专门用于 ANSYS 有限元的工作站电脑的硬件配置，该如何选择？
选购硬件呢，不能光看“最大”，得看“最合适”。ANSYS 这种软件，对硬件的需求那是相当挑剔的，得让它舒服，它才肯卖力干活。咱们就一点一点拆开来看。
核心一：CPU (中央处理器) – 这是工作的“大脑”
ANSYS 的很多计算，尤其是线性静态分析、模态分析这些基础计算，非常依赖 CPU 的核心数量和单核性能。并行计算做得好不好，直接决定了你的算例能有多快。
核心数量： 这点非常重要。对于大规模的有限元分析，更多的核心意味着更多的计算线程可以同时工作，直接缩短计算时间。
推荐： 倾向于选择核心数比较多的型号。像英特尔的 Xeon W 系列，AMD 的 Threadripper PRO 系列都是针对工作站设计的，核心数可以轻松上到几十个。就算是主流的英特尔酷睿 i9 或者 AMD 锐龙 9 系列，也有不少核心数不错的选择（例如 16 核、24 核）。
注意： 别盲目追求“越多越好”。ANSYS 对并行计算的支持程度会根据具体的求解器和问题类型有所不同。一般来说，4核到16核是很多中等规模问题的甜点区域，再往上，可能需要更复杂的设置或者针对特定类型的求解器才能充分发挥。但如果你算的是那种非常大的模型，动不动几千万甚至上亿自由度，那更多的核心绝对是刚需。
单核性能 (主频/睿频)： 有些计算，特别是那些无法完全并行化的部分，或者某些预处理、后处理阶段，单核性能就显得尤为重要。高主频意味着这些部分能跑得更快。
推荐： 在核心数量和主频之间找个平衡。比如，选择那些基础频率不低，同时睿频可以拉得比较高的型号。
缓存 (Cache)： CPU 的缓存大小也很关键，特别是 L3 缓存。更大的缓存可以减少 CPU 访问内存的次数，提升数据处理效率。
推荐： 选择缓存容量较大的 CPU 型号。
CPU 家族选择：
Intel Xeon W 系列： 专为工作站设计，稳定性、可靠性极高，支持 ECC 内存，而且核心数覆盖范围广，是个不错的选择。但价格通常也更贵。
AMD Threadripper / Threadripper PRO 系列： 绝对的性能猛兽，核心数多，PCIe 通道也丰富，非常适合需要大量计算资源和多 GPU 并行的场景。PRO 系列更是加强了企业级的特性。
Intel Core i9 / AMD Ryzen 9 系列： 如果预算有限，或者你的计算规模并不是天文数字，这些高端消费级处理器也能胜任，而且性价比更高。但要注意，它们可能不如 Xeon 或 Threadripper PRO 那样具备工作站级的稳定性保证，且对 ECC 内存的支持可能需要主板配合。
核心二：内存 (RAM) – 这是工作的“工作台”
ANSYS 在求解过程中会把模型信息、计算中间结果等等大量数据加载到内存里。内存不足直接导致计算缓慢甚至崩溃。
容量： 这是最重要的指标。你的模型有多大，需要多少内存，基本上是线性关系。
入门级： 32GB 勉强够用，算一些小模型或者练习。
主流推荐： 64GB 是一个比较舒服的起点，可以处理不少中等规模的分析。
进阶级： 128GB 甚至 256GB 是大型项目或者多物理场耦合计算的标配。如果你经常跑 CFD（计算流体力学）或者涉及到非线性、瞬态的大规模结构力学分析，内存越大越好。
如何估算？ 在 ANSYS 的求解器运行时，可以观察任务管理器里的内存占用情况。一个粗略的经验法则是，你的模型需要的内存容量可能是在求解器进程的峰值内存占用基础上再留出 20%30% 的余量。另外，如果你同时跑多个算例，或者要跑前后处理，也需要预留内存。
类型： DDR4 或 DDR5。尽量选择频率高、时序低的。
ECC 内存 (ErrorCorrecting Code)： 对于工作站来说，ECC 内存是必选项。它能检测和纠正内存中的数据错误，极大地提高了计算的稳定性和可靠性。长时间运行的仿真任务，一旦出现内存错误，可能导致整个计算前功尽弃。
注意： 使用 ECC 内存需要 CPU 和主板同时支持。Intel Xeon 和 AMD Threadripper PRO 系列通常都支持 ECC。
核心三：显卡 (GPU) – 颜值担当，性能助推器
过去，ANSYS 主要依赖 CPU 进行计算。但现在，很多模块（如 Fluent、CFX 的部分求解器，Mechanical 的某些求解器，以及可视化后处理）都能从 GPU 加速中获益。
用途：
可视化： 这是 GPU 最基本的功能。好的显卡能让你在模型建模、网格划分、后处理结果查看时更流畅，尤其是在处理复杂模型、大量网格点或者丰富的结果显示时。
GPU 加速求解： ANSYS 的某些 solver（例如 Mechanical 的 LSQ solver，Fluent/CFX 的部分求解器）支持 GPU 加速。这能显著缩短某些特定类型的计算时间，特别是当你算的是一些大规模的、能充分并行化的计算时。
