Advertisement

FEKO 6.2 并行设置及任务提交.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本PDF文档详述了如何在FEKO 6.2软件中进行并行计算环境配置以及任务提交的操作指南。 FEKO是一款广泛应用于电磁领域的仿真软件,由EMSS公司开发,主要用于天线设计、电磁兼容性分析、射频集成电路设计以及天线布局等工作。该软件支持多种计算技术,包括矩量法(MoM)、有限元法(FEM)、物理光学(PO)和多层快速多极子方法(MLFMM),以满足不同问题的仿真需求。 本次文件标题为“FEKO6.2并行设置与提交任务.pdf”,说明文档内容是关于如何在FEKO6.2版本中进行并行计算设置以及任务提交流程的教学。通过同时使用多台计算机或多个处理器核心来处理任务,可以显著提高计算效率和速度,特别是在处理复杂模型和大数据量时,并行计算能够大幅度缩短求解时间。 文件基于“FEKO使用教程”和“FEKO电磁仿真与设计”的指导原则,详细介绍了如何设置并行环境以执行仿真任务。由于FEKO软件支持并行计算功能,用户可以在配置了多个处理器核心的单台计算机上或在多台计算机组成的网络环境中进行仿真任务提交。 文档描述了启动CADFEKO并打开horn天线模型的过程。Horn天线是一种常见的无线电波辐射器和接收器,具有良好的方向性和相对宽的工作频带。通过CADFEKO提供的直观界面,用户可以在FEKO中设计和分析horn天线模型。 “启动并行设置”是将仿真任务配置为可以并行运行的步骤之一。在单台计算机上进行多核并行计算时,只需选择当前计算机;在网络环境中,则需要添加参与并行计算的所有其他计算机的信息。 接下来用户需指定用于并行计算的核心数(即处理器核心的数量)。如果是在一台机器上执行多核操作,这通常是指该机CPU的核心数量。在分布式网络环境下,这个数值取决于所有参与计算的电脑提供的总核心数。 然后点击“激活并行运行”以启动并行引擎,并根据设置参数开始仿真任务。FEKO软件会在并行模式下自动管理资源分配、将任务分解到各个处理器或节点上执行,并整合各部分结果生成最终输出。 文档还提到了注意事项,提醒用户在操作过程中可能会遇到的问题和错误提示需要特别注意校对理解,以确保正确设置并实现预期效果。任何配置上的失误都可能导致仿真失败或者效率低下。 FEKO中任务提交与并行设置密切相关:首先完成相应环境设定后才能进行模型及参数的上传执行;而具体步骤则涉及资源分配、选择合适的计算设备和确认网络配置等环节,确保之后的任务顺利运行。 综上所述,“FEKO6.2并行设置与提交任务”的核心知识点包括CADFEKO启动加载过程、并行环境搭建方法、多核或分布式系统的选择及参数设定、“激活”指令使用技巧以及最终仿真作业的提交流程。掌握这些操作步骤对于提升软件计算效率至关重要,特别是在处理大型模型和复杂场景时尤为关键。这将帮助电磁工程师更高效地完成相关设计与研究工作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • FEKO 6.2 .pdf
    优质
    本PDF文档详述了如何在FEKO 6.2软件中进行并行计算环境配置以及任务提交的操作指南。 FEKO是一款广泛应用于电磁领域的仿真软件,由EMSS公司开发,主要用于天线设计、电磁兼容性分析、射频集成电路设计以及天线布局等工作。该软件支持多种计算技术,包括矩量法(MoM)、有限元法(FEM)、物理光学(PO)和多层快速多极子方法(MLFMM),以满足不同问题的仿真需求。 本次文件标题为“FEKO6.2并行设置与提交任务.pdf”,说明文档内容是关于如何在FEKO6.2版本中进行并行计算设置以及任务提交流程的教学。通过同时使用多台计算机或多个处理器核心来处理任务,可以显著提高计算效率和速度,特别是在处理复杂模型和大数据量时,并行计算能够大幅度缩短求解时间。 文件基于“FEKO使用教程”和“FEKO电磁仿真与设计”的指导原则,详细介绍了如何设置并行环境以执行仿真任务。由于FEKO软件支持并行计算功能,用户可以在配置了多个处理器核心的单台计算机上或在多台计算机组成的网络环境中进行仿真任务提交。 文档描述了启动CADFEKO并打开horn天线模型的过程。Horn天线是一种常见的无线电波辐射器和接收器,具有良好的方向性和相对宽的工作频带。通过CADFEKO提供的直观界面,用户可以在FEKO中设计和分析horn天线模型。 “启动并行设置”是将仿真任务配置为可以并行运行的步骤之一。在单台计算机上进行多核并行计算时,只需选择当前计算机;在网络环境中,则需要添加参与并行计算的所有其他计算机的信息。 接下来用户需指定用于并行计算的核心数(即处理器核心的数量)。如果是在一台机器上执行多核操作,这通常是指该机CPU的核心数量。在分布式网络环境下,这个数值取决于所有参与计算的电脑提供的总核心数。 然后点击“激活并行运行”以启动并行引擎,并根据设置参数开始仿真任务。FEKO软件会在并行模式下自动管理资源分配、将任务分解到各个处理器或节点上执行,并整合各部分结果生成最终输出。 文档还提到了注意事项,提醒用户在操作过程中可能会遇到的问题和错误提示需要特别注意校对理解,以确保正确设置并实现预期效果。任何配置上的失误都可能导致仿真失败或者效率低下。 FEKO中任务提交与并行设置密切相关:首先完成相应环境设定后才能进行模型及参数的上传执行;而具体步骤则涉及资源分配、选择合适的计算设备和确认网络配置等环节,确保之后的任务顺利运行。 综上所述,“FEKO6.2并行设置与提交任务”的核心知识点包括CADFEKO启动加载过程、并行环境搭建方法、多核或分布式系统的选择及参数设定、“激活”指令使用技巧以及最终仿真作业的提交流程。掌握这些操作步骤对于提升软件计算效率至关重要,特别是在处理大型模型和复杂场景时尤为关键。这将帮助电磁工程师更高效地完成相关设计与研究工作。
