Ansys Speos依托多軟件協同能力、非序列光線追跡、物理無偏渲染技術，完美解決上述痛點，實現AR HUD從部件設計到系統級驗證的全流程仿真落地。 基于Ansys一體化AR HUD仿真架構與軟件分工 本次AR風擋HUD仿真采用Ansys三大光學軟件協同作業模式，各軟件各司其職，數據無縫流轉，最終由Speos完成系統級集成與分析。

建立從概念驗證、方案對比到詳細性能分析的完整仿真思路，幫助高校師生掌握電力設備多物理場耦合分析方法，提升問題定位與設計優化能力；3. 將仿真嵌入電力設備研發全流程，實現仿真驅動設計，助力提升設備性能、縮短研發周期、提高科研與工程實踐效率。

我們提供業內領先的芯片設計、IP 核、仿真與分析解決方案以及設計服務。新思科技與來自廣泛各個行業的客戶緊密合作，最大化其研發能力與生產效率，激勵今天的創新，以激發未來無限創意，讓明天更有新思。如需了解更多信息，請訪問 www.synopsys.com/zh-cn

一個中等規模多物理場模型（50萬網格）可能需要16GB內存，1000點掃描在10節點集群上并發，總內存需求即160GB CPU并行效率：COMSOL的FEM求解器對多核并行支持良好（PARDISO直接求解器、GMRES迭代求解器），但參數掃描的并行是"任務級"而非"線程級"——每個設計點內部用多核，多個設計點之間再并行，形成兩層并行結構 I/O吞吐量：每個設計點產生的結果文件（mph、txt

PRO 7945WX（16核32線程） GCI 需多次串行/并行求解，20-24 核是中小模型的效率甜點 內存 128GB DDR5-4800 ECC RDIMM（4×32GB） 支撐中等密度網格（百萬級自由度）的細網格求解 系統盤 2TB

在云端，可能的組合非常豐富，使用Ansys Cloud可以輕松地嘗試不同的實例。您還可以將結果與現有的FDTD性能基準測試進行比較。 推薦參閱 有關高性能計算、硬件如何影響仿真性能以及如何優化AWS實例的更多信息，請參閱這些帖子。

應對廣泛物理尺度范圍的挑戰，需要仿真工具的支持，例如新思科技RedHawk-SC電源完整性仿真軟件、用于簽核的新思科技Exalto芯片優化電磁建模軟件、用于大型IP和3D集成電路（3D-IC）的新思科技PathFinder-SC靜電放電可靠性簽核，以及其他新思科技高性能計算（HPC）和數據中心解決方案。這些工具能夠在處理不同物理尺度問題時無縫銜接，同時保持準確性和計算效率。

03 計算效率瓶頸解決方案 方案一：多次作業并行運算，找出合適運算規模 不同的大規模作業需要不同的優化方式，其中包括優化數據讀寫策略、優化網格劃分、找到合適的最佳并行規模。

對于每一束光線，都需要進行數百到數千次運算，才能準確計算其穿過組件的路徑，這就需要具有高計算性能的計算系統。 高端CPU有多個內核，其中最高端的CPU有多達128個內核，其可獨立處理每束光線。然而，GPU（通常稱為顯卡）具有不同的架構，其內部的計算單元更小但更多。因此，更好的GPU可以提高光線追跡功能。 NVIDIA在2018年將RTX技術推向市場以來，GPU的功能得到了顯著提升。

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