GPU加速仿真
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-04
GPU加速仿真的視頻教程
探究實(shí)時仿真GPU求解器加速汽車行業(yè)設(shè)計創(chuàng)新
11月2日，【探究實(shí)時仿真GPU求解器加速汽車行業(yè)設(shè)計創(chuàng)新】網(wǎng)絡(luò)研討會邀請來自NVIDIA 行業(yè)拓展經(jīng)理茅勇、Ansys高級應(yīng)用工程師鄭偉巍，以及康明斯高級設(shè)計工程師胡芹共同演繹設(shè)計工程師如何快速探索概念、執(zhí)行迭代與創(chuàng)新。
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應(yīng)用VI-grade仿真解決方案加速汽車電動化研發(fā)
應(yīng)用VI-grade仿真解決方案加速汽車電動化研發(fā) 適用人群：從事新能源汽車整車性能開發(fā)、動力總成開發(fā)以及整車集成的工程師 應(yīng)用VI-grade仿真解決方案加速汽車電動化研發(fā)（免費(fèi)）【已結(jié)束】 直播時間：2022-03-01 19:30 電動汽車是近年來汽車行業(yè)的一個熱門話題，電氣化現(xiàn)在在汽車設(shè)計過程中有著非常重要的地位。
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如何用高性能計算加速CAE仿真性能
適用人群：CAE仿真性能學(xué)習(xí)者與從業(yè)者 參加本次課程，您將學(xué)到： 1、不同的CAE應(yīng)用該如何配置高性能計算 2、引入HPC及云平臺加速現(xiàn)有資產(chǎn)價值 3、Altair PBS關(guān)鍵技術(shù)介紹 課程討論群：521081146 進(jìn)群查看群文件免費(fèi)領(lǐng)?。?.直播課件 2.Altair官方內(nèi)部資料
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GPU加速仿真的實(shí)例教程
現(xiàn)在，基于CUDA的渲染器可以使用NVIDIA OptiX AI加速的降噪器進(jìn)行光線跟蹤。
此外，帶有Thea Render和可視化應(yīng)用程序ParaView的Altair Inspire Studio設(shè)計軟件都利用GPU加速的AI來減少渲染高質(zhì)量、無噪聲圖像所需的時間。
Altair軟件使用CUDA顯著提高了速度和吞吐量。這使工程師能夠自由、快速地探索設(shè)計并根據(jù)更準(zhǔn)確的結(jié)果做出決策，從而大大縮短上市時間。
Altair Inspire Render?渲染圖
Altair ultraFluidX?
通過GPU加速仿真計算
基于LBM算法的CFD軟件Altair ultraFluidX?和基于粒子法的CFD軟件Altair nanoFluidX?支持NVIDIA RTX Server驗(yàn)證。
RTX Server的強(qiáng)大功能可讓工程師使用高性能計算來仿真和迭代設(shè)計，所有這些都具有GPU加速渲染和CAE仿真計算時間。
用戶可以在NVIDIA Quadro虛擬工作站上白天更快、更高效地設(shè)計新模型。然后，同一臺RTX Server可以在一夜之間完成大規(guī)模CFD仿真，當(dāng)工程師第二天早上到達(dá)時，仿真結(jié)果就可以供他們分析了。
展開 近年來，隨著移動計算、工業(yè)智能化的發(fā)展，GPU開始用于手機(jī)、平板電腦到無人機(jī)和機(jī)器人等平臺的應(yīng)用程序的加速，世界各地實(shí)驗(yàn)室、高校、企業(yè)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(yè)領(lǐng)域，GPU也普遍用于仿真計算加速，尤其在汽車、航空航天、工業(yè)設(shè)備等多個高科技領(lǐng)域，更是掀起了新一輪的CFD應(yīng)用熱潮。
那么，CFD為何要選擇GPU加速呢？這是為了使CFD仿真發(fā)揮最大效用，CFD工程師往往需要快速得到計算結(jié)果。而借助于GPU加速計算所提供的非凡應(yīng)用程序性能，能將CFD程序計算密集部分的工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到GPU，同時仍有CPU運(yùn)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(yīng)用中單個GPU的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于CPU，基于GPU加速的CFD計算速度明顯加快，很多復(fù)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(qiáng)烈的領(lǐng)域，GPU的選擇將從根本上決定CFD分析過程的體驗(yàn)。在CFD分析中，工程師前期花費(fèi)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(jī)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(jìn)行實(shí)際評測，希望對大家選擇GPU時有所幫助。
