在当今高性能计算领域，CF（Computational Fluid Dynamics）仿真的效率直接影响科研与工程进度。合理配置硬件资源并优化性能，往往能让计算任务耗时缩短30%以上。这本手册系统梳理了从基础硬件选型到深度调优的全流程方法论，尤其针对多物理场耦合计算等复杂场景提出了创新解决方案。
硬件选型原则
处理器选择需要平衡核心数量与单核性能。Intel Xeon Scalable处理器在AVX-512指令集支持下，对结构化网格计算具有显著优势。AMD EPYC系列则凭借更高的内存带宽，在非结构化网格运算中表现突出。根据清华大学超算中心2024年的测试数据，EPYC 9654处理器在燃烧模拟中较同价位Xeon处理器快17%。
内存配置需考虑容量与带宽的协同效应。DDR5-5600内存搭配八通道架构，可将LBM算法计算效率提升23%。对于超过1亿网格的超大规模计算，建议配置至少2TB内存以避免频繁的硬盘交换操作。
存储系统优化
NVMe固态硬盘阵列已成为CFD工作站的标配。采用RAID0模式的4块P5800X固态硬盘，实测可实现28GB/s的持续写入速度，完全满足瞬态分析的数据吞吐需求。但需要注意，这种配置会显著增加数据丢失风险，必须配合定期增量备份策略。
分布式存储系统对集群计算尤为关键。Lustre文件系统在百万核级并行读写时，性能衰减较GPFS低40%。中国科大HPC团队的研究表明，采用动态条带化技术可将多节点访问延迟降低至毫秒级。
加速卡配置策略
GPU加速需要针对性选择架构型号。NVIDIA H100在双精度运算方面较A100提升3倍，但价格
