В процессе разработки расчетные данные имеют свойство быстро увеличиваться в объемах. В какой-то момент одного сервера для постпроцессинга становится недостаточно. Ускорение постпроцессинга достигается за счет пространственной или временной декомпозиции больших объемов данных для их последующей обработки на нескольких серверах. Идея в том, чтобы использовать неактивные вычислительные узлы, которые обеспечивали работу решателя в параллельном режиме, для параллельного постпроцессинга. В ANSYS 19.2 Ensight Enterprise (обновленная версия EnSight HPC) предусмотрена возможность пространственной или временной декомпозиции объемов данных.
Постпроцессинг результатов расчета системы впуска двигателя в EnSight Enterprise
позволяет обрабатывать большой объем данных на нескольких серверах.
Постпроцессинг с пространственной декомпозицией
EnSight использует архитектуру «клиент-сервер». Клиент отвечает за графический интерфейс пользователя (GUI) и визуализацию, а сервер загружает данные, создает детали, выделяет особенности течения и производит расчеты. При невозможности выполнить постпроцессинг модели большой размерности на одном сервере используйте функцию параллельного постпроцессинга. Выполните пространственную декомпозицию данных и выберите отдельный сервер EnSight для обработки каждого раздела данных. Оптимальным вариантом организации взаимодействия «сервер-модель» будет один сервер на каждые 50 миллионов ячеек модели. Каждый сервер EnSight может находиться на отдельном вычислительном узле на любом вычислительном ресурсе. Это позволяет использовать для постпроцессинга ресурсы памяти и вычислительную мощность разнородных высокопроизводительных вычислительных ресурсов (HPC). Инженерам доступна возможность разделения большого объема данных на части и выбора отдельного вычислительного ресурса для обработки каждой из них. Таким образом, можно загружать и обрабатывать практически неограниченные объемы данных. После того, как модель загружена в EnSight Enterprise, не требуются никакие дополнительные действия по настройке рабочего процесса, интерфейса или операций.
Постпроцессинг с временной декомпозицией
Декомпозицию можно применять и к данным нестационарных расчетов. В этом случае она носит не пространственный, а временной характер. То есть каждый сервер имеет дело с конкретным набором временных шагов. EnSight Enterprise поможет повысить производительность постпроцессинга в том случае, если время выполнения операций на сервере превышает время передачи и визуализации данных на каждом временном шаге. Из-за невозможности точно предсказать скорость сетевой передачи данных или рабочих нагрузок на сервер создать алгоритм взаимодействия «сервер-модель» не так просто. Но вы можете использовать несколько серверов, если модель содержит более 10 миллионов ячеек и более ста временных шагов. Эта функция позволяет поддерживать постпроцессинговые нагрузки на каждый сервер на приемлемом уровне.
Как EnSight ускоряет постпроцессинг больших объемов расчетных данных
Вот еще один способ оптимизировать постпроцессинг в EnSight Enterprise. Для повышения эффективности расчетов выполняйте предварительную декомпозицию данных и размещайте их на локальных вычислительных ресурсах, которые будете использовать в дальнейшем. Лучше, если эти данные будут сохранены в формате EnSight Case.