ANSYS Mechanical Release18.1 BMT...

ANSYS Mechanical Release18.1BMT Results

作成⽇：2017-06-21最終編集⽇：2017-07-03

ベンチマークテスト概要項⽬内容所属1 株式会社⽇本HP サービスソリューション事業本部技術本部ク

ライアント技術部ご担当者1 清⽔康輔⽒所属2 株式会社⽇本HP ワークステーションビジネス本部ご担当者2 ⼤橋秀樹⽒ベンチマークテスト実施者清⽔康輔⽒ベンチマークテスト実施期間 2017/5/10~2017/6/10ベンチマークテスト実施場所株式会社⽇本HP本社内

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ハードウェア情報項⽬内容会社名 HPコンピュータモデル Z840 Workstationプロセッサモデル Intel Xeon E5-2699v4 x 2CPUsノード数 1総コア数 44GPUモデル1 NVIDIA Quadro GP100（TCCモード、クロックチューニング有）GPUモデル2 NVIDIA Tesla K40c（TCCモード、クロックチューニング無）総GPU数 1 + 1総メモリ容量（GB） 128ストレージ構成 Micron SATA SSD / SATA HDD (7200rpm) / Z Turbo Drive G2 512GBBIOS Version v2.32BIOS: Turbo Boost YesBIOS: Snoop mode Cluster On DieOS Microsoft Windows 7 Professional SP1 64bit



ANSYS Mechanical 標準ベンチマークモデル概略有限要素モデル概要

モデル名：V17cg-1 Power Supply Module解析⼿法と概要：定常伝熱線形解析、荷重ステップ数１モデル規模：節点数 5,266,730、要素数 2,303,613、⾃由度数 5.3MDOFメモリ：トータル 13GB、データベース 2500MBソルバ：JCG（実数型、対称マトリクス）要素タイプ：⾼次四⾯体ソリッド,⾼次六⾯体ソリッド（SOLID87,SOLID90,SURF152）モデル名：V17cg-2 Tractor Rear Axle解析⼿法と概要：静的線形構造解析モデル規模：節点数 4,109,776、要素数 2,366,046、⾃由度数 12.3MDOFメモリ：トータル22GB、データベース1900MBソルバ：PCG（実数型、対称マトリクス、msave,off）要素タイプ：⾼次四⾯体ソリッド,⾼次六⾯体ソリッド（SOLID187,SOLID186,CONTA174,TARGE170,PRETS179）モデル名： V17cg-3 Engine Block解析⼿法と概要：静的線形構造解析モデル規模：節点数 4,728,103、要素数 3,181,628、⾃由度数 14.2MDOFメモリ：トータル13GB、データベース 2400MBソルバ： PCG（実数型、対称マトリクス、msave,on）要素タイプ：⾼次四⾯体ソリッド（SOLID187,SURF154）

GPUアクセラレータ対応ベンダ: None

GPUアクセラレータ対応ベンダ: NVIDIA

GPUアクセラレータ対応ベンダ: NVIDA

Release17.0⽤の標準ベンチマークモデルを使⽤しておりますので、モデル名は“V17”としております。”V18”ではありませんのでご注意ください。



モデル名：V17sp-1 Peltier Cooling Block解析⼿法：定常伝熱-電気連成場⾮線形解析モデル規模：節点数 319,080、要素数 133,009、⾃由度数 0.6MDOFメモリ：トータル24GB、データベース600MBソルバ：SPARSE（実数型、⾮対称マトリクス）要素タイプ：⾼次四⾯体ソリッド、⾼次六⾯体ソリッド（SOLID226,SOLID227）

モデル名：V17sp-2 Semi-Submersible解析⼿法：過渡構造⾮線形解析、累積イタレーション数 11モデル規模：節点数 793,257、要素数 268,881、⾃由度数 4.7MDOFメモリ：トータル31GB、データベース1000MBソルバ： SPARSE（実数型、対称マトリクス）要素タイプ：⾼次四⾓形シェル、⾼次三⾓形シェル、⾼次ビーム（SHELL281,BEAM189）

