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關注創建者：CFD_MAPLE 創建時間：2015-10-20
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探究實時仿真GPU求解器加速汽車行業設計創新
11月2日，【探究實時仿真GPU求解器加速汽車行業設計創新】網絡研討會邀請來自NVIDIA 行業拓展經理茅勇、Ansys高級應用工程師鄭偉巍，以及康明斯高級設計工程師胡芹共同演繹設計工程師如何快速探索概念、執行迭代與創新。
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基于大渦模擬的CFD仿真軟件—Fidelity CharLES
本次直播將為大家詳細介紹CharLES獨特的體網格生成技術（3D Voronoi Diagram），先進的物理模型（WMLES），高效并行方法（CPU&GPU），及其在航空航天和汽車仿真方面的應用
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gpu的實例教程
2019年，集成GPU占GPU市場的主導地位，但是由 于混合GPU同時擁有集成和專用GPU的能力，所以混合細分市場預計實現最高復合增長率。按GPU的設備進行劃分，市場可細分為計算機、平板電腦、智能手機、游戲機、電視、其他。就收入而言，智能手 機細分市場占比最大，在未來也將保持這一趨勢。但是，由于醫療等其他設備中對小型GPU的需求不斷增加，預計 未來的年復合增長率將最高。按GPU的行業進行劃分，市場可細分為電子、IT與電信、國防與情報、媒體與娛樂、汽車、其他。由于GPU在設計 和工程應用中的廣泛使用，預計汽車細分行業的年復合增長率最高。按GPU的地理區域劃分，市場可細分為北美、歐洲、亞太和其他地區。亞太地區在2019年主導了全球GPU市場， 預計在整個預測期內將保持主導地位。
全球GPU已經進入了寡頭壟斷的格局。在傳統GPU市場中，排名前三的Nvidia、AMD、Intel 的營收幾乎可以代表整個GPU行業收入。英偉達的收入占56%、AMD占26%、英特爾占18% 。 在手機和平板GPU方面，聯發科、海思麒麟、三星Exynos的GPU設計主要基于公版ARM Mali GPU或PowerVR微架構。高通驍龍Adreno和蘋果A系列采用自研GPU微架構。2019Q2，ARM、高通、蘋果、Imagination科技、英特爾是全球智能手機和平板的前五大 GPU供應商。同期ARM Mali在以上五大GPU供應商中占43%的市場份額，高通Adreno占36% 的份額，蘋果占12%的份額。
四、國產GPU自主之路：詳解國產GPU
國產GPU的發展落后于國產CPU，直到2014年4月，景嘉微 才成功研發出國內首款國產高性能、低功耗GPU芯片— JM5400。在國產GPU的開發中，GPU對CPU的依賴性和 GPU的高研發難度，阻礙了該產業的快速發展。首先，GPU對CPU有依賴性。
展開 在CPU領域，國內有一些廠商能夠做出高性能處理器，盡管跟AMD、英特爾的還沒得比，但至少能看到腳后跟了，而在GPU領域，國內的差距就更大了，沒有一家廠商的GPU芯片能跟AMD、NVIDIA的GPU相提并論，特別是在游戲及數據中心市場上。
不過國產GPU在別的領域還有一絲機會，長沙景嘉微就是國內研發GPU的公司之一，此前研發的JM5400 GPU芯片已經在國產軍用飛機上實現了對ATI M9芯片的替代，昨天該公司發表公告稱代號JM7200的下一代GPU芯片流片成功，而這顆GPU芯片還會進軍民用桌面市場。
根據官網資料，長沙景嘉微電子股份有限公司成立于2006年4月，下設北京麥克斯韋科技有限公司、長沙景美集成電路設計有限公司及石家莊分公司。公司致力于信息探測、信息處理和信息傳遞領域的技術和綜合應用，為客戶提供高可靠、高品質的解決方案、產品和配套服務。 目前是國內唯—成功自主研發國產化圖形處理芯片(GPU)并產業化的企業。 2016年3月，景嘉微在深圳證券交易所掛牌上市，股票代碼:300474。
景嘉微公司是一家軍民融合公司，旗下的產品涉及GPU芯片、軍用雷達等等，其中景美系列GPU芯片目前是他們的核心業務，營收、盈利占比超過70%，2014年該公司研發成功了JM5400 GPU芯片，號稱是國內首款具有自主知識產權的高性能GPU芯片，可廣泛應用于有高可靠性要求的圖形生成及顯示等領域，滿足機載、艦載、車載環境下圖形系統的功能與性能要求，全面替代M9、M54、M72、M96、IMX6等國外芯片。
