过去应该使用哪种计算机进行模拟的问题曾经有一个简单的答案：您拥有了负担得起的最快的硬件。
您要求您的经理为您提供一个真正的工作站，而不是像其他办公室工作人员那样的PC。
您需要处理大量数字，处理速度越快，您可以进行的模拟就越多。
很简单。
PC大部分时间都在等待上班族的命令，但您始终在等待计算机。
您的经理可能吹嘘/抱怨一个电子表格，因为它是如此复杂，要花一整分钟的时间来解决挤满其中的数百个公式，但是您知道您需要解决数百万个联立方程，这将需要几天甚至几周的时间。
当然，我们知道有财政限制。
我们不可能都拥有超级计算机。
但是我们可以获得顶级的工作站。
它们的成本约为一万美元，而三大计算公司中的任何一家（戴尔，惠普和联想）都乐于配置工作站。
可以解决教科书问题的机器的起价为500美元（戴尔）以上，但是对于现实世界而言，您将需要更多。
最终的基于Intel / Windows的工作站可能是BOXX APEXX D4，它专门为仿真而配置，并装有10个CPU内核。
这款起价为8,290美元，但是如果您疯狂配置，它将使您的价格超过50,000美元。
进入大联盟如果在速度方面证明那是不够的，或者您的老板说您没有花足够的钱（我们可以梦想），那么高性能计算或HPC会带来更高级别的硬件速度。
不仅所有计算机组件（例如CPU，GPU，内存和存储）都具有工业实力，而且还有更多。
HPC需要高速连接，并行连接和特殊的操作系统（通常为Linux）才能将所有内容捆绑在一起。
从工作站到HPC的各个方面都实现了巨大飞跃：性能，尺寸，成本和舒适性。
您的计算机将从办公桌下方移至机架上。
您将不会拥有一个舒适的Windows环境。
计算机本身是如此之大，以至于必须搬到另一个房间并由另一个人（一个更加熟悉其语言（Linux）和其护理方法的人）来照顾。
绩效收益HPC的强大功能很快将抵消您在办公桌下没有电脑时所产生的忧郁症。
HPC容量以内核数衡量。
强大的工作站可能具有8个CPU内核，而服务器可以容纳更多的内核，而单个HPC集群机柜可以容纳数千个内核。
HPC单元类似于服务器，几乎总是机架安装，有时机架封闭在机柜中。
单个机架或机柜称为HPC群集。
因为您可以将群集彼此连接，所以HPC可以无限扩展。
预计将为低端集群（HPC集群设备）支付50,000美元，为HPC数据中心支付1,000万美元，HPC数据中心是一个大机架，每个机架都有HPC硬件。
建造需要自己的电源和散热的房间将是额外的费用。
超级计算机是最高端。
超级计算机中最受人尊敬的名称Cray仍然存在，但已被惠普（HPE）收购。
IBM（Watson）还提供了其他超级计算机，以及Google，Fujitsu等。
但是在本文中，我们将讨论仅限于工作站和HPC。
租用HPC您可以为工作站支付的费用与为二手车支付的费用一样高。
但是，您购买的道奇公羊配备了完整的乘员室，床铺和双后轮，因此大部分时间都坐在您的车道上，这样您就可以将起居室拖回家中或将船拖到码头上。
一次性购买或偶尔购买大笔物品，与家庭成员或公司会计师的坐立不安，因为两者都对资本支出有竞争的需求。
除非一直使用超级工作站，否则最好一次性租用一台。
另外请记住，必须维护所有硬件，更新软件，执行备份并更换老化的硬件-所有与资本支出相关的人工。
您会很高兴发现最快的计算机可供出租。
多家公司已按需提供HPC资源，并仅在您需要的时间收费。
HPC可以代替每月大量的运营支出，而不必花费巨额的资金去破坏自己。
可以租用HPC设备。
有关HPE必须提供的功能，请参见适用于ANSYS环境的HPC入门工具包，以及有关其他可租用HPC设备的ANSYS合作伙伴的信息，请转到此处。
核心在PC的早期，您可以仅通过CPU的时钟速度来判断计算机的性能。