モデル名：V17sp-3 Speaker解析⼿法：周波数応答解析、周波数 1000Hzのみモデル規模：節点数 1,683,465、要素数 1,222,294、⾃由度数 1.7MDOFメモリ：トータル51GB、データベース1700MBソルバ：SPARSE（複素数型、対称マトリクス）要素タイプ：⾼次四⾯体ソリッド、⾼次六⾯体ソリッド（SOLID186,FLUID220,FLUID221）


GPUアクセラレータ対応ベンダ: NVIDIA, Intel





モデル名：V17sp-4 Turbine解析⼿法：静的構造⾮線形解析、累積イタレーション数 1モデル規模：節点数 715,008、要素数 483,631、⾃由度数 3.2MDOFメモリ：トータル62GB、データベース1200MBソルバ： SPARSE（実数型、対称マトリクス）要素タイプ：⾼次四⾯体ソリッド（SOLID187,TARGE170,CONTA174）

モデル名：V17sp-5 BGA解析⼿法：静的構造⾮線形、累積イタレーション数 1モデル規模：節点数 2,004,837、要素数 1,249,417、⾃由度数 6.0MDOFメモリ：トータル78000MB、データベース3000MBソルバ： SPARSE（実数型、対称マトリクス）要素タイプ：⾼次六⾯体ソリッド,⾼次四⾯体ソリッド（SOLID186,SOLID187）






モデル名：V17ln-1 Gear Box解析⼿法：モーダル解析、モード数 10モデル規模：節点数 2,588,135、要素数 1,710,122、⾃由度数 7.7MDOFメモリ：トータル19GB、データベース1300MBソルバ： PCG Lanczos（実数型、対称マトリクス、msave,off）要素タイプ：⾼次四⾯体ソリッド（SOLID187）

モデル名：V17ln-2 Radial Impeller解析⼿法：モーダル解析、周期対称性、モード数 50モデル規模：節点数 337,916、要素数 222,725、⾃由度数 2.0MDOFメモリ：トータル42GB、データベース500MBソルバ： Subspace（実数型、対称マトリクス）要素タイプ：⾼次四⾯体ソリッド（SOLID187）





標準ベンチマークモデル概略

TARGET170,CONTA174は接触要素ペア；SURF154,SURF156は表⾯効果要素SHELL281はシェル要素；BEAM189はビーム要素

分野タイプ線形/⾮線形モデル名ソルバー GPU ⾃由度

(MDOF) 使⽤要素備考

構造

静的

線形V17cg-2 PCG NVIDIA 12.3 SOLID187, SOLID186,

TARGE170, CONT174msave,off、WBメッシュ、固着接触

V17cg-3 PCG None 14.2 SOLID187, SURF154 msave,on

⾮線形V17sp-4 SPARSE NVIDIA

Intel 3.2 SOLID187,TARGE170,CONTA174

標準接触、1イタレーションのみ

V17sp-5 SPARSE NVIDIAIntel 6.0 SOLID187,SOLID186 1イタレーションのみ

時刻歴⾮線形 V17sp-2 SPARSE NVIDIAIntel 4.7 SHELL281, BEAM189,

SURF154, SURF156 WBメッシュ、⼤変形ON

周波数応答線形 V17sp-3 SPARSE NVIDIA

Intel 1.7 SOLID186,FLUID220,FLUID221 計算ポイント数：1

モーダル線形

V17ln-1 PCG-Lanczos NVIDIA 7.7 SOLID186 計算モード数：10

V17ln-2 Subspace NVIDIAIntel 2.0 SOLID186 計算モード数：100

伝熱定常線形 V17cg-1 JCG NVIDIA 5.3 SOLID87,SOLID90 荷重ステップ１

連成電気-伝熱定常⾮線形 V17sp-1 SPARSE NVIDIA 0.6 SOLID226, SOLID227


GPUパフォーマンスCPU only vs. CPU+K40c vs. CPU+GP100

9

GPUパフォーマンス⽤ハードウェア

CPU Only• CPU(E5-2699v4 x2): 44core• GPU accelerator: No• Storage: Micron SATA SSD

CPU+K40c• CPU(E5-2699v4 x2): 44core• GPU accelerator: NVIDIA Tesla K40c• Storage: Micron SATA SSD

CPU+GP100• CPU(E5-2699v4 x2): 44core• GPU accelerator: NVIDIA Quadro GP100• Storage: Micron SATA SSD


vs.

vs.

