Abaqus peut utiliser des GPU NVIDIA pour certaines parties de Abaqus/Standard flux de travail. Cela n'accélère pas tous les modèles et les détails de configuration sont importants. Ce guide explique comment le faire fonctionner proprement, quels sont les avantages qui ont tendance à être bénéfiques et comment éviter les problèmes habituels.
Ce que cela couvre
- Choisir un Modèle prêt pour CUDA sur votre loueur de GPU préféré
- Câblage de votre Licence FlexNet en toute sécurité
- Installation ou montage d'Abaqus (nous ne le redistribuons pas)
- Permettant Accélération GPU pour Abaqus/Standard
- Ce qui est généralement bénéfique (et ce qui ne l'est pas)
- Validation, auto-évaluation et résolution des problèmes
Les versions diffèrent. Suivez toujours vos notes de publication pour connaître la couverture exacte des fonctionnalités et les indicateurs. \
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1) Choisissez un modèle compatible avec CUDA
Généralement, sur les loueurs de GPU, votre tâche s'exécute à l'intérieur d'un contenant. Vous n'avez pas besoin de Docker‑in‑Docker ; le pilote hôte est transmis.
- Base générale : Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.6)
- Votre propre image : une image privée avec les outils de votre organisation. Ajoutez des envs :
NVIDIA Visible_Devices = TousNVIDIA Driver_Capabilities=Calcul, utilitaire
Contrôle de santé à l'intérieur du conteneur en marche :
nvidia-smi
2) Octroi de licences par câble (FlexNet)
Définissez la variable d'environnement dans votre modèle et connectez-vous via un VPN ou un tunnel SSH conformément à votre politique informatique (voir le guide des licences) :
ABAQUSLM_LICENSE_FILE= 27002@licenses.my-org.edu # exemple de port @server
En cas de tunneling, utilisez 27002 @localhost avec le port exact que vous avez transféré.
3) Installer ou monter Abaqus
Apportez vous-même Abaqus.
- Installer dans le conteneur : montez le programme d'installation, exécutez le programme d'installation Linux, gardez l'image privée.
- Montage à partir d'un volume partagé : si votre organisation propose une installation réseau, montez-la en lecture seule et définissez
CHEMIN/wrappers en conséquence.
Éloignez les fichiers de licence et les programmes d'installation des images publiques. Montez des secrets au moment de l'exécution.
4) Activer l'accélération GPU (Abaqus/Standard)
L'utilisation du GPU est configurée au lancement et/ou via les paramètres d'environnement de votre version. Une méthode courante consiste à demander un GPU lors du démarrage d'un Norme analyse. Exemple de squelette :
# Exemple : lancez une analyse standard avec CPU+GPU (ajustez à votre version)
abaqus job=model input=model.inp cpus=8 gpus=1 interactif
Remarques :
- Le .inp détermine Standard vs Explicit via ses définitions d'étapes. La couverture GPU s'applique à Abaqus/Standard.
- Certaines versions exposent les paramètres du GPU via des fichiers d'environnement ou des mots-clés de ressources ; les plus récentes acceptent un
processeur graphique = <N>argument de lancement de style. Consultez la documentation de votre version. - Commencez par GPU unique et un nombre de threads CPU modeste ; profil avant mise à l'échelle.
Vérifiez qu'il est actif
- Montre
nvidia-smipendant la résolution. - Consultez le journal des tâches et les messages pour trouver des lignes indiquant l'initialisation/le déchargement du GPU.
5) Ce qui est généralement bénéfique (et ce qui ne l'est pas)
Susceptible d'en bénéficier
- Systèmes linéaires de grande taille où solveur itératif domine
- Modèles dont les éléments/opérations sont couverts par les noyaux GPU de votre version
- Fonctionnement à nœud unique où la VRAM contient confortablement les principaux ensembles de travail
Moins susceptibles d'en bénéficier
- Petits modèles dominés par la configuration/les E/S
- Chemins du solveur non couverts par le GPU dans votre version
- Des flux de travail qui nécessitent réellement un débit à double précision supérieur à celui des GPU grand public (pensez aux GPU/CPU performants au format FP64)
6) Valider avant la mise à l'échelle
Exécutez un dossier représentatif sur CPU uniquement et CPU+GPU avec des réglages identiques.
- Comparez les historiques résiduels et les principaux indicateurs de réponse (déplacements, contraintes) au sein de vos plages d'acceptation.
- Horloge murale avec enregistrement, itérations par seconde.
- Calculer coût par cas convergé:
coût_per_case = prix_par_heure × wall_heures
Conservez un bloc de méthodes court avec : la version d'Abaqus, la commande de travail, les threads du processeur, les GPU, le modèle GPU/la VRAM et les détails de l'instance/de l'image.
7) Résolution des problèmes
« Le GPU n'a pas été détecté ou n'a pas pu être initialisé »
Confirmer nvidia-smi fonctionne, le conteneur est prêt pour CUDA et vous avez lancé un Norme tâche avec le GPU activé pour votre version.
« Pas d'accélération »
Votre modèle se trouve peut-être sur une trajectoire de solveur que le GPU n'accélère pas ou qu'il est trop petit ou trop lié aux E/S. Profilez avec CPU ou CPU+GPU et décidez de manière pragmatique.
Mémoire insuffisante (VRAM)
Utilisez un GPU avec plus de VRAM, réduisez les sorties ou ajustez la taille du modèle en fonction des contraintes de validation.
Erreurs de licence
Vérifiez ABAQUSLM_LICENSE_FILE et accessibilité du réseau (VPN/tunnel). Consultez le guide des licences.
Extrait de méthodes (copier-coller)
matériel :
processeur graphique : « <model>(<VRAM>Go) »
chauffeur : « <NVIDIA driver>»
<CUDA version>cuda : « »
processeur : « <model/cores> »
logiciel :
abaqus : « <version>(Standard) »
image : « Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.6) »
licences :
FICHIER DE LICENCE ABAQUSLM : « 27002@licenses.my-org.edu »
courir :
cmd : « abaqus job=model input=model.inp cpus=8 gpus=1 interactif »
remarques : « GPU unique ; solveur standard »
sorties :
<hh:mm>heures_horaires : « »
iters_per_sec : « <... > »
convergence : « <criteria>»
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