CFD °è»ê ¿ëÀ¸·Î e5-2683 V3 *2 CPU ¼º´ÉÀÌ ¾î´ÀÁ¤µµ ÀÎÁö ±Ã±ÝÇÕ´Ï´Ù.

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   Á¶È¸ 4303   Ãßõ 0    

안녕하세요. ^^

작년에 중고로 Z420을 구매하면서 2cpu 사이트를 알게 되었는데 오늘 처음으로 글을 써보게 되네요.


현재 대학원에서 CFD를 전공하고 있으며, 원자력과 수중운동체 관련해서 계산을 하고 있습니다.

상용코드로 STAR-CCM+와 ANSYS CFX, Flunet 및 Structural 모듈을 사용하고 있습니다.

다상유동과 키메라 그리드를 활용하니 현재 가지고 있는 E5-2650 V2 *2 워크스테이션으로는 계산이 느려서 

E5-2683 V3 *2 장착된 Z840 모델을 염두에 두고 있습니다.


현재 사용하고 있는 웍에 비해서 제가 고려하고 있는 모델이 계산 속도가 좀 더 빠를까요?

1년 과제로 약 200 Case를 계산해야 하는데 도저히 감당이 안되어서 어떤 선택을 해야할지 모르겠습니다.

E5-2696 V4 *2 모델도 고려하고 있는데 금액이 좀 높아서 선뜻 구매가 망설여 지는데, 고수님의 의견을 들어보고 싶습니다.

우대천
ªÀº±Û Àϼö·Ï ½ÅÁßÇÏ°Ô.
±èÈñ¿µ 2017-04
Àü ¿¬±¸°°Àº°Ç ÇÏÁö ¾ÊÁö¸¸ °è»ê¸¸ ÄÉÀ̽º Çü½ÄÀ¸·Î °É¾î³õ´Â´Ù¸é Â÷¶ó¸® Àú·ÅÇÑ ¿÷½º¸¦ ÇÑ´ë Ãß°¡·Î ±¸ÀÔÇؼ­ 2´ë¸¦ µ¹¸±°Í °°½À´Ï´Ù.
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..
°£´ÜÀÌ °è»êÇÒ¼öÀÖ´Â ÇÁ·Î±×·¥ÀÌ ÀÖ´ÂÁö¿ä?
2683 v3  10´ë
2696 v4 es 1´ë 
¹°·Ð ¸ðµÎ µà¾ó·Î ¼ÒÀ¯ÇÏ°íÀÖ½À´Ï´Ù.  ¿ä»÷ ÄÄÀÌ Á» ³î°íÀ־ ´ë¿©ÇØÁÖ´Â°É ¾Ë¾Æº¼±îµµ..²ôÀÀ
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¾Æ Àü ¸ðµÎ dell ±â±â ÀÔ´Ï´Ù. r7910,m630,t7810,t7910
     
´ë·± 2017-04
Å×½ºÆ® ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ÄÉÀ̽º°¡ ÀÖ±ä ÇÏÁö¸¸ ¸ðµÎ ºñ¹Ð À¯Áö »çÇ×ÀÌ¶ó¼­ ¾î·Æ½À´Ï´Ù. ¤Ð¤Ð
          
±× cpu º¥Ä¡ Å×½ºÆ®Á¡¼ö·Îº¸¸é Âü°í°¡ ¾ÈµÇ³ª¿°
               
´ë·± 2017-04
½Ã³×º¥Ä¡ Á¡¼ö¸¦ ¸»¾¸ÇϽô °Ç°¡¿ä?
e5-2687W v3 *2 Á¡¼ö¿Í ´Ù¸¥ ¸ðµ¨ Á¡¼ö¸¦ ºñ±³Çغ¸¸é ÀüÀÚ°¡ ³·Àºµ¥ °í Ŭ·°ÀÌ°í Çؼ­ Á¡¼ö¸¸À¸·Î ºñ±³°¡ °¡´ÉÇÑÁö´Â
ÆÇ´ÜÀÌ Àß ¾ÈµÇ³×¿ä.
ÃÊÈ£±â 2017-04
ansys ÄÚ¾î´Â ¸î°³³ª ±¸¸ÅÇϼ̴ÂÁö¿ä

Äھ ¾Æ¹«¸® ¸¹¾Æµµ ansys ¶óÀ̼¾½º¿¡ µû¶ó Äھ¼ö°¡ °áÁ¤µË´Ï´Ù.
     
