<p>Med den nya generationen processorer där vi har flera cpu-kärnor på ett chip, så ökas prestandan genom parallell exekvering. I denna rapport presenterar vi en omvärldsstudie om allmän multiprocessorteori där vi går igenom olika tekniker för både hårdvara och mjukvara. Vi har även utfört empiriska tester på ett datorkluster, där vi har testat de två olika programmen Fluent och CFX, som utför CFD beräkningar. För varje program så har tre modeller använts för simuleringar med varierande antal beräkningsnoder. Vi har undersökt vad som är mest lönsamt, att använda en eller båda CPU-kärnorna vid de olika simuleringarna. För att testa detta har vi kört simuleringar där vi har kört med en respektive två cpu-kärnor på beräkningsnoderna. Under simuleringarna har vi samlat in mätvärden som nätverk, minne och cpu-belastning för alla noder samt exekveringstider. Dessa värden har sedan sammanställts där vi ser att ju större en modell är desto mer lönar det sig att köra med en cpu-kärna. I endast ett av våra tester har det visat sig lönsamt att använda båda cpu-kärnorna. En formel har sedan utarbetats för att påvisa skillnaderna mellan olika antal processer med en respektive två cpu-kärnor per nod. Denna formel kan appliceras för att räkna ut den totala kostnaden per simulering med hjälp av årskostnaden för de noder och licenser som används.</p>

Med den nya generationen processorer där vi har flera cpu-kärnor på ett chip, så ökas prestandan genom parallell exekvering. I denna rapport presenterar vi en omvärldsstudie om allmän multiprocessorteori där vi går igenom olika tekniker för både hårdvara och mjukvara. Vi har även utfört empiriska tester på ett datorkluster, där vi har testat de två olika programmen Fluent och CFX, som utför CFD beräkningar. För varje program så har tre modeller använts för simuleringar med varierande antal beräkningsnoder. Vi har undersökt vad som är mest lönsamt, att använda en eller båda CPU-kärnorna vid de olika simuleringarna. För att testa detta har vi kört simuleringar där vi har kört med en respektive två cpu-kärnor på beräkningsnoderna. Under simuleringarna har vi samlat in mätvärden som nätverk, minne och cpu-belastning för alla noder samt exekveringstider. Dessa värden har sedan sammanställts där vi ser att ju större en modell är desto mer lönar det sig att köra med en cpu-kärna. I endast ett av våra tester har det visat sig lönsamt att använda båda cpu-kärnorna. En formel har sedan utarbetats för att påvisa skillnaderna mellan olika antal processer med en respektive två cpu-kärnor per nod. Denna formel kan appliceras för att räkna ut den totala kostnaden per simulering med hjälp av årskostnaden för de noder och licenser som används.