  • Linux工具
    优质
    Linux任务提交工具是一款专为Linux操作系统设计的任务自动化和管理工作平台。它能够帮助用户高效地创建、调度与监控各种后台任务,提升系统管理和运维效率。 在Linux环境下通常使用bsub等工具来提交任务,但这些方法不够便捷,每次都需要手动配置MPI和OpenMP的参数。本代码采用submit方式,简化了并行提交规模的配置过程。
  • Python-Dask的多编程调度
    优质
    本课程介绍使用Python的Dask库进行高效多任务并行处理和复杂数据集管理的方法与技巧。 Dask 是一个用于分析计算的灵活并行计算库。它包含两个主要组件:动态任务调度器优化计算过程。这与 Airflow、Luigi、Celery 或 Make 类似。
  • Quartz定时的分组、串动态配实现
    优质
    本篇文章详细介绍了如何利用Quartz框架进行定时任务管理,包括任务的分组、控制任务执行顺序(串行或并行)以及实现动态配置调整的方法。 Quartz是一款广泛使用的开源作业调度框架,在Java应用程序中可以定义并执行定时任务。根据业务需求动态配置这些任务的执行方式(如串行或并行动态配置)是实际应用中的重要环节。 理解Quartz的基本概念至关重要:`Job`用于表示要执行的任务,而`Trigger`则规定了触发时间;`Scheduler`负责管理和调度作业和触发器。通过将Jobs组织成不同的组——即使用`JobGroup`的概念,可以更有效地管理任务。 实现动态配置时需要关注以下几个方面: 1. **创建与更新**:在程序运行期间可以根据需求生成新的Job类,并设置相应的Trigger实例。利用Scheduler的`scheduleJob()`方法添加作业到调度器中。 2. **分组策略**:通过指定不同的组名,可以将Jobs进行分类管理,有助于后续的操作和查询。 3. **串行执行控制**:如果任务需要按顺序运行,可以通过设置特定属性或使用监听器确保前一个任务完成后才启动下一个。 4. **并行处理支持**:默认情况下Quartz允许多个Job同时运行。若需限制同一组内的并发数量,则可以调整线程池的相关参数。 5. **动态修改配置**:对于已经调度的任务,可以通过`rescheduleJob()`方法来更改其执行规则而无需删除原有的触发器设置。 6. **监控与管理功能**:借助Quartz提供的API和JMX支持,能够实时获取任务的状态,并进行暂停、恢复或终止操作。 7. **持久化存储选项**:选择合适的存储方式(如内存或数据库),以确保服务器重启后仍能保留配置信息。 8. **错误处理机制**:在编写Job时应当考虑异常情况的处理策略。Quartz还提供了监听器接口,用于监控任务执行状态并实现定制化的重试逻辑。 9. **灵活的配置方式**:通过XML文件、Java代码或API进行设置,可以根据需求快速调整调度策略。 综上所述,熟练掌握Quartz的相关技术和概念可以帮助我们根据业务变化动态地分组和控制定时任务的运行模式。在实际操作中还需要注意系统的资源限制及错误处理机制的设计以确保作业执行的有效性和稳定性。
  • Python取微信企业号打卡记录Windows自动
    优质
    本教程介绍如何利用Python脚本从微信企业号中提取员工打卡数据,并在Windows系统上配置计划任务实现自动化操作。 由于公司的系统使用的是Java版本,并且开通了企业微信打卡功能后又缺乏预算让供应商进行数据对接,因此只能自行解决这个问题。以下是个人的一些设置内容供参考: 安装Python: 这里不详细讲述如何安装,请大家自行搜索相关教程。 配置环境变量:在成功安装Python之后别忘了这一步。 注意所有的操作都是在服务器上完成的,并且该服务器需要能够访问互联网,否则必须将其配置为本地模式以连接企业微信接口。此外,还需要一些第三方库: 使用pip命令可以轻松地安装这些库。如果不确定是否已经安装了pip,请通过cmd进入命令提示符并输入`pip list`进行检查。 如果有更新需求的话,按照提示完成即可。
  • bsub批量WRF脚本
    优质
    简介:本文档提供了一个使用bsub命令行工具在高性能计算环境中批量提交Weather Research and Forecasting (WRF) 模型任务的Shell脚本示例。通过参数化配置,用户可以轻松定制和扩展该脚本来适应不同的计算需求和资源限制。 根据时间批量提交作业并导出WRFout,这是一项可以节约大量时间的高效工具。
  • Windows双屏
    优质
    本文介绍了如何在Windows系统中为双屏幕配置任务栏的方法和步骤,帮助用户实现更高效的工作与娱乐体验。 此功能可实现双屏展示任务栏,并且无需进行任何设置,会自动显示。经亲测有效。
  • 【SpringBoot 远程MapReduce】遇到错误:java.lang.ClassNotFoundException...
