用个小招数解决ANSYS运行内存不够的问题
不知道诸位有没有遇到过类似的尴尬，一个规模不小的模型，开始运行计算后，苦苦等待，看着CPU长时间持续接近100%，感觉马上要出结果了吧，突然弹出一个对话框，告诉我们“内存不足”，然后呢，电脑卡死了。。。
每当此时，都有一种生无可恋的感觉。
那今天咱就来聊一聊内存设置的小技巧
话说，按照你的习惯，ANSYS命令流在开始阶段(从一开头到/prep7前处理之前)都是怎么写的呢？分享一下我的：
finish
/clear
/filname,MyModel
/config,fsplit,256
/config,nbuf,9
前两行，一个finish，一个/clear是我的最爱，尤其是在命令流的Debug阶段，需要大量的调试，大量的全选命令流然后粘贴到ANSYS命令输入框然后按回车的时候，那酸爽可真是谁用谁知道。
文件名其实无所谓啦，重点是/config命令，我上面的设置，是限制ANSYS运行时产生的文件最大为1G，多了就自动分割，而且还减少硬盘读写速率。
/config,Lab,VALUE
Lab包括：
NORSTGM：值为0时在文件中写入模型几何数据，为1时则不写入；
NBUF：求解器中每个文件的缓存数量，数值可以是1~32的任意数，默认为4；
FSPLIT：默认文件分割尺寸，对应的数值，1个单位相当于1MB；
/config一共有18个Lab名称，可以当次运行的分析规模等进行细致的自定义设置，当有特殊需要的时候，我们可以用这个命令来控制存储文件里都会有什么，以及程序中最多有多少个节点、多少个单元等等。
除了命令之外，在ANSYS运行之前，可以在Launcher做点工作，一些可能会有用的经验包括：
1.尽量取消系统的虚拟内存设置，ANSYS有自己的虚拟内存系统。
2.勾选use custom memory settings之后，Database由于是用来存储实体模型、网格和结果文件的，可以理解在运行的时候把*.db文件“放在”内存里，用来加速运算。所以数据库的大小默认为1024MB，为Total Workspace的一半。如果该项目进行过计算，大概可以知道*.db文件的大小。如果没运行过可以通过Rfilsz命令来进行预估，可以设置比该文件稍大一点即可，让total workspace留有更多的内存空间用来给计算过程。
3.Total workspace的设置，在其他程序都不跑的前提下，尽量多给一些内存。一个方法是Ctrl+Alt+Del，调出任务管理器，把其他程序都关闭的情况下运行一小会，看看系统自己用了多少内存，然后用物理内存减掉系统用的内存(再留点富余的就行)，剩下的尽量多给ANSYS设置上。也可用rwfrnt命令来预估求解内存大小，total workspace减去database后至少比预估的内存值大一点，目的是尽量利用内存，减少使用虚拟内存的page进行硬盘的读写。
4.CPU设置方面，选用CPU的数量为物理核心-1，为系统留一个核心，以免死机就行，原则上核心用的越多，就用越多的系统资源来计算，效果越好。至于设置的方法，存在两种模式：SMP和MPP.
SMP Shared-Memory parallel 共享内存，适用于单机多核并行(针对于本机)
特点:
1) 超过2个处理器(核)后，每个处理器(核)都需要一个HPC licenses (High Performance computing)，一个HPC licenses可以支持两个处理器(核)，比如4个处理器或两个双核的处理器，需要2个HPC licenses
2) 物理内存连续，即所有即将使用的处理器共用一个物理内存， 比如dual或者quad cores 的处理器
适用于:
1)大多数，并不是全部的/Solu过程可以并行
2)适用于/solu中的较多的求解器。 比如AMG
3)前后处理并行
MPP Distributed computing 分布式并行计算，单机多核或多机多核并行(本机或联机)
要求:
1)超过2个处理器后，每个处理器都需要一个HPC licenses (High Performance computing)
2)多机联机时需要MPI 软件 (message passing interface); 有host 处理器和slave处理器区别，需要自己设定
3) 如果本机分别有两个四核的处理器，只在本机使用MPP， 不联机，在没有使用MPI软件的情况下，运行MPP时可使用的最大处理器数目为4，而不是8,
适用于:
1)整个/Solu过程都可以并行，包括刚度矩阵迭代
2)适用与/Solu中的求解器少于SMP， 不适用于AMG
3)前后处理并行
在计算时间方面，MPP的计算时间更短，使用并行处理的话，有文档说需要在安装的时候装有MPI ，建议试试设置MPI方法下的6~7个CPU核心，要是没有报错的话应该就没大问题了。
还有就是求解器了，大规模计算建议采用PCG求解器，其中，PCG求解器还支持分布式计算(多核心)。