在2001年，IBM创建了第一个多核处理器，并使之变得更加复杂。
现在，单个多处理器上有多个CPU（称为核心）。
任何一个内核的时钟速度都可能低于单核处理器，但组合内核的能力远远超过其。
虽然理论上可以在CPU上成千上万个内核，但ANSYS最近进行的一项调查发现，用于仿真的普通工作站具有双核处理器，共有12个内核。
“如果您购买用于仿真的工作站，则它应该至少具有16个内核，即双8核处理器，” ANSYS HPC和云联盟总监Wim Slagter说。
CPU和GPU最初的计算机只有一个CPU或中央处理器-基本上是计算机的大脑，其他所有东西都用于其他目的，例如内存，存储，电源，连接，显示器，键盘等。
浮点处理器稍后出现，以协助计算。
1992年，Sony首次使用GPU一词来表示其Play Station内部的内容，从而诞生了GPU（图形处理单元）。
1999年，芯片制造商NVIDIA提出了可编程GPU的构想，可以调用该GPU来协助进行各种计算，而不仅仅是游戏计算和创建通用GPU。
在使用GPU之前，游戏就像吃豆人一样扁平。
在引入GPU之后，我们看到了Myst，其令人jaw目结舌的图形一直到侠盗猎车手 –令人难以置信的暴力行为，但以完整3D 呈现。
很少有游戏玩家有足够的能力购买带有GPU的高价游戏卡，因此使GPU可用于专业显卡是NVIDIA的金矿。
现在，建筑师可以用精美渲染的，闪闪发光的摩天大楼和梦想中的房屋使客户眼花azz乱。
最近，GPU对于深度学习很有用，它可以采用GPU的大规模并行架构。
尽管交互式CAD从未真正从GPU中受益，但可以编写仿真程序来利用GPU的优势，同时进行计算，而不是顺序进行。
但是随着NVIDIA的发展壮大，CPU制造商（最著名的是Intel）开始捍卫自己的处理器。
当每种类型的处理器真正受益于另一种时，这便成了一场斗争。
没有CPU，GPU便无法存在。
CPU可以通过GPU减少工作量。
除NVIDIA或AMD的GPU外，工程工作站可能同时具有Intel或AMD的多个快速核心CPU。
如果您的计算机没有GPU，则提高性能的最快方法是添加带有GPU的图形板。
寻找具有至少5 GB内存的GPU板。
并非所有GPU都是一样的。
对于ANSYS软件，某些NVIDIA型号因能够处理双精度计算而受到青睐。
在NVIDIA的这项测试中，向工作站添加GPU的效果极大地提高了1000万个单元CFD模型的性能CPU的性能远远超过GPU，因此GPU的体系结构相对简单。
GPU几乎完全由计算流经的管道构建，这导致将GPU描述为图形管道。
PC或工作站有什么区别？您可能会想，“有什么区别？” 看到价格低于一千美元的计算机与价格远远高于一千美元的工作站之间的巨大差距。
您如何选择？廉价的基本PC的价格肯定会吸引那些精打细算的人。
或者，您可能正在注视像Microsoft Surface Pro或MacBook这样的时尚笔记本电脑。
但是除非您要解决琐碎的仿真问题，否则PC或Mac根本无法解决。
（如果您正在云上进行仿真，则可能。
下面有更多内容。
）模拟需要工作站。
它会在您的桌子下面潜伏，灯光像疯狗一样发光，它将刺入您进行的任何模拟，并很快将结果吐出来-这些模拟会使PC窒息。
工作站与PC的主要区别在于每个主要组成部分的差异：更快的处理器，更多的内存和更多的存储空间。
让我们更详细地看一看每类零件。
处理器和内存对于缺乏CPU的仿真用户来说，利用最新的处理器系列至关重要。
然而，在最近的一项调查中，ANSYS发现六分之一的用户正在使用超过三年的工作站。
工作站级处理器通常比PC处理器具有更快的时钟速度和更多的内核。
可能未知的是PC会犯多少错误。
如果您认为计算机没有犯错误，那么您并不孤单。
