도석림 2010-01

자세히는 모르지만..
CPU 점유율 25% 에 램 8기가라면 사용하고 있는 프로그램이 시퓨 성능이 아닌 빈번한 데이타 입출력 위주의 프로그램이라는 이야기 같은데요...
최하 2~4개정도의 하드로 구축된 RAID 0 레벨의 데이타 전용하드가 있어야 컴 성능을 따라갈수 있을겁니다..

단일하드..특히 파티션 나눈 하드라면 전송속도가 떨어져서 데이타 입출력이 늦어지죠..
레이드RAID 에 관해서는 찾아보면 자료가 많이 있을겁니다..

박 2010-01

윗분과 비슷한 의견인데요, CPU/Memory/Disk 중에서 디스크가 병목인것으로 보여집니다.

가장 간단히 문제를 해결 할 수 있는 방법은 SSD를 추가하는겁니다.

필요한 디스크 용량이 어느정도 인지 모르겠지만 256GB까지는 나옵니다.

레이드 구성하는 비용이나 관리이슈를 생각할때 용량문제를 해결 할 수 있다면 SSD를 추천합니다.

딸기베리 2010-01

ANSYS 만 사용 하신다면 64Bit 와 16G 확장하시면 큰 효과를 볼수있습니다.
Fluent 도 같이 사용 하실거 같은데 이역시 확장시 유리한점이 많습니다.
하지만 지금 HDD의 타입이 Sata 같은데.
Sata는 Ansys,Ansa,Tgrid 와 같은 프로그램들에서 병목현상을 보여줍니다.
SSD 까지는 아니더라도..
Sata 레이드0 정도 잡아주시면 확실하게 시간차를 보실수있을것으로 예상 됩니다.

더기 2010-01

여러분 들의 의견처럼 하드디스크 입 출력 성능의 보강이 필요한 경우로 봅니다.
메모리는 슬롯이 4개 뿐이라 16G로 확장하는 것은 4G 메모리 스틱의 구입 용이성이나 가격적인 면에서 비 현실적
으로 생각합니다. 현재의 단계에서는 SSD 두 개 정도를 RAID-0으로 사용하다가 향후 4G 메모리의 공급이 원할한
시점에서 메모리를 확장하는 방법이 어떨까 합니다.

에아빠 2010-01

25%라면 어쩌면 쿼드코어에서 원코어만 써서 그런거 아닌가요? 병렬처리하고 계는지..
진동문제라면 타임스텝별로 저장되니까 정말 스토리지 병목문제일 수도 있겠네요.
15만개정도면 페이징되는건 아닐테니까말이죠...

해석용 워크스테이션은 1:메모리,2:그래픽,3:cpu 정도의 우선순위로
해석소프트들이 그래픽이 좀 그러니까..메모리위주로 구성을...

뱃살 2010-01

자고 일어나니 답변이 정말 많이 달려있네요.

일단 하드의 문제부터 해결하고 다음을 생각하겠습니다.

김인수님께서 말씀하신 사항은

ANSYS에서 코어 4개로 셋팅하고 해석했는데

4개 코어중 거의 2개만 써서 25%가 나옵니다.

많은분들이 관심주셔서 몸둘바를 모르겠네요. 감사합니다.

선철 2010-01

어느정도 답은 나온것 같네요.

추가적으로

1. 유한요소 구조해석은 일반적으로 CPU의 cache의 크기에 영향을 많이 받는것으로 알려져 있습니다. (당연히 코드마다 다릅니다.) CPU교체로 cache 가 커질수 있는지 확인해보세요.

2. 반대로 CFD 해석은 cache 의 영향이 작은것으로 알려져 있습니다. 대신에 RAM과의 입출력이 더 영향을 받습니다. (이것도 물론 코드마다 다릅니다.) 메모리 bandwidth가 커질 수 있는지 확인해 보세요. (그러므로 듀얼채널 메모리 보다 트리플채널 메모리가 유리합니다.)

3. 병렬계산을 할때는 요소 크기에 대한 대체적인 rule of thumb 이 있습니다. 구조해석의 경우는 잘 모르겠지만, 유동해석의 경우 대체적으로 코어 1개당 10만 격자점이 대략적인 기준입니다. 그것보다 작아지면 통신 병목이 자꾸 늘어나서 대략 2만개 이하정도로 가면 시간이 더 걸리는 경우가 생기더군요. 이건 계산마다, 모델마다, 코드마다 다르므로 어느정도는 dependancy를 봐야 합니다만, 대략 저 기준으로 계산에 필요한 코어갯수를 맞추시면 크게 무리는 없을 겁니다. (8만개면 안된다는 이야기가 아니라는 것은 아시겠죠?)

4. 32bit OS 일 경우 (server 계열 OS 라도) 요소의 수가 생각보다 크게 제한 받을 수도 있습니다. 격자 생성 단계에서도 제약을 받을 수도 있으니, 가능하면 64bit OS (Windows 던 UNIX던) 로 하세요.


마지막으로 workstation이라고 해서 별거 없습니다. 어줍짢은 xeon 보다 린필드가 더 빠르게 계산 될 수도 있습니다. 다만, 계산이 월단위로 진행되는 대량의 계산일 경우나, 가능하면 one box 안에서 계산을 진행하여 network latency를 줄이려고 할 경우에는 의미가 있습니다. 전자의 경우는 안정성 때문이며, (그렇다고 PC가 보름마다 죽어나가는 것은 아니지만) 후자의 경우는 최고 16 core 에서 MPI 를 shared memory 모델로 쓸수 있기 때문입니다.
그리고 병렬모델을 쓰실때는 계산노드가 따로 없을 경우 operating 용으로 1 core를 남기는 것을 잊지마시고 (4core machine 에서는 3개까지만 계산에 사용), hyper threading 은 전혀 계산속도 향상에 도움이 안되니 계산을 위한 머신에서는 꺼버리는게 더 낫습니다.