GPUパフォーマンス⽤ソフトウェア項⽬内容ソフトウェア名 ANSYS Mechanical APDLANSYS Release 18.1並列処理分散メモリ型MPI Intel-MPIMPI バージョン 5.1.3.180GPUアクセラレータの使⽤ Yesジョブ実⾏時のコア数 2,4,8,16,32,44SPARSEソルバのメモリオプションインコアベンチマークモデル９ケース（V17-cg1,V17-cg2,V17-ln1,V17-

ln2,V17-sp1,V17-sp2,V17-sp3,V17-sp4,V17-sp5）


GPUアクセラレータのパフォーマンス


9ケースの標準ベンチマークモデルを用意し、 ANSYS Mechanical APDL18.1でベンチマークを実施しました。並列処理は分散メモリ型、MPI は Intel-MPI を設定しております。SPARSEソルバのメモリオプションはインコアを指定しております。使用したストレージは SATA SSD です。比較検討したプロセッサは①CPU only、②CPU + NVIDIA Tesla K40c、③CPU + NVIDIA Quadro GP100です。CPUは2、4、8、16、32、44コアで計算時間を計測し、CPU only の2コアで計算した時間を基準とした①～③のスケーラビリティをグラフにしております。上のグラフは9ケース（V17-cg1, V17-cg2, V17-ln1 ,V17-ln-2, V17-sp1, V17-sp2, V17-sp3, V17-sp4, V17-sp5）のモデルの平均値を示しております。CPU only の場合、32コア使用時に 6.22 のスケーラビリティが得られておりますが、CPU+K40c であれば、16コア使用時に 5.65、CPU+GP100であれば、16コア使用時に 6.33 に達しております。また、CPU 2 コア使用時に GPUアクセラレータを追加すると 2倍以上の高速化が計られる点は有効な方法であると考えられます。これは CPU 4 コア使用時も同様の傾向が伺えます。

2.5x

higher is better

2.1x

1.7x

各BMTモデルのGPUパフォーマンス


• No data “V17-cg3”

higher is better

higher is better

higher is better



higher is better

higher is better

higher is better

higher is better



higher is better

higher is better

ストレージのパフォーマンスSATA HDD vs. SATA SSD vs. HP Z Turbo DriveG2

16

ストレージパフォーマンス⽤ハードウェア

SATA HDD• CPU(E5-2699v4 x2): 44core• Storage: SATA HDD No RAID• GPU accelerator: No

SATA SSD• CPU(E5-2699v4 x2): 44core• Storage: Micron SATA SSD No RAID• GPU accelerator: No

Z TurboDriveG2• CPU(E5-2699v4 x2): 44core• Storage: HP Z TurboDriveG2 512GB No RAID• GPU accelerator: No


vs.

vs.

ストレージパフォーマンス⽤ソフトウェア項⽬内容ソフトウェア名 ANSYS Mechanical APDLANSYS Release 18.1並列処理分散メモリ型MPI Intel-MPIMPI バージョン 5.1.3.180GPUアクセラレータの使⽤ Noジョブ実⾏時のコア数 2,4,8,16,32,44SPARSEソルバのメモリオプション

アウトオブコア

ベンチマークモデル 10ケース（CGソルバ 4ケース：V17-cg1,V17-cg2,V17-cg3,V17-ln1）（SPARSEソルバ 6ケース：V17-ln2,V17-sp1,V17-sp2,V17-sp3,V17-sp4,V17-sp5）