´ë·± 2017-04
¶óÀ̼¾½º´Â Á¦°¡ °í·ÁÇÏ´Â ÄÄÇ»ÅÍ ÄÚ¾î °¹¼öº¸´Ù ¸¹ÀÌ ±¸ºñµÇ¾î ÀÖ½À´Ï´Ù.
ÄÄÇ»ÅÍ ¿©·¯´ë¸¦ ¹­´Â Ŭ·¯½ºÅ͸µÀ» °í·ÁÇØ º¸¼¼¿ä.  ¹°·Ð µ¹¸®´Â ÇÁ·Î±×·¥ÀÌ Áö¿øÇÏÁö ¸øÇÏ¸é ºÒ°¡´ÉÇÑ ÀÏÀÔ´Ï´Ù¸¸..
     
´ë·± 2017-04
Ŭ·¯½ºÅ͸µÀº ÀÌ¹Ì Çسõ¾Ò½À´Ï´Ù.
±×·±µ¥ »ý°¢º¸´Ù ¼º´ÉÀÌ ³ª¿ÀÁö´Â ¾Ê´õ±º¿ä.
±×·¡¼­ ´ÜÀÏ ¿÷À¸·Î °¡´Â°Ô ³´Áö ¾ÊÀ»±î ½Í¾î¼­ °í¹ÎÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
Landa 2017-04
ÀúÈñ´Â ¼±Ã¼À¯Ã¼ ¼³°èÆÄÆ®¿¡¼­ cfd·Î Çؼ®ÇϴºκÐÀ» ÁÖ·Î ÀÌ¿ëÇϴµ¥ Áö±Ý Á¦°¡ °øºÎÇÏ´ÂºÐ¾ß ±¸Á¶¼³°èºÎºÐÀÌ´Ùº¸´Ï Á¤È®ÇÏ°Ô  ¾Æ´Ï´Ù, ȤÀº µü ÀÌ·¸´Ù À̾߱⸦ µå¸®±â´Â¾î·Á¿îµ¥ ±¸¸Å¿¡ ¾Õ¼­¼­ ÇÁ·Î±×·¥ Á¦Á¶»çÂÊ°ú À̾߱⸦ Çغ¸´Â°ÍÀÌ µµ¿òÀÌ ¸¹À̵Ǵõ¶ó°í¿ä  ÀÏ´Ü Ä«Å»·Î±× º¸´Ù Á»´õ ¼¼ºÎÀûÀÎ ³»¿ëÀ»¹ÞÀ»¼öÀ־
ÀúÇÁ·Î±×·¥µéÀ» »ç¿ëÇϴ°ÍÀÌ ¾Æ´Ï¶ó ÄÚ¾î È°¿ëÀ̳ª ÀÌ·±ºÎºÐ¿¡´ëÇÑ ±â¼ú ÀÚ¹®À» ÇÁ·Î±×·¥ Á¦Á¶»çµé¿¡ ¹®ÀÇÇϽŴٸé Á»´õ À¯ÀÍÇϽDz¨°°½À´Ï´Ù
     
