NVIDIA GPU
關注創建者：匿名 創建時間：2021-11-01
NVIDIA GPU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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NVIDIA GPU的實例教程
NVIDIA與Altair合作致力于提升工程仿真和高性能計算的性能與效率，
通過GPU加速來提高仿真計算速度和準確性，融合人工智能和深度學習尖端技術應用，構建可持續性發展的數字化元宇宙。
云端高性能計算平臺Altair? Access? 集成GPU加速技術和人工智能平臺，全面釋放GPU計算力潛能，遠程計算資源可視化隨時查看作業狀態，最大程度地提高軟硬件資源利用率。
R
TX架構平臺采用創新Tensor Core技術，加速深度學習算法的訓練與推理過程，從而提高計算效率。輔以人工智能技術進行模型優化和自適應計算，從而提高計算準確性和效率。
離散元法DEM仿真是密集型計算，伴隨著龐大的運算量。計算流體力學模擬分析往往受限于可用計算資源及超長運行時間，這一直是將高保真模擬集成到基于仿真設計周期中的阻礙。
運用GPU并行架構徹底改變現況，以極短時間真實地模擬問題，以高質量可視化呈現分析結果，相較于傳統計算群集大幅降低能源耗損，顯著縮短運算時間。
本次網絡研討會邀請來自NVIDIA及ALTAIR技術專家，共同探討NVIDIA GPU加速仿真模擬性能優勢，并且分享行業成功案例。
展開 Altair宣布CFD仿真軟件Altair AcuSolve?和三維渲染和動畫工具Thea Render，現提供對NVIDIA GPU的增強支持，速度比使用同等配置的CPU快4倍！
除了提供GPU支持外，Altair還支持基于LBM算法的CFD軟件Altair ultraFluidX?和基于粒子法的CFD軟件Altair nanoFluidX?的NVIDIA RTX Server驗證，縮短產品仿真和迭代所需時間，從而加速產品上市。
利用 Altair ultraFluidX
對Altair CX-1概念設計進行外部空氣動力學仿真
AcuSolve仿真速度超CPU四倍
Altair AcuSolve?是一款通用型CFD軟件，可幫助工程師利用設計的湍流和熱傳遞來模擬流體流動。借助NVIDIA GPU，AcuSolve用戶可以執行的仿真速度比使用同等配置的CPU快4倍。
通過在NVIDIA RTX服務器上使用基于GPU的CFD求解器，大規模CFD模擬現在只需數小時而不是數天。
展開 同時，在NVIDIA GPU的助力下，Ansys Discovery能夠提供即時 3D 設計仿真功能，實現實時交互設計探索和快速產品創新。基于NVIDIA CUDA的Ansys產品可將幾小時的設計模擬工作流程縮短為幾分鐘甚至幾秒，助力設計工程師以更快的速度做出更明智的設計決策。本次網絡研討會，我們邀請到NVIDIA高級解決方案架構師宋毅明，以及Ansys中國高級應用工程師鄭偉巍共同為大家講解Ansys Discovery 運用NVIDIA 最新工業級GPU技術如何以更快的速度探索概念、執行迭代與創新。歡迎報名參會！
時間：9月24日（星期四），14:00-15:00
會議大綱：通過觀看本次網絡研討會，您將學習到，
NVIDIA Quadro系列產品介紹
NVIDIA CUDA如何加速仿真計算及流程
Ansys Discovery產品介紹及仿真精度
Ansys Discovery在行業中的應用案例
講師簡介：
宋毅明，NVIDIA Quadro 產品部門高級解決方案架構師。南京大學計算機軟件工程方向碩士畢業。曾在 AMD、Intel 從事 3D 圖形驅動開發，在 epic games 從事 UNREAL 游戲引擎開發工作。對計算機圖形學、directx 游戲引擎開發優化有深刻理解。
鄭偉巍（Erik Zheng），畢業于哈爾濱工業大學熱力渦輪機專業，機械結構設計專家。曾任諾基亞通信、摩托羅拉高級結構設計工程師，熟悉壓鑄件/塑料件/鈑金件設計及加工工藝，熟練使用CREO和Ansys工具，也曾有三年汽車領域碰撞及非線性有限元分析經驗。
展開 然而，當GPU憑借卓越的并行處理功能而大受歡迎時，其也正在重新定義工程師開展仿真的方式。
為了證明GPU的強大功能，我們使用Ansys Fluent流體仿真軟件測試了各種標準CFD基準模型。我們在包含8個NVIDIA H100 Tensor Core GPU的Supermicro AS-8125GS-TNHR服務器上求解了兩種不同的模型——第一個是包含2400萬個網格單元的燃氣輪機燃燒室內部流動模型，第二個是包含5000萬個網格單元的汽車外部空氣動力學仿真模型。我們分別在1、2、4和8個GPU上求解了這兩個模型，以測量加速和效率。
兩種模型在H100 GPU上的并行加速比和并行效率。在8個GPU上的仿真速度降低，是因為該模型對于8個CPU的配置來說太小。使用的版本為2024 R2的預覽版。
GPU增強仿真的優勢
此外，在云端平臺（比如由AWS軟件提供支持的Ansys Gateway）上使用GPU，可實現多種優勢：
效率：通過同時處理許多任務，GPU可縮短求解器時間，尤其是處理大型復雜模型時，效果更為顯著。
性價比：在NVIDIA GPU而非傳統CPU上運行的仿真，可以顯著降低成本。
環境影響：GPU還通過減少密集計算的能耗來支持可持續性目標。
實際影響和未來前景
通過在Amazon EC2等平臺上利用NVIDIA H100和A100 Tensor Core GPU等GPU，工程師可以處理更多的設計迭代，從而加速創新并提高產品質量。這種增強的計算能力可加速研發，使企業能夠更快地將更具競爭力和適應力的產品推向市場。
展開 The installed base of CUDA applications that make use of Nvidia GPUs are poised to be able to adapt over time to an open, multivendor, multiarchitecture software approach created to serve all vendors, not just Nvidia.
