原文删光光 由於前一篇回答此类问题是2019年，也还在这个领域工作就乾脆更新一下 数值分析套装软体很多种， 常见有ANSYS LS-DYNA ABAQUS Fluent COMSOL这类泛用型物理模拟 也有许多化学类的模拟软体(我不熟) 而这类软体的核心都是从"解偏微分方程式"这个目标衍伸而来的 其运作流程是 1. 几何资讯(CAD)离散化，也就是俗称的切网格 2. 矩阵组合，解反矩阵，这是所谓的求解计算 3. 结果产出 如何配置一台符合预期的计算主机也可从上面3点一一解释 1.切网格部分目前绝大多数软体都是自动切分网格，使用者只需要手动 输入一个尺寸(最多再输入最小尺寸)，软体会自动铺设并且还会制作过度元素 这在20~30年前是想不到的功能，我公司前辈讲古说因为以前记忆体不够大 大概是配个512MB到1G，工程师会觉得公司好舍得给我好的电脑配备 因为网格数量会直接占用记忆体，即使是矩阵0区不计算也会划分空间留用 所以老工程师会手动制作网格，用各种花式手法去制作精良(品质良好)的网格 甚至会简化原始模型，例如拿掉不重要区域的导R角， 然後把 "mesh is art" 这句话挂在嘴边(一脸秋样)， 其这些手法都是为了降低记忆体使用，因为矩阵大於记忆体是不能计算的 软体方因应方法曾开发了一个 swaping 功能，其实就是把硬碟当记忆体用， 来避免"不能算"的状况发生，也能想像到这样的计算速度会有多慢了 但算得慢总比不能算来得好，至於手动制作网格学习成本太高，也不会有妹子 在你旁边说 哇你网格好强喔 手动做三天，自动只要3分钟　所以不建议学这个 现在王道就是自动网格然後买大记忆体+高时脉多核心CPU硬干就是了 所以记忆体选择越快越好，买到多大取决於你的模型有多大， 不知道模型会有多大，那就买满现在能插满的 2.矩阵求解部分，这个需要看题目，简单说就是如果是一般大小的线性题目基 本上几分钟到几十分钟就会解完了，阿就解一步反矩阵是会多慢，如果是频率 域算太久，你要先想是不是选错扫频策略 所以这部分会预先假设做的题目是时域非线性(学术上才称得上有一些些难度)， 在非线性求解过程，会有非常多步的迭代跟时间增量步，简单说就是会一直try 解反矩阵~验证收敛性~反覆做，在这个步骤CPU效能是吃满的，所以CPU的时脉 直接决定了解题快慢 基於这个架构要谈几件事： a. 核心数不等於执行绪，这个是某家起的坏榜样，超执行绪(Hyper Threading) 技术是~我赌你使用电脑时不会一直让CPU很忙碌，所以我把一个核心模拟成 两个核心，这样看起来框框超多的，卖相很好 很抱歉，在模拟过程还真是CPU满载，所以16C/32T开启平行32核，你会发现一件 神奇的事情，原本要加速反而速度变更慢，因为资源互抢了 b. 快取的重要性，因为使用到平行计算功能(intel MPI/MS MPI)，在数据的吞 吐频率跟资料大小，因为软体不同也不甚熟悉无法详述，依照之前资工资源 班上课老师说的~快取buffer是预先读取前後几十行的程式码，让使用者操作 不卡顿，在计算上SMP平行计算效能是会集中调配使用，这部分快取就很重要 我也实测过，快取越多效率越好，快取像便宜白菜给的AMD，我只能给个赞 c. 时脉，CPU规格上面会有两种时脉，一个是基本时脉，另一个是turbo时脉 turbo时脉讲的是单核使用时的极限，还可能根据体质以及散热而无法达到此值 所以在使用上建议买32C/64T 满载最多用到16C 我这边上上个月配的 TR 7980 32C/64T (5.3 / 4.0 GHz) 测试非线性物理专用型CAE 32C 4.2 ~ 4.5 GHz (常时 4.2 GHz) 16C 4.8 ~ 5.0 GHz (常时 4.8 GHz) 基本上会跳动偏高，观察怀疑是迭代完成准备存取下一步时的喘息时段 所以原PO买了7985也不用烦恼，测测看 32C/64C 再决定要不要开满 3.结果产出部分，就是把计算完的某个时间点结果存到硬碟 这时取决的就是硬碟写入速度了， 其实这二十年来电脑硬体进步神速，记忆体便宜又大，CPU核心数比前女友还多 最後还是被硬碟速度拖到，在SSD还没普及的时候，算一个非线性题目常是2天 起跳，当装了SSD後同题目竟然可以剩下10多小时，可见硬碟写入速度有多拖 沓，现在 Gen 4 到 Gen 5 才隔没几年，这种进步速度让我期待接下来的发展 当然也可以在软体设定上面减少结果存档数量也能做到加速的效果，但不保证 会不会漏看甚麽重要的物理现象 上礼拜计算的一个题目档案存了100多Gb算是特例，但是5Gb~10Gb应该是跑不掉 然後还是要提醒一下 SSD 做 RAID 只有读取有加速受惠，写入没有 结论： 必要零件选用优先度 1. RAM 决定了能计算的题目大小，有余裕就买满 2. CPU 时脉越高越好>核心数(取决使用的软体)>快取 3. 硬碟读取写入(特别是写入)速度越快越好， 然後容量大小评估一下，或是习惯常清空间 其他零组件 CPU水冷必备，跑个题目可能要几天，你也不希望热当机重跑吧 显卡看模型结果复杂度(解析度/网格数)，网格太多可能会卡顿，选个vram多的 不用绘图卡 另外以上只是大方向并非绝对，特别是题型或学术领域不同可能差异很大 也欢迎其他大大补充 --

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