fluent udf手册_FLUENT并行UDF案例

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1 前言 

    当计算网格数量巨大时，如果还用串行计算的话，可以把人耗死。此时用并行计算可以显著节省时间，笔者在实际应用中深有体会。同样一个案例(网格数量约200万)，串行计算大约10秒钟迭代一次，而改用25核并行计算，约2秒钟迭代一次。其实在我看来，模拟计算一定程度上比的就是计算机性能。特别当遇到网格数量巨大，且物理模型复杂的计算案例，没有好的工作站或者服务器，可以说基本没办法承担工作。

    并行计算的的基本思想为：在并行计算时，FLUENT将原先的计算网格划分为若干个子区域，并将各个子区域分配给不同的计算单元执行计算工作，也叫计算节点(compute node)，原先的计算网格也叫主节点(host)，主节点和计算节点之间可以进行数据传递。host不存储网格数据，因此不能进行单元循环，在一些计算中可能会出现非物理解，比如分母为零。因此需要host与compute node之间的数据传递才可以进行计算。当在并行计算中采用UDF时，可能需要对程序进行适应性修改，比如对于那些需要进行全局求和、求最小值、求最大值或者需要对相邻计算节点数据进行计算的程序，官方归纳如下：

    今天我们以DEFINE_ON_DEMAND这个宏为例做一些讲解，希望对大家有所帮助，我个人本身也在学习过程中，不能说