauche ich für die erste CPU, einen weiteren für die GPU)

call abaqus job=[Dateiname der INP-Datei ohne .inp] cpus=1 gpu=nvidia inter

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christophus
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erstellt am: 24. Apr. 2012 17:24    Editieren oder löschen Sie diesen Beitrag!  <-- editieren / zitieren -->   Antwort mit Zitat in Fett Antwort mit kursivem Zitat    Unities abgeben: 1 Unity (wenig hilfreich, aber dennoch)2 Unities3 Unities4 Unities5 Unities6 Unities7 Unities8 Unities9 Unities10 Unities Nur für sakaguchinet 10 Unities + Antwort hilfreich

Danke, das habe ich gemacht. Abaqus zieht jedoch mit 8 CPUs weiterhin 12 Token. Anscheinend benötige ich zusätzlich sogenannte GPGPU Token, welche ich soweit ich weiß, nicht habe.

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sakaguchinet
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Abaqus 6.11, Python 3.1

erstellt am: 25. Apr. 2012 08:29    Editieren oder löschen Sie diesen Beitrag!  <-- editieren / zitieren -->   Antwort mit Zitat in Fett Antwort mit kursivem Zitat    Unities abgeben: 1 Unity (wenig hilfreich, aber dennoch)2 Unities3 Unities4 Unities5 Unities6 Unities7 Unities8 Unities9 Unities10 Unities

Hallo,

die Benutzung des GPGPU Solvers benötigt nur einen Token (Vorraussetzung Abaqus 6.11 + GPGPU mit mind. Compute Capability 2.0). Wenn du nur 12 Tokens hast, musst du die CPUs manuell begrenzen, damit der noch einen Token für die GPU frei hat.

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christophus
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erstellt am: 25. Apr. 2012 09:41    Editieren oder löschen Sie diesen Beitrag!  <-- editieren / zitieren -->   Antwort mit Zitat in Fett Antwort mit kursivem Zitat    Unities abgeben: 1 Unity (wenig hilfreich, aber dennoch)2 Unities3 Unities4 Unities5 Unities6 Unities7 Unities8 Unities9 Unities10 Unities Nur für sakaguchinet 10 Unities + Antwort hilfreich

Gute Morgen,

also Token sind ausreichend verfügbar. Aber das Problem liegt wohl darin, dass die GPU-Funktion nur von Abaqus/Standard unterstützt wird. Meine erste Rechnung war nämlich explizit. Beim Ausprobieren mit einer Standard Rechnung wurde dann ein Token mehr für die GPU gezogen.

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sakaguchinet
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Abaqus 6.11, Python 3.1

erstellt am: 25. Apr. 2012 11:30    Editieren oder löschen Sie diesen Beitrag!  <-- editieren / zitieren -->   Antwort mit Zitat in Fett Antwort mit kursivem Zitat    Unities abgeben: 1 Unity (wenig hilfreich, aber dennoch)2 Unities3 Unities4 Unities5 Unities6 Unities7 Unities8 Unities9 Unities10 Unities

Hallo,

stimmt, und es ist auf den direct sparse solver begrenzt (also nicht iterativ). Weiterhin nur für symmetrische Matrizen und auch nur unter 64bit.

In den Release Notes unter 3.1 steht es geschrieben.

Es soll wohl auch mit einigen ATI Karten gehen, habe aber keine Möglichkeit dies auszuprobieren.

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sakaguchinet
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Abaqus 6.11, Python 3.1

erstellt am: 30. Apr. 2012 07:52    Editieren oder löschen Sie diesen Beitrag!  <-- editieren / zitieren -->   Antwort mit Zitat in Fett Antwort mit kursivem Zitat    Unities abgeben: 1 Unity (wenig hilfreich, aber dennoch)2 Unities3 Unities4 Unities5 Unities6 Unities7 Unities8 Unities9 Unities10 Unities

Hallo,

habe nun einige Ergebnisse vorliegen. Jeweils auf einer CPU + GPU oder nur auf 2x CPU gerechnet:
Job / Wallclock GPU [s] / Wallclock CPU [s] / Total Numbers of Variables
Static General, Deformation / 57937 / 29656 / 2,2M
Complex Eigenfrequency Extraction / 6011 / 4764 / 1,1M
Static General, Deformation / 885 / 464 / 380k

Nun wundert mich, warum die GPU langsamer als die beiden CPUs rechnet. In Benchmarks wird immer mindestens mit 2 CPUs + einer GPU gerechnet. Diese Möglichkeit habe ich wie oben erwähnt leider nicht.

Werde nochmal den Treiber prüfen, dann im BIOS schauen, ob etwas falsch eingestellt ist (ist eine Dell OEM T5500 Maschine). Noch etwas woran es liegen könnte?

Nochmal zur Wiederholung:
eine Quad-Core CPU Intel Xeon X5647 @ 2,93GHz
eine Nvidia Quadro 4000 2GB
Insgesamt 6 Analyse Tokens

Edit: Ich werde das Gefühl nicht los, dass ich bei den GPU-Berechnungen gar nicht auf der GPU sondern nur auf einer CPU gerechnet habe... Werde mal alle MSG Files checken...

[Diese Nachricht wurde von sakaguchinet am 30. Apr. 2012 editiert.]

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