计算机出错的历史几乎与计算机本身一样古老。
计算机术语中的“臭虫”着名的是烤焦的飞蛾在1947年引起了哈佛Mark II计算机中两个继电器之间的短路。
另一个威胁来自宇宙射线，它穿透大气层并已知会翻转计算机内存中的位。
如果您像英特尔一样了解计算机，则建议您在计算机内存中进行错误纠正代码（ECC）。
计算机使用内存进行计算；如果该内存失灵，则计算错误。
对于一次计算而言，内存错误的几率很小，而对于错误计算而言，这可能是可以接受的，这种错误计算会使屏幕上的像素变黑，而在电子表格上可能不会发生一百年。
但是，如果错误地编译了OS代码，则可能是导致计算机崩溃的原因。
这听起来像小鸡在说天空正在坠落吗？我们不是通过大气层免受大多数宇宙射线的伤害吗？那些有理由担心的人会注意到宇宙射线。
NASA使用ECC内存，其项目受到宇宙射线的打击-并且其哈勃太空望远镜的问题可能是由宇宙射线引起的。
在高空工作的航空电子制造商也是如此。
根据伯克·杜拉克（Berke Durak）的计算，如果您假设最坏的情况，宇宙射线的影响可能会以某种形式发生，或者可能未被发现-到处或附近出现故障，或者每三天重新启动Windows 。
Durak拥有理论计算机科学博士学位，他的计算被Intel引用，因为ECC内存可修复99.988％的内存错误。
驱动器仿真问题解决的矩阵太大而无法容纳在RAM中，因此它们被解决在不断进出存储中的部分中，这一过程称为内核内和内核外解决方案。
传统上，存储是旋转硬盘驱动器的领域。
然而，与现代固态硬盘（SSD）相比，即使是7200 RPM硬盘，它也没有移动部件，因此理论上以与RAM本身几乎相同的光速反应时间运行。
这使得SSD，RAM与GPU和CPU内核之间的连接至关重要，同时也成为瓶颈的根源。
SSD通常具有与其替换的硬盘相同的外形尺寸，因此可以轻松升级工作站。
SSD依赖SATA连接，这无助于造成瓶颈，因为计算速度快于SATA III规格所允许的最大600 MB / s。
使用PCIe连接直接连接到主板更好。
具有PCIe连接的SSD看起来像图形板，并且占用了工作站中的插槽。
当然，在没有插槽的移动工作站中，这不是选项。
PCIe连接的吞吐率最高可达4,000 MB / s，是SATA III的6倍以上。
M.2外形尺寸的SSD看上去根本不像硬盘驱动器，更像一块内存板。
如图所示，由于其体积小巧，它非常适合笔记本电脑和移动工作站。
（图片由GroovyPost.com提供。
）最好的解决方案似乎是SSD，看起来更像是具有M.2规格的RAM模块，并使用NVMe接口连接。
与之前为具有单个处理队列的机械驱动器设计的接口不同，NVMe真正具有数千个处理队列的现代化。
吞吐量可能达到惊人的32GB / s，是SATA III的50倍和PCIe的8倍。
在撰写本文时，可以以435美元的价格将1TB M.2 SSD添加到Lenovo P330工作站。
但是，工作站中常见的大容量SSD仍然小于硬盘驱动器。
高性能计算在以仿真为中心的环境中，随着计算机硬件的需求不断增长，定期执行仿真的分析师组将始终对高性能计算产生兴趣。
发现HPC后，就没有回头路了。
在等待几天和一周的模拟之后，几分钟或几小时后返回的结果将无法放开。
但是，有一个清醒的想法：HPC将会很昂贵。
老板不愿每五年购买5,000美元的工作站，就不会购买HPC机器。
谁知道要花多少钱？入门级HPC由四到五名全职分析师组成的工程团队，或值得升级到HPC的同等工程师，应该在进入管理之前就对成本有所了解。
好消息是，近年来，HPC的价格与普通计算机的价格保持一致，并以类似的速度下降。
称为HPC群集“设备”的HPC的新迷你版本已经出现。