选择建议：
专业级显卡 (NVIDIA Quadro / RTX A 系列，AMD Radeon Pro)： 这些显卡是为 CAD/CAE/DCC 工作站量身定制的，驱动稳定，对各种专业软件的兼容性和优化都做得更好。它们通常拥有更高的显存容量和更稳定的性能输出。如果你预算充足，并且追求极致的稳定性，这是首选。
高端消费级显卡 (NVIDIA GeForce RTX 系列)： 如果你的预算有限，但又想体验 GPU 加速，高端的 GeForce RTX 系列（如 RTX 3080/3090/4080/4090）也是可以考虑的。它们拥有强大的计算能力和不错的显存。但需要注意，其驱动优化可能不如专业卡，且长时间高负载运行的稳定性可能稍逊一筹。
显存 (VRAM)： 与内存类似，显存容量也很大程度上决定了你能处理的模型大小和复杂程度。对于需要 GPU 加速的仿真，或者你经常处理包含大量元素的模型进行可视化，建议选择 12GB 或更高的显存。
多 GPU： 对于某些支持多 GPU 加速的计算（例如 Fluent 的某些求解器），配置多块显卡可以进一步提升计算速度。但这需要仔细评估你的应用场景是否能充分利用多卡，以及电源和散热是否能支持。
核心四：存储 (SSD) – 数据的“高速公路”
ANSYS 在运行过程中会产生大量的临时文件和求解数据。快速的存储可以加快这些文件的读写速度，间接提升整体计算效率。
NVMe SSD： 这是目前速度最快的存储介质。
系统盘/常用软件盘： 必须使用 NVMe SSD，用于安装操作系统、ANSYS 软件以及存放你常用的工作文件和项目。这将极大缩短软件启动、文件加载和保存的速度。
项目数据盘： 如果你的项目文件和数据量非常大，或者你需要频繁地读写这些文件，同样建议使用一块独立的 NVMe SSD 来存放项目数据。
容量： ANSYS 软件本身并不算小，而且生成的求解文件可能非常庞大。
建议： 系统盘至少 512GB，1TB 会更从容。用于项目数据的 SSD，根据你的项目规模来定，1TB 或 2TB 是比较常见的选择。
机械硬盘 (HDD)： 可以作为大容量的数据备份盘或不常用文件的存储盘，但绝对不适合存放正在进行的项目或者安装软件。
核心五：主板 – 连接一切的“枢纽”
主板的选择非常关键，它决定了你能用什么型号的 CPU、内存，以及能支持多少个 PCIe 插槽（用于显卡、NVMe SSD 扩展卡等）。
CPU 插槽： 根据你选择的 CPU 型号来选择对应的主板插槽（如 Intel LGA 2066/4189，AMD sTRX4/sWRX8）。
内存插槽数量和类型： 确保主板支持你想要的内存容量和 ECC 功能。
PCIe 插槽： 如果你需要多块显卡，或者需要通过 PCIe 扩展 NVMe SSD，确保主板有足够的 PCIe 插槽，并且它们的带宽足够（例如 PCIe 4.0 或 5.0）。
NVMe SSD 插槽： 确保主板有足够的 M.2 插槽支持 NVMe SSD，并且支持的 PCIe 版本要跟你的 SSD 相匹配，以发挥最高速度。
稳定性： 工作站主板通常会选用更优质的供电方案和散热设计，以保证在高负载下的稳定性。
核心六：电源 (PSU) – 稳定的“血液供应”
强劲的计算需要稳定充足的电力供应。
功率： 根据你选择的 CPU、显卡和其它组件的功耗总和来计算。建议留出 20%30% 的余量。例如，一个高性能 CPU 加一块高端显卡，可能总功耗就在 500W700W 左右，那么选择一个 850W 或 1000W 的电源会比较稳妥，特别是如果你未来还打算升级硬件。
品质和认证： 选择知名品牌的高品质电源（如金牌、铂金级认证），并确保它有足够的供电接口支持你的所有组件。电源的稳定性直接关系到整个系统的稳定性。
核心七：散热系统 – 压制“火龙”
高性能 CPU 和 GPU 在高负载下会产生巨大的热量。良好的散热是保持性能不降频、延长硬件寿命的关键。
CPU 散热： 对于高性能 CPU，建议使用高端风冷散热器或者一体式水冷散热器。如果选择的是服务器级的 Xeon 或 Threadripper PRO，可能需要专门的工作站散热方案。
机箱风道： 选择一个风道设计合理、能容纳足够风扇的机箱，确保机箱内空气流通顺畅，将热量及时排出。
GPU 散热： 高端显卡自带的散热已经做得不错，但如果机箱内部整体散热不佳，也可能影响 GPU 的性能。
总结一下配置的思路和取舍：
1. 明确你的应用场景： 你主要做什么类型的分析？结构力学？流体力学？热分析？电磁场？模型规模有多大？是做学术研究还是工业级项目？这些决定了你的硬件侧重点。
