mendapatkan informasi laporan dari forum pengguna CalculiX di Yahoo Group beberapa tahun yg lalu yg dibuat compile statically dan dipublish untuk CalculiX versi 2.12 (j.p-baeza@orange.fr) penggunaan pilihan solver PARDISO dikenal lebih stabil & cepat karena jenis direct bukan iterative, mendukung multi-core serta dapat memanfaatkan hardsik jika menyelesaikan jumlah persaaman yg sangat besar dibatasi oleh kapasitas memory (out-of-core capabilities). solver library PARDISO banyak digunakan FE komersil seperti Robot SA, RAM Concept, NISA, TNO DIANA, COMSOL, mungkin lainnya juga, sedangkan SAP2000/ETABS & MSC Nastran menggunakan solver library TAUCS.
untuk versi tebaru 2.16 belum ada updates darinya, namun secara official distribusi untuk windows (R. Brzegowy) diberikan pilihan solver tersebut walau secara dynamically linking, dengan artian pengguna perlu menyediakan file library tersebut pada folder yg sama.
...\windows\redist\intel64_win\compiler
...\windows\mkl\lib\intel64_win
seperti tampilan berikut, cukup salin dan tempatkan pada folder CalculiX bawaan official website distribusi windows.
.
.
untuk versi tebaru 2.16 belum ada updates darinya, namun secara official distribusi untuk windows (R. Brzegowy) diberikan pilihan solver tersebut walau secara dynamically linking, dengan artian pengguna perlu menyediakan file library tersebut pada folder yg sama.
.
.
untuk penggunaan CalculiX versi 2.16 pengguna perlu mendownload dari webs Intel langsung di sini yg mana sebelunya perlu registrasi terlebih dahulu, lalu ikuti untuk melakukan proses instalasi. cukup besar sekitar 2Giga kebutuhan ruang hardisk yg diperlukan, dapat dihapus/uninstall jika sudah menyalin beberapa file library yg dibutuhkan.
.
.
adapun file library yg dibutuhkan berada pada folder instalasi:
...\windows\redist\intel64_win\mkl...\windows\redist\intel64_win\compiler
...\windows\mkl\lib\intel64_win
seperti tampilan berikut, cukup salin dan tempatkan pada folder CalculiX bawaan official website distribusi windows.
.
.
,
.
berikut contoh tampilan jika telah berhasil running,
.
.
.
solver jenis iterative scaling diketahui lebih cepat dan mampu menyelesaikan lebih banyak persamaan dibanding jenis direct, beberapa developer software FE juga menyampaikan solver iterative lebih sedikit kebutuhan memory. walau dikenal cukup hebat solver library PARDISO, merujuk tulisan paper dari Fialko (2015) dapat gagal saat read/write di hardsik akibat tahap switch ketika memory tidak mencukupi. sehingga sebaiknya menggunakan hard drive jenis Solid State (SSD) dan juga motherboard yg sudah mendukung Disk Caching biasa tersedia pada jenis PC Server. pengguna CalculiX disarankan tetap menyimpan beberapa solver library yg sudah ada (Spooles, Iterative, Pardiso) untuk kemudahan pergantian antisipasi kegagalan suatu solver. mengenai solver library yg lain belum sya dapat adalah untuk TAUCS, ada perorangan yg sudah berhasil compile namun untuk OS Mac.
.
(sumber: Dhondt, 2019)
.
.
**updates untuk Intel MKL versi 2020.4 dan CalculiX versi 2.17 ada tambahan file AVX2 untuk optimalisasi processor Intel 4th Gen (Haswell) keatas.
.
.
.
untuk pengguna processor AMD dengan solver Pardiso & PaStiX perlu setting optimalisasi sebagai berikut,
.
.
solver PaStiX dengan GPU NVidia dikenal lebih cepat sekitar empat sampai delapan kali solver Intel MKL Pardiso, namun perlu beberapa perhatian terhadap kompitabilitas CalculiX diantaranya adalah features Mortar Contact serta expanded element beams dan shell karena adanya penerapan multi point constraints. sebaiknya dilakukan test pda model lebih kecil dan sederhana terlebih dahulu untuk membandingkan waktu penyelesaian dan hasil dari beberapa solver yg digunakan.