´ë·± 2017-04
Ŭ·¯½ºÅ͸µ Çϸ鼭 HPÂÊ°ú À̾߱â´Â Çߴµ¥ Á¦°¡ »ý°¢ÇÏ´Â ¹üÀ§ ³»¿¡¼­ ¶óÀ̼¾½º¸¸ ÀÖÀ¸¸é Æз¯·¼ »ç¿ëÀº °¡´ÉÇÏ´Ù°í ´äº¯ ¹Þ¾Ò½À´Ï´Ù.
³ª¿ì³Ê 2017-04
°¢ ÇÁ·Î±×·¥¿¡¼­ ¾µ¼ö ÀÖ´Â ÄÚ¾îÀÌ °³¼öµµ È®ÀÎÇÏ¼Å¾ß ÇÏ°í, Á¦ °æÇè»ó ´ç¿¬ÇÑ À̾߱â ÀÌÁö¸¸ ÀûÀûÇÑ ÄÚ¾Æ ¼ö¿Í ÄÚ¾î ¼Óµµ¸¦ Àß Á¶Á¤Çϸé ÁÁÀ» µí ÇÕ´Ï´Ù. Àú´Â Äھ ÁÁÀº³ðÀ» ¾¹´Ï´Ù.
     
´ë·± 2017-04
Àúµµ À̺κÐÀÌ °í¹ÎÀÔ´Ï´Ù.
Àüü ÄÚ¾î ¼ö´Â ³·Áö¸¸ Ŭ·°ÀÌ ³ôÀº °ÍÀ¸·Î °¡´Â °ÍÀÌ ¸Â´ÂÁö, Ŭ·°Àº Á¶±Ý ³·Áö¸¸ ÄÚ¾î¼ö°¡ ¸¹Àº °ÍÀ¸·Î °¡¾ß ÇÏ´Â °ÍÀÎÁö...
½Ã³×º¥Ä¡ °á°ú¸¦ ã¾Æº¸±ä Çߴµ¥, »ý°¢º¸´Ù Â÷ÀÌ°¡ Á» ³ª¼­ °í Ŭ·°ÀÇ ¿÷ Àü¿ë cpu·Î °¥Áö ÄÚ¾î¼ö ¸¹Àº ³ðÀ¸·Î °¥Áö Àß ÆÇ´ÜÀÌ ¾ÈµÇ´õ±º¿ä.
CFD,  ansys CUDA Áö¿øµÇ´Â °ÍÀ¸·Î ¾Æ´Âµ¥¿ä
http://www.nvidia.com/object/tesla-ansys-accelerations.html

P100°°Àº Å×½½¶ó¸¦ ÀÌ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù¸é ½Å¼¼°è¸¦ º¸½Ç °ÍÀÔ´Ï´Ù.

STAR-CCM+ v10.02 Preview: Faster Graphics Rendering with GPU Utilization
http://mdx2.plm.automation.siemens.com/blog/matthew-godo/star-ccm-v1002-preview-faster-graphics-rendering-gpu-utilization
jgK 2017-04
¸Þ½Ã ¼ö¿¡ º¸Åë µðÆæ´øÆ®ÇÕ´Ï´Ù. ¸Þ½Ã°¡ ÀûÀ¸¸é Ŭ·°»¡ ÁÁÀº°Ô À¯¸®ÇÒ ¶§µµ ¸¹°í¿ä.
¹Ú¹®Çü 2017-04
Á¦ ¾Æ´Â »ç¶÷Àº ¸Þ¸ð¸®°¡ ¸ðÀß¶ó¼­ 4way ±¸ÃàÁßÀÔ´Ï´Ù..