由于多個 GPU 供應商的競爭，一個充滿活力的 GPU 生態系統正在興起。 這是加速器競爭越來越激烈的趨勢的一部分。 使用 Nvidia GPU 的 CUDA 應用程序的安裝基礎將能夠隨著時間的推移適應開放的、多供應商、多架構的軟件方法，該方法旨在為所有供應商（而不僅僅是 Nvidia）提供服務。
While CUDA has earned a strong following given its value proposition and the strength of Nvidia GPUs in the ecosystem, there are increasing concerns regarding the lock-in that use of CUDA creates. Such concerns stem from the proprietary focus highlighted by these factors:
雖然 CUDA 因其價值主張和 Nvidia GPU 在生態系統中的實力而贏得了眾多追隨者，但人們越來越擔心 CUDA 的使用造成的鎖定。
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NVIDIA GPU的最新內容
Ansys多年來一直使用最新的領先GPU來提供最佳性能，并使用NVIDIA RTX GPU來盡量提供領先的光線追跡仿真。
光線追跡仿真軟件
Ansys具有不同的軟件解決方案，可用于在不同光學組件上執行不同級別的光線追跡。主要軟件解決方案有Ansys Zemax OpticStudio和Ansys Speos。
利用在NVIDIA GPU加速計算平臺上運行的Ansys仿真軟件，寶馬集團能夠解決不必要的反射和眩光，從而確保舒適的駕駛環境。
什么是光線追跡？3個月前
Ansys多年來一直使用最新的領先GPU來提供最佳性能，并使用NVIDIA RTX GPU來盡量提供領先的光線追跡仿真。
光線追跡仿真軟件
Ansys具有不同的軟件解決方案，可用于在不同光學組件上執行不同級別的光線追跡。主要軟件解決方案有Ansys Zemax OpticStudio軟件和Ansys Speos應用。
</li><li>圖形硬件：</li><li>與 OpenGL3.2或更高版本兼容的 OpenGL 3D 圖形加速器；</li><li>2 GB 或更大的專用內存；</li><li>僅支持 AMD和 NVIDIA GPU(不支持 Intel 芯片組)。
如表所示，四輪訓練的參數對比，均采用 GCNS 算法，訓練硬件采用 NVIDIA A100 GPU。
如圖，四輪訓練預測精度在51個驗證集上的對比曲線，風阻系數值覆蓋0.25到0.38區間，其中x軸為驗證樣本編號，y軸為值。藍色曲線來自樣本庫，橘色曲線是 PhysicsAI 預測。
性價比：在NVIDIA GPU而非傳統CPU上運行的仿真，可以顯著降低成本。
環境影響：GPU還通過減少密集計算的能耗來支持可持續性目標。
實際影響和未來前景
通過在Amazon EC2等平臺上利用NVIDIA H100和A100 Tensor Core GPU等GPU，工程師可以處理更多的設計迭代，從而加速創新并提高產品質量。
NVIDIA GPUDirect RDMA：GPUDirect RDMA允許將仿真的圖像數據直接從NVIDIA GPU發送到proFrame中，完全無需占用主系統內存（RAM）的帶寬，也無需CPU進行任何數據中轉。整個數據鏈路變為：aiSim -> GPU顯存 -> PCIe -> proFRAME 。
2、基于 Docker Compose 的單機部署
關于“基于 Docker Compose 的單機部署”方案，下面將從硬件要求、功能集成、啟動速度三方面具體闡述：
（1）極簡硬件要求
單機部署是一種更為簡單、相對隔離的解決方案，只需將Docker Compose部署在帶有1個或多個 NVIDIA GPU（T4/A100/2080 Ti/A10）的單臺服務器中，深度優化推理速度，適配邊緣計算節點或小型數據中心
</li><li>超透鏡基準測試，單個節點上的多個Nvidia A100 GPU。對于24GB超透鏡仿真模型，使用2個GPU的FDTD仿真速度快2.0倍，使用4個GPU的FDTD仿真速度快4.0倍，使用6個GPU的FDTD仿真速度快6.0倍，使用8個GPU的FDTD模擬速度快8.0倍。
</li><li>基于Nvidia GPU加速。</li></ul><p><br></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/x0yLiaf5fF6yoVibTeSqBpqMYyDTicj6spCKWiaJTsof8hE6Z6ZRhOcrKHooDc13SDzdHYDVAIUCkPAneToYqskFhg/640?