HPC群集设备的大小不超过机架安装的常规服务器，大约相当于两个堆叠比萨饼盒的大小，对于顾问或咨询公司而言，这可能是负担得起的过渡。
群集设备的好处是包装盒中包括了所有必需的零件。
整个HPC配置包括“计算节点”和“头节点”，作为两者之间的物理高速互连，以及管理软件，该软件通常基于UNIX。
登录节点包含在头节点中。
HPE提供了一种此类HPC设备出租。
如果您不想自己安装和管理HPC设备，一家名为TotalCAE的公司会为您提供插入，插入，启动，运行和维护的功能。
尽管有几家公司愿意向您出售其HPC设备版本，但我们发现很少有人愿意公开分享其价格。
它始终是“取决于特定的配置”和“请联系销售人员”。
我们知道，HPC设备不像在Home Depot购买冰箱，而是必须与人交谈来定价，这绝非现代。
入门级的HPC设备Essential by TotaLinux看起来像普通的基于Windows的工作站，售价约为11,000美元，不包括软件。
（图片由TotaLinux提供。
）一个提供价格的供应商是法国的TotaLinux，HPC设备的起价为9,990欧元（约合11,000美元），不包括其32核Essential的软件至96核Ultimate的价格为44,990欧元（超过49,600美元）。
请注意，尽管其创建者可能希望使HPC设备听起来像即插即用，DIY事务，但对于习惯于基于Windows的工作站的工程师而言，这绝不是什么。
HPC需要专业的安装，并且将涉及大量的设置，调整和培训。
如果您目前只有一小部分工程师在进行仿真，则可以指望其中至少有一个学习LINUX，并且在设置期间至少要花一两个星期才能工作。
带有560个节点的入门级HPC配置，来自ACT Systems，价格为150,000美元。
（图片由ACT Systems提供。
）因此，最好在包含安装，维护和初始培训的帐户中使用HPC设备。
对于那些有十个或更多工程师全职进行仿真的人来说，从HPC设备升级到更高级别（中级HPC安装）可能是有意义的。
一家愿意公开中端HPC配置定价的公司是位于密苏里州堪萨斯城的Advanced Clustering Technologies。
它们的系统（在上一期有关HPC的文章中已介绍）已在此处复制。
ACT提供的系统价格分别为$ 100,000，$ 150,000，$ 250,000和$ 500,000。
与入门级HPC设备不同，单个头和计算节点是独立的单元，并占据多个机架位置。
假设150,000美元是入门级机架式HPC配置，那么ACT将提供：14个服务器“刀片”，每个刀片有2个Intel Xeon Gold 6230处理器，每个处理器有20个内核，共560个内核内存，存储和其他硬件HPC网络软件安装将需要专业人员，因为这个价值150,000美元的系统是一个1,000磅的庞然大物，它使用10kW的功率，需要三个220V，30 Amp的电路，并产生36,000 BTU的热量。
低成本计算节点的兴起大公司用来最小化未使用的和昂贵的资源的一种方法是利用集中计算和工程师桌上分散的低成本计算机。
这几乎不是一个新概念。
它可以追溯到首先将计算带给工程师的显示器/大型机配置，这个概念因个人计算机的问世而烦恼，但现在开始卷土重来。
从现代的角度来看，Chromebook将成为工程师的数据输入和查看工具，所有处理工作都在其他地方进行：内部部署，外部部署或外部部署。
当本地节点上的所有软件都位于其他位置时，在本地节点上创建虚拟桌面称为桌面虚拟化。
它是由NVIDIA，Dell，VMware，Citrix等公司创建和推广的。
这个想法是将服务器机架连接到通过Internet连接的低成本计算节点。
Slagter说：“一旦最终用户想要利用集中的，共享的和远程的计算资源，远程可视化和虚拟桌面基础架构（VDI）就成为一个主题。