1´ë´ç 1Å׶ó ¸Þ¸ð¸®·Î µ¹¸± ¿¹Á¤ÀÔ´Ï´Ù..
Çï·Î¿ì 2017-04
ÀÎÅÚ ¸Å´ÏÄÚ¾Æ ºÐ¾ßµµ »ìÆ캸¼¼¿ä
°ü·ÃÇÏ¿© ±³À°(¼­¿ï ¿©Àǵµ)µµ ÀÚÁÖÇÏ°í ÆÄÆ®³Ê Á¦ÈÞ¾÷ü¿¡¼­ ±â¼úÁ¦ÈÞ, º»Ã¼´ë¿©µµ ÇØÁÖ°í ±×·´´Ï´Ù.
º´·Ä º¤ÅͶóÀÌ¡ µî µî
°ü·Ã ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îµµ ¸¹¾Æ À¯¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¸í¼ºÈ£ 2017-04
ANSYS °ü·Ã³»¿ëÀº ¾Ø½Ã½ºÄÚ¸®¾Æ ¶Ç´Â żº¿¡ CD-adapco °ü·Ã³»¿ëÀº CD-adapco ÄÚ¸®¾Æ Áö»ç·Î Á÷Á¢ ¹®ÀÇÇϽøé ÁÁÀº °á°ú ÀÖÀ¸½Ç°Ì´Ï´Ù.
Çϵå¿þ¾îµµ Áß¿äÇÏÁö¸¸ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î¸¦ ¾î¶»°Ô »ç¿ëÇϴ°¡°¡ ´õ Áß¿äÇÕ´Ï´Ù.
´Ù»óÀ¯µ¿Àº Ŭ·°»¡..Äھ¼ö»¡..
¾î¶ù 2017-07
´ÊÀº °¨ÀÌ ÀÖÁö¸¸ Á¦ °æÇèÀ¸·Î´Â
fleunt,  ¸Þ½¬ 1000¸¸°³ ±âÁØÀ¸·Î k4200, ram128gb, dell 7910 ȯ°æÀÔ´Ï´Ù.
2687w v3 * 1 (10ÄÚ¾î/3.1Ghz) ±âÁØÀ¸·Î
2687w v3 * 2 ÀåÂø½Ã 40% »¡¶óÁý´Ï´Ù. ´Ü¼ø ¼º´É °è»êÇÏ¿©µµ °è»ê°á°ú¿Í ÀÏÄ¡ÇÕ´Ï´Ù.
¿ª½Ã ÄھÀΰ¡ ÇÏ°í
2697 v4 * 2 (18ÄÚ¾î/2.3Ghz) ±¸¸Å Çß½À´Ï´Ù.
cpu¼º´ÉÀ» °è»êÇϸé 2687w v3 * 2 ´ëºñ  40%»¡¶óÁ®¾ßÇÕ´Ï´Ù¸¸...
½ÇÁ¦ÀûÀ¸·Ð 2683w v3 *2 ´ëºñ 15% Çâ»óµÇ¾ú½À´Ï´Ù.
°¡°ÝÀº µÎ¹èÀε¥ ¸»ÀÌÁÒ. À§¿¡´Ù°¡´Â 30% Çâ»ó µÇ¾ú´Ù°í º¸°í ÇÏ°í ¾²´ÂÁßÀÔ´Ï´Ù.
Ŭ·°µµ ¼ÒÁßÇÏ´õ±º¿ä. ±×¸®°í Àú´Â ÁÖ·Î ¿£½Ã½º¸Þ½ÌÀ» »ç¿ëÇϴµ¥ ÄÚ¾î¼ö º¸´Ù Ŭ·°¼ö ³ôÀº ³ðÀÌ Á»´õ ºü¸¨´Ï´Ù.
À̹ø¿¡ ±¸¸ÅÇÏ´Â ¿÷½º´Â
2687w v4 *2 ¿¡´Ù°¡ Å×½½¶ó k40Á¤µµ ¾²·Á°íÇÕ´Ï´Ù.
±¸¸Å¾÷ü ÅëÇؼ­ µ¨À̳ª ¿£ºñµð¾Æ ¿¬¶ôÇÏ¸é »ç¿ëÇÏ´Â ¿÷½º¿¡ Å×½½¶ó Å×½ºÆ®Çغ¸½Ç¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.


QnA
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2014-05   4495319   Á¤ÀºÁØ1
2015-12   1047608   ¹é¸Þ°¡
2017-04   3123   ÄĹÚ
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2017-04   3001   Qsup
2017-04   2868   c4066
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