ストレージのパフォーマンス


10ケースの標準ベンチマークモデルを用意し、 ANSYS Mechanical APDL18.1でベンチマークを実施しました。並列処理は分散メモリ型、MPI は Intel-MPI を設定しております。SPARSEソルバのメモリオプションは強制的にアウトオブコアを指定しております。プロセッサはCPU only です。比較検討したストレージは①SATA HDD、②SATA SSD、③HP Z Turbo DriveG2（いわゆるNVMe SSD）です。CPU は 2、4、8、16、32、44コアで計算時間を計測し、①の各コアでの計算時間を基準とした②と③のスケーラビリティをグラフにしております。左側のグラフは反復法ソルバによるモデル４ケース（V17-cg1, V17-cg2, V17-cg3, V17-ln1）の平均値を示しており、右側のグラフはSPARSEソルバによるモデル６ケース（V17-ln-2, V17-sp1, V17-sp2, V17-sp3, V17-sp4, V17-sp5）の平均値を示しております。どちらも8コアまでは10%程度の高速化に留まっておりますが、それ以上のコア数になると、反復法は40%程度、直接法は70%以上の高速化が計られております。CGソルバと比較してSPARSEソルバのパフォーマンスが顕著に良い理由はメモリオプションとして強制的にアウトオブコアを指定することで、ストレージに負荷を掛けているためです。

higher is better

higher is better

1.4x 1.4x 1.4x

1.8x

2.6x2.1x

各BMTモデルのストレージパフォーマンス


higher is better

higher is better

higher is better

higher is better



higher is better

higher is better

higher is better

higher is better



higher is better

higher is better

バージョン間のパフォーマンスANSYS Mechanical R17.0 vs. ANSYS Mechanical R18.1

23

10ケースの標準ベンチマークモデルを用意し、 ANSYS Mechanical APDLでベンチマークを実施しました。並列処理は共有メモリ型（以降SMP ANSYS）と分散メモリ型（以降DMP ANSYS）をそれぞれ実施しており、SPARSEソルバのメモリオプションはインコアを指定しております。MPI は Intel-MPI を設定しております。プロセッサはCPU only です。ストレージは HP Z Turbo DriveG2 を使用しております。比較検討したバージョンは①ANSYS Mechanical APDL Release17.0 、②ANSYS Mechanical APDL Release18.1 です。CPU は 2、4、8、16、32、44コアで計算時間を計測し、①の各コアでの計算時間を基準とした②のパフォーマンスをグラフに示しております。本節のみ左側のグラフはSMP ANSYS 、右側はDMP ANSYS としております。また、上段側のグラフは反復法ソルバを使用したモデル４ケース（V17-cg1, V17-cg2, V17-cg3, V17-ln1）の平均値を示しており、下段側のグラフはSPARSEソルバによるモデル６ケース（V17-ln-2, V17-sp1, V17-sp2, V17-sp3, V17-sp4, V17-sp5）の平均値を示しております。バージョン間のパフォーマンスとしてSMP ANSYS の場合、CG の計算時間は両バージョンを比較しても変わりませんが、SPARSE の計算時間は Release18.1 の方が 20%～40% 良好であることが分かります。DMP ANSYS の場合、CG の計算時間は16コア以上であれば、Release18.1 の方が 40% 程度良好なパフォーマンスであることが分かります。また、SPARSEの計算時間も16コア以上であれば、Release18.1 の方が 15% 程度良好であることが分かります。

バージョン間⽤ハードウェア項⽬内容会社名 HPコンピュータモデル Z840 Workstationプロセッサモデル Intel Xeon E5-2699v4 x 2CPUsノード数 1総コア数 44GPUモデル No総GPU数 0総メモリ容量（GB） 128ストレージ構成 HP Z Turbo Drive G2 512GB No RAIDBIOS Version v2.32BIOS: Turbo Boost YesBIOS: Snoop mode Cluster On DieOS Microsoft Windows 7 Professional SP1 64bit


バージョン間⽤ソフトウェアANSYS Mechanical APDL Release17.0• Release: 17.0• Parallel Process: SMP,DMP• Number of Core: 2,4,8,16,32,44• Benchmark models:10cases（CG 4 cases: V17-cg1,V17-

cg2,V17-cg3,V17-ln1; SPARSE 6 cases：V17-ln2,V17-sp1,V17-sp2,V17-sp3,V17-sp4,V17-sp5）

• Memory Option for SPARSE Solver: In-core

ANSYS Mechanical APDL Release18.1• Release: 18.1• Parallel Process: SMP,DMP• Number of Core: 2,4,8,16,32,44• Benchmark models:10cases（CG 4 cases: V17-cg1,V17-

cg2,V17-cg3,V17-ln1; SPARSE 6 cases：V17-ln2,V17-sp1,V17-sp2,V17-sp3,V17-sp4,V17-sp5）

• Memory Option for SPARSE Solver: In-core


vs.