由于我们希望为用户提供最高的性能和最可靠的选择，因此我们正式认证并支持各种远程显示工具和VDI配置。
”戴尔的Wyse“瘦客户端”或“零客户端”仅用于将击键和鼠标移动发送到真实计算机并接收像素作为回报。
它们看起来更像是坞站，而不是计算机。
从本质上讲，这就是它们的本质，并带有显示器，鼠标和键盘，可以使所有功能正常运行。
瘦客户机的起价略低于$ 400，但是当您将所有组件加在一起时，这对PC来说并不是一个令人信服的答案。
云计算我们的一些最大的科技公司，例如Google，Amazon和Microsoft，都需要全球范围内的计算机。
这导致了云计算的诞生，云计算已成为每天第一世界生活的一部分。
尽管据说“云计算”一词是康柏公司在1996年创造的，但亚马逊公司意识到可以将其多余的计算资源提供给其他人。
2002年，Amazon Web Services（AWS）诞生了。
书商转变为成熟的购物服务将成功租出其多余的计算资源并最终改变计算机使用方式的想法，对亚马逊和计算行业的其他人而言，都是一样的惊奇。
到2015年，AWS每年为亚马逊赚近80亿美元。
对于现有的科技巨头来说，被购物服务挖走一定让他们感到尴尬，因此他们争先恐后地加入了消费者和企业证明自己想要的东西。
尽管市场由亚马逊主导，但微软已升至第二位，而谷歌（可能拥有比世界上任何人更多的计算机）都位居第三。
在地球的另一端，中国的阿里巴巴（Ali Baba）也提供云服务。
获得专业人士虽然共享大量计算机的概念是基本的概念，但是如果公共云提供商必须在自己的云基础架构上开发仿真环境，那么通常的工程师可能会转而放弃公共云提供商。
使用HPC，作业调度，图形工作站和公共云中的存储来构建企业级仿真环境可能很容易花费很多月，因为这超出了他们的专业知识或培训范围。
服务的中间层如雨后春笋般出现，以使公众更容易使用云，其中包括与云服务提供商进行交互的软件供应商。
Slagter说：“工程师的职位描述将生产力定义为解决产品设计问题，而不是解决云设置问题。
” “这就是我们开发ANSYS Cloud的原因。
”追求速度 对于我们大多数读者（例如，咨询公司或小型咨询公司或模拟小组中的读者，以及正在挑战个人工作站所施加的最高要求的读者而言，高性能计算极具诱惑力但难以承受），合理的第一步是通过诸如ANSYS之类的公司根据需要使用特定于仿真的HPC。
如果您已经在使用ANSYS解决方案，则可以访问ANSYS云而无需离开您所处的ANSYS应用程序。
除了按使用付费使用之外，ANSYS 弹性许可现在还可以使用客户的内部租赁或永久许可。
Slagter说：“目前，ANSYS Cloud支持机械，Fluent和电子桌面产品，但到2020年第一季度，我们将扩大对CFX和LS-Dyna的支持。
”仿真对硬件的要求很高。
因此，最快的计算机是最好的。
对于某些工程师而言，最好在高端工作站上进行仿真。
在某些情况下，可能需要更强大的服务器或HPC设备，甚至可能需要一个机架或多个机架的完整HPC配置，具体取决于需要完成的模拟量。
对于越来越多的工程师，以及致力于分析的小型工程公司，那些对自己的个人工作站感到束缚的人，或者对于对大量资本支出过敏的组织，云计算 HPC似乎是最理想的选择。
当您添加签约HPC服务的优点时，例如始终可以访问最新，最快的硬件，而不必将宝贵的工程资源转移到IT功能（如维护硬件和软件系统）时，这无疑是很容易的。
他们无需担心容量不足，因为云HPC中心可以根据需要进行扩展。
我们从未听说过在云HPC中心进行的模拟空间不足。
最重要的是，您可以拥有超快的吞吐量，几分钟之内即可得到结果，而不是一整夜或几天后-您可以花很少的时间就可以开始开设帐户。