结构力学（尤其是大模型、非线性）： 更看重 CPU 核心数、内存容量和速度。
CFD（流体力学）： 非常吃 CPU 核心数和内存。一些求解器支持 GPU 加速，但 GPU 方面的需求相对结构力学可能没那么迫切，除非你的模型非常复杂或需要很高的精度。
可视化和后处理： 如果你经常需要处理复杂的三维可视化结果，那么一块高性能显卡就非常重要。
2. 预算分配： 通常来说，CPU 和内存是 ANSYS 工作站的重中之重，应该分配最多的预算。其次是显卡（如果你的应用场景需要），然后是 SSD。
3. 不要忽视稳定性： 特别是工业级应用，长时间稳定运行比短时间的极限性能更重要。选择工作站级组件（如 Xeon CPU、ECC 内存、专业级显卡）可以提供更好的可靠性。
4. 留有升级空间： 在主板、电源等方面稍微留一些余量，方便未来升级显卡或增加内存。
举个“例”：
假设我是一个做大型结构力学分析（非线性、瞬态）的研究生，预算大概在中等偏上：
CPU： AMD Ryzen Threadripper 5965WX (24 核) 或 Intel Xeon W2255 (10 核) 倾向于 Threadripper 核心数更多。
内存： 128GB DDR4 (频率 3200MHz 或更高)，最好是 ECC。
显卡： NVIDIA RTX A4000 (16GB 显存) 或 GeForce RTX 3070Ti (8GB 显存) 如果预算紧张，3070Ti 也够用了，但 A4000 稳定性更好，显存也更大。
存储： 1TB NVMe SSD (用于系统和项目文件) + 2TB HDD (用于备份)。
主板： 搭配 Threadripper 的 TRX40 主板，或者搭配 Xeon 的 W 系列工作站主板。
电源： 850W 金牌认证。
散热： Noctua NHU14S TR4SP3 (如果是 AMD Threadripper) 或同级别的高端风冷，再加几个机箱风扇。
当然，这只是一个大概的参考，具体选择还得根据你自己的实际情况来定。最重要的是多看看评测、多对比，了解不同硬件在 ANSYS 不同模块中的实际表现。
希望这些信息能帮到你！搞定一台牛逼的工作站，你的仿真之路会顺畅很多！
网友意见
发现各位答主只提到硬件参数，并不知道题主具体使用哪个学科的有限元求解器，但不同求解器对硬件的要求差异非常大，有要求高主频、大内存、高速硬盘的，有要求高核心数的，还有要求GPU显卡的。
对于不同的学科，应该针对性地配置工作站，以达到最佳的软硬件利用率，配置工作站之前，需要充分了解有限元软件对硬件的需求。
1、了解有限元软件的硬件需求
1.1 结构隐式仿真求解器
结构隐式仿真求解器，比如Abaqus implicit、ANSYS Workbench、OptiStruct、Nastran等，主要的工作量在求解刚度矩阵的逆矩阵，特别是非线性求解工况时，每个迭代步的刚度矩都在变化，需要不断求解逆矩阵；
求解逆矩阵通常要求大内存、高速读写的硬盘、高主频CPU，硬件需求对比图如下图所示；单机配置64Gb以上内存，1T固态硬盘，8核16线程CPU，勉强可满足100万网格以内的结构静强度以及NVH分析的硬件需求。
结构隐式求解器一般到20个核就没有明显的加速比了，因此对CPU核数要求不高。
1.2 结构显式仿真求解器
结构显式求解器，如LS-DYNA、Radioss、Abaqus explicit、PAM-CRASH，使用中心差分法等显式算法，不需要求解逆矩阵，主要迭代计算，多核并行效率很高，因此要求高CPU核数，若多机并行，则要求多台计算机之间有很高的网络带宽，用于求解过程中的数据交互；
相比结构隐式求解器而言，对CPU单核的主频、内存和硬盘读写速度要求不高，硬件需求对比如下图所示。如果工作站主要用于显式求解，那么配置高速硬盘和大内存就会存在硬件浪费的情况。
1.3 流体仿真求解器
流体仿真软件多使用有限体积法、粒子法以及有限单元法，比如Fluent、Star-CCM+、PowerFLOW、nanoFluidX和ultraFluidX，要求高CPU核数和高速网络用于多台工作站之间的数据传输，对于内存硬盘要求一般；
近些年部分流体仿真软件支持GPU求解，甚至只支持GPU不支持CPU，因此还会要求强大的GPU显卡，比如NVIDIA的Tesla系列显卡；但并非所有显卡都可用于仿真计算，比如NVIDIA的Geforce系列多用于游戏领域，Leadtek系列多用于绘图和渲染，不支持有限元计算。
1.4 电磁仿真求解器
电磁场仿真软件，比如HFSS、Maxwell、CST和Feko，对CPU、内存、存储、GPU和高速网络要求都比较高，因此要配置一台高适合电磁场仿真的工作站，价格会显著高于结构和流体仿真。电磁场仿真求解器硬件需求如下所示。
