GPU求解器
關注創建者：匿名 創建時間：2021-10-25
GPU求解器的視頻教程
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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Cadence Celsius EC Solver 是液冷服務器熱仿真的最佳選擇
全GPU 求解器正在開發中，CPU的HPC 加速可跨主板，測試加速到352核。芯片模型可通過Cadence Celsius Solver ROM 或 Cim 模型與Celsius EC 無縫對接。 Celsius EC 還可與Cadence 數據中心熱仿真軟件 Reality DC結合， 通過AI 服務器模型無縫對接。
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GPU求解器的實例教程
想了解最新NVIDIA GPU相關技術嗎？
想把握汽車行業在概念設計階段的仿真動向嗎？
想洞察仿真技術究竟為汽車發動機設計研發帶來哪些轉變？
敬請關注11月2日由Ansys與NVIDIA、康明斯聯合巨獻的【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。
隨著汽車等行業不斷推出越來越復雜的產品，這為提高效率和改進工藝留下很大空間。傳統的研發流程中工程師往往在設計中后期階段才采用仿真分析，但如果此時一旦發現問題勢必會讓項目開發周期延長，進而難以應對激烈的市場競爭，因此在流程中盡早地引入仿真技術，有助于更迅速地探索和驗證設計，加快新產品的研發。
Ansys仿真軟件持續更新升級，其中就有相當一部分都是針對汽車行業用戶的，目前Ansys在汽車領域已形成非常完備的行業應用實踐。如近期Mechanical推出的全新短纖維增強復合材料結構分析流程等等；而被廣大用戶所熟知的Ansys Discovery更是專門為設計工程師開發的 “實時仿真設計工具” ，能助力在概念設計階段就提供包括幾何建模及清理、結構、模態、熱及流體（內流及外流）以及拓撲優化等一系列設計及分析功能。
而當Ansys Discovery 融入NVIDIA GPU先進的計算能力將大放異彩，Discovery借助實時 GPU 求解器提供即時 3D 設計仿真，能夠實現交互設計探索和快速的產品創新。
展開 而當Ansys Discovery 融入NVIDIA GPU先進的計算能力將大放異彩，Discovery借助實時 GPU 求解器提供即時 3D 設計仿真，能夠實現交互設計探索和快速的產品創新。不僅讓設計團隊能夠在產品開發的早期探索更多設計方案，其所帶來的商業價值也不可小覷：加快產品開發、降低成本以及提高產品性能。
11月2日，【探究實時仿真GPU求解器加速汽車行業設計創新】網絡研討會將邀請來自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。會議將分享NVIDIA 最新工業級GPU技術，其計算能力如何助力Ansys Discovery這一開創性仿真軟件在汽車行業應用中提高產品性能，也近距離聆聽Discovery在康明斯的實際應用，促進設計和分析團隊之間實現更好的溝通。
展開 想了解最新NVIDIA GPU相關技術嗎？
想把握汽車行業在概念設計階段的仿真動向嗎？
想洞察仿真技術究竟為汽車發動機設計研發帶來哪些轉變？
敬請關注11月2日由Ansys與NVIDIA、康明斯聯合巨獻的【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。
隨著汽車等行業不斷推出越來越復雜的產品，這為提高效率和改進工藝留下很大空間。傳統的研發流程中工程師往往在設計中后期階段才采用仿真分析，但如果此時一旦發現問題勢必會讓項目開發周期延長，進而難以應對激烈的市場競爭，因此在流程中盡早地引入仿真技術，有助于更迅速地探索和驗證設計，加快新產品的研發。
Ansys仿真軟件持續更新升級，其中就有相當一部分都是針對汽車行業用戶的，目前Ansys在汽車領域已形成非常完備的行業應用實踐。如近期Mechanical推出的全新短纖維增強復合材料結構分析流程等等；而被廣大用戶所熟知的Ansys Discovery更是專門為設計工程師開發的 “實時仿真設計工具” ，能助力在概念設計階段就提供包括幾何建模及清理、結構、模態、熱及流體（內流及外流）以及拓撲優化等一系列設計及分析功能。
而當Ansys Discovery 融入NVIDIA GPU先進的計算能力將大放異彩，Discovery借助實時 GPU 求解器提供即時 3D 設計仿真，能夠實現交互設計探索和快速的產品創新。
展開 而當Ansys Discovery 融入NVIDIA GPU先進的計算能力將大放異彩，Discovery借助實時 GPU 求解器提供即時 3D 設計仿真，能夠實現交互設計探索和快速的產品創新。不僅讓設計團隊能夠在產品開發的早期探索更多設計方案，其所帶來的商業價值也不可小覷：加快產品開發、降低成本以及提高產品性能。
