玩 CFD 必须懂的计算机知识!
计算流体力学（CFD）本质上是一门以数值计算为核心的工程学科。无论你使用的是 Fluent、CFX、OpenFOAM，还是自研求解器，最终都离不开计算机硬件的支持。很多 CFD 学习者在建模、网格和物理模型上下了很大功夫，却忽视了计算平台本身，结果常常是：算得慢、算不动、算不稳，甚至算不完。要真正“玩好”CFD，理解计算机硬件是绕不开的一关。
1.CPU：CFD 的“主心骨”
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CPU（中央处理器）是 CFD 计算中最核心的部件，决定了求解器的大部分性能。
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核心数与线程数
CFD 求解器普遍支持并行计算，因此核心数越多，理论并行能力越强。核心（Core）：真正参与计算的单元线程（Thread）：操作系统调度的逻辑执行单元
一般来说：稳态RANS：中等规模并行；非稳态/LES/DNS：高度并行，核心数越多越好。但并不是核心越多就一定线性加速，通信和负载不均会成为瓶颈。
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主频与 IPC
主频（GHz）：单个核心每秒执行的节拍
IPC：每个周期能完成的指令数量
对于网格规模较小、并行度有限的算例，高主频 CPU 往往比“多而慢”的 CPU 更高效。
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缓存（Cache）
L1 / L2 / L3 缓存直接影响数据访问速度。CFD 中大量矩阵、向量运算若能命中缓存，可显著降低内存访问延迟，对收敛速度有实际影响。
2.内存（RAM）：装得下，才能算得动
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很多 CFD 任务不是算慢，而是直接爆内存。
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容量
内存容量决定了：网格规模上限、是否能启用双精度、是否能同时跑多个算例。
粗略经验：百万级网格：16–32 GB、千万级网格：64–128 GB、亿级网格：128 GB 起步。
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频率与通道
高频内存：提升数据吞吐
多通道（双通道 / 四通道）：提升整体带宽
对于多核 CPU，内存带宽往往比容量更早成为瓶颈。
3.显卡（GPU）：不是所有 CFD 都能“起飞”
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GPU 以其强大的并行能力，被很多人寄予厚望，但在 CFD 中要理性看待。
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GPU 的优势
超大规模并行、高浮点运算能力、适合结构化、规则计算。
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现实限制
并非所有 CFD 求解器支持 GPU；网格不规则、通信复杂时效率下降；显存往往成为硬约束。
目前 GPU 更适合：显式算法、特定加速模块、大规模、规则算例。
4.硬盘与存储：被低估的性能瓶颈
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CFD 会频繁读写：
网格文件、计算中间结果、大量瞬态数据。
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SSD vs HDD
HDD：容量大，但随机读写慢
SSD：启动快、加载快、保存快
NVMe SSD 能明显改善：算例加载时间、后处理响应速度。
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存储结构建议
系统盘：SSD
计算盘：高速 SSD
归档盘：大容量 HDD
5.主板、电源与散热：稳定性就是生产力
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主板决定：内存通道数量、CPU 扩展能力
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电源决定系统是否稳定运行
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散热决定 CPU 能否长时间满载
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CFD 往往是连续24小时甚至数周满负载计算，稳定性比极限性能更重要。
6.电脑、工作站与服务器：怎么选？
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| 目标人群 |
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| CPU 并行能力 |
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| 内存能力 |
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| 可承载算例规模 |
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| 计算效率性价比 |
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| 典型 CFD 用途 |
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| 综合推荐程度 |
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