1.5 前后处理软件
除了求解器以外，前后处理软件对硬件性能也有特定的要求，其实CAE工程师大部分时间都花在了前后处理上，因此一台合适性能的电脑将有助于提升整体效率。
前后处理软件，比如HyperMesh和ANSA，主要用于网格划分、材料属性定义、边界条件设置，要求较强的图形渲染能力、一般性能的内存和硬盘即可；前后处理软件一般并行能力较弱，因此对CPU核数和主频没啥要求；不涉及多机并行，单机即可完成前后处理工作，因此不需要高速网络。
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2、如何确定具体的硬件需求？
了解了不同学科仿真软件对硬件的大概需求后，其实还是没办法确定具体的硬件指标，下面提供几种方法可以大概确定CPU核数、内存和硬盘大小等参数。
2.1 如何确定CPU核心数？
结构静强度、NVH和碰撞仿真分析中，可大概根据网格数量来确定CPU核数；最低要求为每10万个网格使用1个核，核以数多的情况下每1万网格不能多于1个核。多核并行有数据交互的成本，如果模型小，核数太多，数据交互量相对大了，计算效率可能反而不高。
流体、电磁仿真不太了解，无法给出具体建议。
2.2 如何确定硬盘和内存大小？
有限元求解器计算时会生成很多个结果文件，其中一些文本文件中会写出求解所需要的硬盘内存大小，比如结构隐式求解器OptiStruct的out文件中会写出模型节点、网格和自由度数量，预计需要的内存大小，以及预计需要的硬盘容量。
模型规格：
Total # of Grids (Structural) : 314239 Total # of Elements : 235903 Total # of Rigid Elements : 2 Total # of Rigid Element Constraints : 69 Total # of Degrees of Freedom : 942792 (Structural) Total # of Non-zero Stiffness Terms for this Local Domain : 8785698 不同求解模式下的内存需求：
Memory (RAM) Allocated in Preprocessor : 898 MB Estimated Memory (RAM) for Out of Core Solution : 1927 MB Estimated Memory (RAM) for In-Core Solution : 3088 MB Maximum Estimated Memory (RAM) for Any Single Host for Out of Core Solution : 6739 MB Maximum Estimated Memory (RAM) for Any Single Host for In-Core Solution : 11490 MB 不同求解模式下的硬盘需求：
Estimated Disk Space for Output Data Files : 1448 MB Estimated Scratch Disk Space for In-Core Solution : 465 MB Estimated Scratch Disk Space for Out of Core Solution : 1604 MB Maximum Estimated Scratch Disk Space for Any Single Host for In-Core Solution : 1401 MB Maximum Estimated Scratch Disk Space for Any Single Host for Out of Core Solution : 5853 MB 可以根据目前的最大模型做一些测试，查看其所需要的内存和硬盘大小。
模型在求解过程中，可通过任务管理器查看CPU、内存、硬盘等的使用率，若硬盘读写速率已达到最高速度，但CPU和内存使用率较低，则说明硬盘读写速度是制约计算效率的短板，更换为固态硬盘会显著提升计算效率。
部分有限元仿真软件会在帮助文档中说明软件对CPU、硬盘、内存、显卡等硬件的要求，可能还会推荐具体的硬件型号，建议读者仔细阅读帮助文档，或许能找到硬件推荐参数。
3、根据预算选配工作站
根据前面的说明，可大体确定硬件参数需求，最后一步就是根据预算来选择具体的机型，丰俭由人。工作站价格从几千块到几万块都有，学生党建议1万以内，课题组建议2万起步。
可以购买品牌机，也可以自己DIY，笔者不是计算机硬件爱好者，无法推荐具体型号。
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