11月2日，【探究實時仿真GPU求解器加速汽車行業設計創新】網絡研討會將邀請來自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。會議將分享NVIDIA 最新工業級GPU技術，其計算能力如何助力Ansys Discovery這一開創性仿真軟件在汽車行業應用中提高產品性能，也近距離聆聽Discovery在康明斯的實際應用，促進設計和分析團隊之間實現更好的溝通。
展開 使用A100和A10 GPU在由AWS軟件支持的Ansys Gateway上運行Ansys Fluent GPU求解器，在Fluent 2024 R1版本軟件上運行三種案例時實現了并行速度提升。
總而言之，GPU加速計算的采用，尤其是在CFD仿真中的應用，不僅顯著提高了仿真效率，還在成本控制與環保責任方面實現了質的飛躍。
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點播推薦：Ansys Fluent GPU solver 2025 R1新功能介紹
Ansys Fluent原生GPU求解器致力于解決CFD方法在解決工程應用問題時，面臨的計算效率問題，補充傳統的基于CPU的計算資源難以滿足高效計算的要求。本次會議介紹了Ansys Fluent原生GPU求解器的最新測試結果，了解GPU相對于傳統CPU硬件的優勢所在，以及市場上各類型號GPU的支持現狀和基本算力信息；還會介紹基于Fluent GPU支持的最新模型以及工程應用案例，目前點播內容可在Ansys數字資源中心查看，歡迎大家前往觀看。點擊查看點播
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<p>今日16:00，Ansys官方『Ansys Fluent 2026 R1 動力電池新功能介紹』研討會將解讀Ansys Fluent 2026 R1 動力電池模塊新功能，涵蓋GPU求解器、熱失控仿真、降階模型及大規模電池模型處理效率提升等核心更新。
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點播推薦：Ansys Fluent 2026新功能介紹及行業應用
在Ansys 2026新功能系列網絡研討會中，Ansys Fluent 2026 R1 的功能更新主要圍繞 GPU原生求解器、自動化與可靠性方面，目標是讓復雜多物理場仿真 “算得更快、建得更穩、用得更順” 。觀看點播內容：
感知在環仿真案例
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4/21 | Ansys Fluent 2026 R1動力電池新功能介紹
主題簡介：Fluent 2026 R1版本電池模塊的更新主要包括GPU求解器支持電池模塊中共軛傳熱計算，熱失控仿真，降階模型訓練；降階模型中面通量分布提升含流量變化的降階模型的預測精度。
求解器支持電池模塊中共軛傳熱計算，熱失控仿真，降階模型訓練；降階模型中面通量分布提升含流量變化的降階模型的預測精度。
適合人群：熱設計工程師、電子散熱工程師、結構工程師
NO.6 Ansys Fluent 2026新功能介紹及行業應用
核心價值：GPU原生求解器性能提升40%+，內存節省25%；支持VOF多相流+能量方程、沸騰傳熱等復雜問題。
GPU 求解器性能顯著提升：混合精度（Hybrid Precision）在保持精度的同時，實現最高 40%+ 的加速與 25% 內存節省；GPU 直連通信、異步后處理、Direct Post on GPU：大規模算例中顯著降低數據搬運開銷
2. GPU求解器支持更多物理模型。
過去一年，公司各產品線聚焦關鍵技術，取得了一系列扎實進展：
■ AICFD 智能化功能持續豐富，AI助手與網格生成能力增強；旋轉機械仿真完成多場景全面驗證；在GPU求解器、密度基求解器等前沿方向展開預研。
■ AIFEM 前后處理效率顯著提升，EDA接口實現自動化建模與映射；腳本錄制支持流程自動化；接觸算法通過工程驗證；多物理場耦合與應力疲勞評估能力進一步完善。
此外，Altair不斷投資于Feko的技術創新，近期增強的功能包括更快的GPU加速求解器、改進的周期性結構分析以及對新興應用（如毫米波和太赫茲技術）的更好支持。
結語
在競爭日益激烈的市場環境中，采用先進的仿真工具已成為企業保持技術領先的關鍵。Altair Feko 憑借其全面的電磁仿真能力、卓越的大問題處理性能和與其他工程工具的深度集成，為各行業工程師提供了值得信賴的解決方案。
加速的求解器）
存儲
NVMe SSD ≥ 2TB（高IO）
系統
Windows 11 Pro / RHEL / Ubuntu 22.04 LTS
備注：適合ABAQUS、Digimat、Ansys ACP等中型模型
2.
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點播推薦：Ansys Fluent GPU solver 2025 R1新功能介紹
Ansys Fluent原生GPU求解器致力于解決CFD方法在解決工程應用問題時，面臨的計算效率問題，補充傳統的基于CPU的計算資源難以滿足高效計算的要求。