JM5400已經在國內的軍用飛機等特種行業應用，之后景嘉微公司在2016年推出了新一代的JM7000系列GPU芯片，制程工藝從65nm升級到了28nm，增加了片內顯存的容量，集成了CPU核。
展開 在軟件層面，NVIDIA的CUDA生態通過提供完整的編程接口和工具鏈，讓開發者可以方便地將計算任務分配到GPU上執行，實現計算資源從CPU到GPU的轉移，顯著提升性能。
近年來，眾多CAE供應商都開始利用GPU加速。例如：
Ansys在2021年發布了GPU版本的Fluent求解器，且在Icepak、Structural Mechanics和HFSS中采用了GPU加速線性求解功能。
海克斯康的MSC Apex Generative Design借助NVIDIA的CUDA框架，實現了設計、網格化和分析功能的融合。
西門子2022年發布了首個GPU版本的Simcenter STAR-CCM+，專注于車輛外部空氣動力學應用。
Altair在2022年前后也發布了全GPU版本的LBM求解器。
達索系統（Dassault Systèmes）在電磁仿真中采用了GPU版本的時域有限差分方法。
Dyna和Nastran也采用了GPU技術，加速線性方程組的求解。
2024年，COMSOL Multiphysics發布了GPU版本的聲學仿真求解器。
截至目前，已有來自10多個ISV的120多個CAE應用通過GPU實現了加速。隨著GPU自身的持續升級和優化，CAE仿真獲得了更高的性能和更好的擴展性。
當前，云道智造也在積極探索GPU加速技術，通過引入更高的算力提升仿真效率，助力客戶降低硬件成本，縮短研發周期，加速產品上市進程，增強市場競爭力。
在今年即將發布的伏圖（Simdroid）6.0中，我們將正式推出GPU版本的求解器。
展開 幸運的是，GPU 對于 HPC 來說并不是必需的；GPU 并不是 HPC 所必需的。它們對于許多應用都很有用；然而，最新的 TOP500 系統統計（6 月 23 日）表明，37% 的機器使用 GPU。這個數字正在增加，并且隨著系統進入 exaFLOPS 領域，加速器的使用將繼續。
如前所述，GPU 不是必需的，但對于許多 HPC 應用程序來說通常是可取的。由于生成式 AI 行業爆炸式增長的巨大需求，許多 HPC 現場采購和/或云場景的擔憂是 GPU 的全面可用性（短缺）。“任何 GPU”（Nvidia、AMD 或 Intel）的高市場需求可能會促使 HPC 從業者考慮僅使用 CPU 的解決方案來幫助加速其代碼（例如，眾核、AVX-512、HBM、3D V-Cache 等） 。
對“GPU 周期”的搜索也可能會帶來一些新穎的方法。回想一下，HPC 中的一些原始 GPU 應用程序始于標準 GPU 卡和一種名為“ Brook ”的新語言，該語言是 CUDA 的前身，并在第一段中提到的一些早期 GPU 卡上運行。一開始，這種方法似乎有點尷尬，但速度的提高是不容忽視的。結果重塑了 HPC 領域。
最近，一個有趣的舉動是，最新版本的 AMD ROCm GPU 庫(V5.6) 提供了對移動和桌面級 iGPU（集成 GPU）的支持。在 LinkedIn 上的一篇簡短帖子中，HPC 專家 James Cuff 能夠使用 Ryzen 9 6900HX 桌面處理器在 CPU 和 CPU/iGPU 上運行 TensorFlow 基準測試。同樣的基準測試在 CPU 上運行需要 13 秒，在 CPU/iGPU 組合上運行需要 3 秒。
展開 近年來，隨著移動計算、工業智能化的發展，GPU開始用于手機、平板電腦到無人機和機器人等平臺的應用程序的加速，世界各地實驗室、高校、企業以及科研院的研究人員紛紛采用GPU獲得高性能計算支持，在工業領域，GPU也普遍用于仿真計算加速，尤其在汽車、航空航天、工業設備等多個高科技領域，更是掀起了新一輪的CFD應用熱潮。
那么，CFD為何要選擇GPU加速呢？這是為了使CFD仿真發揮最大效用，CFD工程師往往需要快速得到計算結果。而借助于GPU加速計算所提供的非凡應用程序性能，能將CFD程序計算密集部分的工作負載轉移到GPU，同時仍有CPU運行其余程序代碼，這樣計算速度大大提升。另外，從計算性能來看，在CFD應用中單個GPU的性能遠遠優于CPU，基于GPU加速的CFD計算速度明顯加快，很多復雜的CFD難題得以解決，因此，越來越多的CFD工程師選擇GPU加速。