    优质
    本文介绍了在使用Spring Boot框架提交远程Hadoop MapReduce作业时可能遇到的一个常见问题——ClassNotFoundException,并提供了相应的解决方案和调试技巧。 在使用IDEA开发SpringBoot项目并集成Hadoop运行环境时,在本地启动项目并通过GET请求接口触发远程提交MapReduce任务至生产集群的过程中遇到了以下错误: ``` Error: java.lang.ClassNotFoundException: org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java) ``` 该问题表明在执行过程中缺少了名为`org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter`的类。这通常意味着项目中没有正确引入或配置相关的IK分词器库,导致运行时找不到必要的类文件。解决此问题的关键在于确保项目的依赖管理工具(如Maven或Gradle)已经包含了相应的IK分词器库,并且在启动应用之前检查所有相关配置是否完整无误。
  • 在服器上WRF时的命令操作
    优质
    本教程详细介绍如何在Linux服务器环境下手动提交和管理WRF(Weather Research and Forecasting)模型计算任务,涵盖必要的命令行操作及配置步骤。 在服务器上提交WRF作业需要使用一系列命令来管理和监控作业的状态。以下是常用的命令操作: 1. **qsub 命令** qsub 用于提交作业脚本,其格式如下: `qsub [-a date_time] [-c interval] [-C directive_prefix] [-e path] [-I] [-j join] [-k keep] [-l resource_list] [-m mail_options] [-M user_list][-N name] [-o path] [-p priority] [-q destination] [-r c][-S path_list] [-u user_list][-v variable_list] [-V] [script] 其中,-a 选项指定作业提交的日期和时间;-c 选项设置检查点间隔;-C 指定 directive prefix; -e 设置标准错误信息重定向路径;-I 开启交互模式运行作业;-j 将输出与错误合并到同一文件内; -k 定义执行结点上保留的输出类型,可以是 oe 或者 x 代表不保存任何内容; -l 指定资源列表;-m 设置邮件选项;-M 列出接收通知的用户;-N 设定作业名称;-o 调整标准输出路径; -p 定义任务优先级,数值越小优先级越高; -q 选择提交队列; -r 指定作业编号; -S 设置脚本执行环境列表; -u 列出接收通知的用户; -v 设定变量值;-V 显示版本信息;-W 添加额外属性; 2. **qstat 命令** qstat 用于查询作业状态,格式为: `qstat [-f][-a][-i][-n][-s][-R][-Q][-q][-B][user]` 其中 -f 列出指定的作业信息;-a 查看所有系统中的作业; -i 显示未运行的任务列表;-n 展示分配给此任务的节点; -s 提供队列管理员建议的信息,以帮助用户优化资源使用效率; -R 显示磁盘预留详情; -Q 操作特定 destination id 的信息; -q 列出所有队列的状态,并提供可选格式输出;-B 展示 PBS Server 信息; 3. **qdel 命令** qdel 用于删除已提交的作业,其语法为: `qdel [-W interval] jobid` 其中 -W 指定延迟时间。 4. **qhold 和 qrls 命令** 使用 qhold 可以暂停正在运行或未开始的任务;使用 qrls 则可以重新激活这些任务。命令格式为: `qhold jobid1 jobid2 ...` 以及 `qrls jobid1 jobid2 ...` 其中,jobID 是需要操作的作业号。 PBS 脚本段落件由脚本选项和执行脚本两部分构成。通过 PBS 脚本可以设置各种参数如日期时间、检查点间隔等,并使用 qsub 提交作业;利用 qstat 查看状态信息;qdel 删除提交的任务,而 qhold 和 qrls 则控制任务的挂起与激活状态。
  • 6.2 裸机调度框架的实现.rar
    优质
    本资源介绍了一种针对裸机环境设计的任务调度框架的实现方法,旨在优化服务器资源利用效率及提高系统性能。包含了详细的架构设计、算法原理和实践案例分析。 GD32F303在各种使用场景下的代码实现方法。