GPU加速
關注創建者：匿名 創建時間：2021-07-26
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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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GPU加速的實例教程
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。
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。
3、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。
展開 Ansys與NVIDIA有著長久的戰略合作關系，作為高性能計算領域的技術領導者，雙方展開密切合作在Ansys多物理場解決方案中開發GPU加速求解器和算法，確保在Ansys軟件上運行的仿真工作具有最快的性能。此外還在專業圖形方案領域進行合作，確保Ansys在建模、后處理和可視化等工作流程能夠發揮最佳性能和質量水平。
當下隨著科技的發展，汽車內外飾照明越來越復雜，以往想要模擬出高逼真的視覺效果，需要堆棧CPU數量用于模擬計算，硬件成本很高。而在即將正式推出的Ansys Speos GPU加速計算中，可實現4-8倍運算能力的提高，通過借助GPU加速獲得更好的結果、更快的模擬以及更高的精度和分辨率，實現基于物理的逼真渲染，消除時間/硬件管理等障礙，進一步加快開發速度。
12月21日，Ansys將聯合NVIDIA共同推出【基于Ansys Speos的GPU光學模擬加速計算】網絡研討會，本次會議邀請來自NVIDIA 行業拓展經理茅勇，以及Ansys Speos應用工程師孫鴻燁作為主講嘉賓，共同分享實現快速計算的關鍵技術以及最新光學仿真的功能革新，歡迎大家報名參會。
展開 同樣的，在CAE仿真領域，隨著模型規模越來越大，產品創新方案需求越來越快，傳統的CPU越來越無法滿足現代3D圖形應用程序的復雜計算任務，因此，對于GPU加速的計算需求也越來越多。在這樣的市場需求環境下，北鯤云超算平臺接入了GPU A100能夠為仿真領域的工程師提供更加完善的云計算仿真資源。
在CFD（Computational Fluid Dynamics，計算流體仿真），網格的合理設計和高質量生成是CFD計算的前提條件，也是影響CFD計算結果的最主要的決定性因素之一，借助于GPU加速計算所提供的強大的應用程序性能，能將CFD程序計算密集部分的工作負載轉移到GPU，使CFD計算速度明顯加快。由于GPU的選擇將從根本上決定CFD分析過程的體驗，如何更有效結合CFD模型特點和GPU硬件加速，進而充分釋放并行計算能力實現極致加速成為非常重要的研究課題。對于真領域的工程師而言，通過在北鯤云超算平臺云計算SaaS服務，在北鯤云超算平臺可以自行選擇所需的計算資源。
當前，CFD工程師面臨產品復雜度更高、運行環境復雜多變等挑戰，需要強大的計算能力來滿足仿真和分析復雜工程設計的密集多線程要求，面對更復雜的仿真計算模型，對于顯卡也有較高的要求，因此，北鯤云超算平臺提供NVIDIA V100、NVIDIA A100等豐富的計算資源，對于CFD工程師而言顯然是一個不錯的選擇。
北鯤云超算平臺具備優異的追蹤渲染性能以及加速計算專用處理單元，CFD工程師們可以在預處理、求解以及后處理的流程中獲取GPU的出色性能加持，加快仿真迭代速度。這個能力使CFD工程師能夠以比現在快幾個數量級的速度解決全球最具挑戰性的計算問題。
展開 而格子玻爾茲曼方法基于笛卡爾網格的顯式線性的計算特點，使得其天然適合于GPU的流處理框架。比如在GPU上計算D2Q9格式的LBM方程，我們可以將具有相同速度向量的數據包分配到一個數組中，并保持原始格子布局，求解過程便是對這些數組的更新。
當然，GPU在進行LBM計算的時候，不會改變其物理計算的本質，仍然是通過速度分布函數、宏觀物理量和平衡態分布之間的迭代來實現的。因此，如果代碼調試沒有問題的話，GPU計算的結果和CPU應該是一致的。
當然，要想GPU算法能夠實現更好的加速效果，也需要對參數存儲、傳遞和計算進行優化。目前，許多LBM方法在配合GPU計算已產生恐怖的加速性能，比如已有商業軟件可將單塊顯卡的計算加速能力提高到等價于數千個CPU核的量級。相信隨著GPU性能和軟件本身的不斷進化，GPU一定會讓LBM徹底飛起來。
來源于：LBM與流體力學 作者： 盧比與鋼蛋
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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。
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。
加速FDTD仿真的新功能（體電流源、寬帶源、直接網格劃分）
RCWA求解器新功能（Theta和Phi二維映射、擴展場監視器區域、內存與線程的自動平衡）
3D CAD現代窗口設為默認模式
Ansys LumericalMultiphysics
VCSEL設計工具
Ansys Lumerical INTERCONNECT
非線性環緊湊模型
仿真速度提升
加速–相機仿真重新平衡
光學部件設計
光導–混合模式下控制最大棱鏡高度(Ansys Speos)
自由曲面透鏡–銳利截止(Ansys Speos)
全內反射透鏡–基于光軸定義(Ansys Speos)
同時修改多個參數(Ansys Speos)
OS/OL–支持多輪廓修剪(Ansys Speos)
HOD–導出多配置下的旋轉軸和角度(Ansys Speos
同時，還將展示 LS-DYNA與GPU加速和AI技術結合的最新開發進展和應用。
同時，結合GPU加速技術，實現大規模復雜系統的快速仿真，突破硬件限制，提升仿真效率。
第二，多物理場仿真的一體化集成。
4/15 | Ansys eVTOL總體解決方案2026更新簡介
講師簡介：
姚翔 | Ansys 高級應用工程師
主題簡介：主要介紹Ansys CFD 2026最新版本在電動垂直起降飛行器(eVTOL)產品解決方案中的重要提升，包括：全新Fluids One一體化仿真流程、快速八叉樹網格功能、GPU加速求解及后處理功能的應用案例，基于全面提升后的Morph優化方法進行旋翼氣動及噪聲優化應用案例
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。
本文檔詳細說明Abaqus軟件借助 NVIDIA CUDA 實現Standard 求解器 GPU 加速的完整流程，包含環境檢查、CUDA 安裝、軟件關聯、加速啟用與效果驗證全步驟，同時明確使用限制與常見問題，可直接用于工程仿真配置參考。