03、流體仿真分析GPU選擇分享
CFD是一個計算需求強烈的領域，GPU的選擇將從根本上決定CFD分析過程的體驗。在CFD分析中，工程師前期花費的時間主要在模型建立和修改上，后期真正的分析時間消耗在計算機上，因此，選擇一款適合自身的CFD軟件和高性能建模工作站就顯得尤為重要。接下來小編軟件將選擇Altair的CFD工具，硬件將選擇NVIDIA RTX8000，通過一些案例模型進行實際評測，希望對大家選擇GPU時有所幫助。
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gpu的最新內容
Ansys軟件中的多GPU設置，可通過結合多個GPU的內存和處理能力來加速仿真性能，使您能夠對包含數百萬個元原子的大型超透鏡系統進行仿真。
在OpticStudio軟件中使用Lumerical超透鏡插件進行的超透鏡仿真
共封裝光學仿真
Lumerical套件的共封裝光學仿真，可以對光如何通過波導傳播進行建模，并展示波導形狀在光波分束與引導中的重要作用。
在2026 R1 新版本中，結構系列產品在效率、精度與工程可信度方面進一步增強：Mechanical 帶來更高效的網格變形與 GPU 感知資源預測能力，LS-DYNA 強化電池熱仿真與多物理場分析，Motion 提升系統級動力學性能，而 Sherlock、Forming 等工具也在電子可靠性與成形分析領域實現全面升級。
深圳勵悅展覽有限公司
?鳴謝單位?：國家超算深圳中心
展品范圍
?液冷技術?：冷板式、浸沒式（單相/兩相）、噴淋式、兩相流泵送冷卻等
?核心部件?：冷卻液（電子氟化液、礦物油等）、CDU（冷卻液分配單元）、冷板、快接頭、泵閥、漏液檢測系統、智能溫控傳感器
?數據中心應用?：模塊化/預制化液冷數據中心、微模塊、UPS、精密空調、余熱回收系統
?AI與算力配套?：GPU
基于云的多處理器與 GPU 加速進一步縮短了周轉時間，使多物理場設計團隊能夠在復雜且受熱約束的三維封裝結構中實現快速迭代。
擴展后的多物理場仿真與分析能力，進一步增強了在光子、電氣和熱等多個領域的覆蓋。
UltraLAB深耕高性能圖形工作站與異構計算平臺領域，針對COMSOL代理模型的全棧算力需求——從DOE參數掃描的CPU密集型求解，到DNN訓練的GPU加速，再到仿真App部署的多用戶并發——提供從單卡桌面工作站到多節點GPU集群、從Windows開發環境到國產Linux自主可控平臺的全系列硬件解決方案。
汽車芯片/半導體：主控芯片(SoC)、MCU、GPU、FPGA、AI芯片、功率半導體(IGBT/SiC)、傳感器芯片、存儲芯片。
2. 軟件定義汽車與操作系統 (Software-Defined Vehicle & OS)
車載操作系統： QNX、Linux、Android、RTOS、車規級微內核操作系統。
引擎配置新增 enable_ray_query 參數，控制 GPU 光線查詢功能開關。
課程目標
- 全面理解 GPU 與 CPU 架構差異
- 學習 GPU 的發展歷史，從早期到最新產品
- 理解 GPU 的內部結構
- 理解不同類型的內存及其對性能的影響
- 了解 GPU 內部組件的最新技術
- 掌握 CUDA 編程基礎
- 在 Windows 與 Linux 平臺上使用 CUDA 進行 GPU 編程
2026 R1版本加強了SPH求解器，并且針對粒子自適應加密、GPU加速、入口邊界條件、粘性力模型等多項功能進行了更新，此外，新版本在多物理場耦合及計算性能方面也實現了顯著提升。
講師：
張琪 | Ansys 高級應用工程師
張琪，哈爾濱工程大學船舶與海洋工程專業碩士學位，從事流體仿真工作10年＋，專注于空調熱管理、油冷電機等行業應用。
OptoCompiler的直接橋接
Synopsys OptoCompiler與INTERCONNECT的互操作性
Sentaurus TCAD - Lumerical FDTD工作流
適用于PrimeSim的光子Verilog-A緊湊模型
Ansys Lumerical FDTD
Lumerical Burst改進（“提交即忘”模式、支持S參數掃描、支持Spot實例）
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