6 BM

T M

odel

sSP

ARSE

4 BM

T M

odel

sCG

バージョン間のパフォーマンス（平均）


SMP ANSYS DMP ANSYS

higher is better

higher is better

1.2x1.3x 1.3x 1.3x 1.4x

1.4x 1.4x 1.4x

higher is better

higher is better

Presenter

Presentation Notes

10ケースの標準ベンチマークモデルを用意し、 ANSYS Mechanical APDLでベンチマークを実施しました。並列処理は共有メモリ型（以降SMP ANSYS）と分散メモリ型（以降DMP ANSYS）をそれぞれ実施しており、SPARSEソルバのメモリオプションはインコアを指定しております。MPI は Intel MPI を設定しております。プロセッサはCPU only です。ストレージは HP Z Turbo DriveG2 を使用しております。比較検討したバージョンは①ANSYS Mechanical APDL Release17.0 、②ANSYS Mechanical APDL Release18.1 です。CPU は 2、4、8、16、32、44コアで計算時間を計測し、①の各コアでの計算時間を基準とした②のスケーラビリティをグラフに示しております。本節のみ左側のグラフはSMP ANSYS 、右側はDMP ANSYS としております。また、上段側のグラフは反復法ソルバを使用したモデル４ケース（V17-cg1, V17-cg2, V17-cg3, V17-ln1）の平均値を示しており、下段側のグラフはSPARSEソルバによるモデル６ケース（V17-ln-2, V17-sp1, V17-sp2, V17-sp3, V17-sp4, V17-sp5）の平均値を示しております。バージョン間のパフォーマンスとしてSMP ANSYS の場合、CG の計算時間は両バージョンを比較しても変わりませんが、SPARSE の計算時間は Release18.1 の方が 20%～40% 良好であることが分かります。DMP ANSYS の場合、CG の計算時間は16コア以上であれば、Release18.1 の方が 40% 程度良好なパフォーマンスであることが分かります。また、SPARSEの計算時間は16コア以上であれば、Release18.1 の方が 15% 程度良好であることが分かります。

各モデルにおけるバージョン間のパフォーマンス


SMP ANSYS DMP ANSYSV1

7-cg

1V1

7-cg

2

higher is better

higher is better

higher is better

higher is better




7-cg

3V1

7-ln

1

higher is better

higher is better

higher is better

higher is better




7-ln

2V1

7-sp

1

higher is better

higher is better

higher is better

higher is better




7-sp

2V1

7-sp

3

higher is better

higher is better

higher is better

higher is better



7-sp

4V1

7-sp

5各モデルにおけるバージョン間のパフォーマンス

higher is better

higher is better

higher is better

higher is better

GPU アクセラレータを使⽤する場合• ⼊⼿可能な最新のグラフィックドライバをインストールしてください。

• 解析実⾏時、下記エラーメッセージが発⽣する場合、上記に加えて、BIOS も最新にアップデートしてください（2017/6時点では v2.34 Rev.A が最新）。– 反復法ソルバ使⽤時のGPUエラー

*** FATAL *** CP = 1.997 TIME= 12:24:08There was an error while initializing the GPU library. Error code = 1.

Please check your Mechanical APDL installation. In many cases, simply rebooting your machine may help get past this error.

– 直接法ソルバ使⽤時のGPUエラー*** ERROR *** CP = 104.240 TIME= 21:36:18A generic error has occurred when using the GPU accelerator capability. Error code = 2 which translates to: out of memory. Please rerun without using the GPU accelerator capability. Please send the data leading to this operation to your technical support provider, as this will allow ANSYS, Inc to improve the program.



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東京： (03) 5297-3081

大阪： (06) 6940-3630

名古屋： (052) 219-5190

e-mail : [email protected]

web : http://www.cybernet.co.jp/ansys/

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