科盛科技产品研发部资深工程师 陈彦志

在AI的趋势浪潮下，处理大量信息的需求涌现，进而带动高效能运算(HPC)平台或装置的快速发展。在模流分析领域，也不再受限于传统硬件规格不足的问题，透过HPC平台就能使模流分析广泛应用在塑料产品的开发阶段。

然而随着产品与制程越趋复杂，庞大的网格数量与精确的模流分析背后付出的代价是更长的计算分析时间，反复地模拟试模也会导致产品开发周期过长。为了加速模流分析阶段，让产品设计能在预定时程内完成，使用者常常需要在计算的效率与精确性之间做取舍。

在新版本Moldex3D 2020中，透过优化求解器内部的程序，使计算效率显著提升，在相同的硬件规格下，用户能更快速的得到分析结果。以下展示了500万、1200万与2000万元素量的网格在R17与2020版本执行充填分析的时间比较。图一使用的CPU为AMD EPYC 7302 Processor，在8核心、16核心和32核心计算下，2020版本分别平均可以减少33%、29%和20%的计算时间。

图一Moldex3D 2020与R17版本执行充填分析时间比较(AMD EPYC 7302 Processor)

图二使用的CPU为Intel Core i9-9900X CPU，此CPU的核心数目为10核心，在计算架构上使用计算机丛集方式串联4个Intel CPU做计算；而在8核心、16核心和32核心计算下，2020版本分别平均可以减少50%、27%和15%的计算时间。由于丛集运算受制于网络传输速度，因此在16核心与32核心计算时间减少的比例较低。

图二 Moldex3D 2020与R17版本执行充填分析时间比较(Intel Core i9-9900X CPU)

Moldex3D 2020针对求解器进行优化，在相同的计算环境、网格数及制程条件下，平均约可以减少30%的计算时间，帮助使用者在有限的开发时间内，能提升模流分析的效率，加速产品开发的过程。