科盛科技產品研發部資深工程師 陳彥志

在AI的趨勢浪潮下，處理大量資訊的需求湧現，進而帶動高效能運算(HPC)平台或裝置的快速發展。在模流分析領域，也不再受限於傳統硬體規格不足的問題，透過HPC平台就能使模流分析廣泛應用在塑膠產品的開發階段。

然而隨著產品與製程越趨複雜，龐大的網格數量與精確的模流分析背後付出的代價是更長的計算分析時間，反覆地模擬試模也會導致產品開發周期過長。為了加速模流分析階段，讓產品設計能在預定時程內完成，使用者常常需要在計算的效率與精確性之間做取捨。

在新版本Moldex3D 2020中，透過優化求解器內部的程式，使計算效率顯著提升，在相同的硬體規格下，使用者能更快速的得到分析結果。以下展示了500萬、1200萬與2000萬元素量的網格在R17與2020版本執行充填分析的時間比較。圖一使用的CPU為AMD EPYC 7302 Processor，在8核心、16核心和32核心計算下，2020版本分別平均可以減少33%、29%和20%的計算時間。

圖一Moldex3D 2020與R17版本執行充填分析時間比較(AMD EPYC 7302 Processor)

圖二使用的CPU為Intel Core i9-9900X CPU，此CPU的核心數目為10核心，在計算架構上使用電腦叢集方式串聯4個Intel CPU做計算；而在8核心、16核心和32核心計算下，2020版本分別平均可以減少50%、27%和15%的計算時間。由於叢集運算受制於網路傳輸速度，因此在16核心與32核心計算時間減少的比例較低。

圖二 Moldex3D 2020與R17版本執行充填分析時間比較(Intel Core i9-9900X CPU)

Moldex3D 2020針對求解器進行優化，在相同的計算環境、網格數及製程條件下，平均約可以減少30%的計算時間，幫助使用者在有限的開發時間內，能提升模流分析的效率，加速產品開發的過程。