展開 隨著計算流體力學(xué)（CFD）仿真的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增長，高性能計算（HPC）對于航空航天、汽車等眾多行業(yè)的重要性也日益凸顯。過去，HPC依靠強(qiáng)大的中央處理單元（CPU）來求解復(fù)雜的CFD分析任務(wù)。然而，當(dāng)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(qiáng)大功能，我們使用Ansys Fluent流體仿真軟件測試了各種標(biāo)準(zhǔn)CFD基準(zhǔn)模型。我們在包含8個NVIDIA H100 Tensor Core GPU的Supermicro AS-8125GS-TNHR服務(wù)器上求解了兩種不同的模型——第一個是包含2400萬個網(wǎng)格單元的燃?xì)廨啓C(jī)燃燒室內(nèi)部流動模型，第二個是包含5000萬個網(wǎng)格單元的汽車外部空氣動力學(xué)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?yàn)樵撃Ｐ蛯τ?個CPU的配置來說太小。使用的版本為2024 R2的預(yù)覽版。
GPU增強(qiáng)仿真的優(yōu)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(shí)現(xiàn)多種優(yōu)勢：
效率：通過同時處理許多任務(wù)，GPU可縮短求解器時間，尤其是處理大型復(fù)雜模型時，效果更為顯著。
性價比：在NVIDIA GPU而非傳統(tǒng)CPU上運(yùn)行的仿真，可以顯著降低成本。
環(huán)境影響：GPU還通過減少密集計算的能耗來支持可持續(xù)性目標(biāo)。
實(shí)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(shè)計迭代，從而加速創(chuàng)新并提高產(chǎn)品質(zhì)量。
展開 近年來，隨著移動計算、工業(yè)智能化的發(fā)展，GPU開始用于手機(jī)、平板電腦到無人機(jī)和機(jī)器人等平臺的應(yīng)用程序的加速，世界各地實(shí)驗(yàn)室、高校、企業(yè)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(yè)領(lǐng)域，GPU也普遍用于仿真計算加速，尤其在汽車、航空航天、工業(yè)設(shè)備等多個高科技領(lǐng)域，更是掀起了新一輪的CFD應(yīng)用熱潮。
那么，CFD為何要選擇GPU加速呢？這是為了使CFD仿真發(fā)揮最大效用，CFD工程師往往需要快速得到計算結(jié)果。而借助于GPU加速計算所提供的非凡應(yīng)用程序性能，能將CFD程序計算密集部分的工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到GPU，同時仍有CPU運(yùn)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(yīng)用中單個GPU的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于CPU，基于GPU加速的CFD計算速度明顯加快，很多復(fù)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(qiáng)烈的領(lǐng)域，GPU的選擇將從根本上決定CFD分析過程的體驗(yàn)。在CFD分析中，工程師前期花費(fèi)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(jī)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(jìn)行實(shí)際評測，希望對大家選擇GPU時有所幫助。
展開 同樣的，在CAE仿真領(lǐng)域，隨著模型規(guī)模越來越大，產(chǎn)品創(chuàng)新方案需求越來越快，傳統(tǒng)的CPU越來越無法滿足現(xiàn)代3D圖形應(yīng)用程序的復(fù)雜計算任務(wù)，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(huán)境下，北鯤云超算平臺接入了GPU A100能夠?yàn)?em>仿真領(lǐng)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(wǎng)格的合理設(shè)計和高質(zhì)量生成是CFD計算的前提條件，也是影響CFD計算結(jié)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(qiáng)大的應(yīng)用程序性能，能將CFD程序計算密集部分的工作負(fù)載轉(zhuǎn)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(yàn)，如何更有效結(jié)合CFD模型特點(diǎn)和GPU硬件加速，進(jìn)而充分釋放并行計算能力實(shí)現(xiàn)極致加速成為非常重要的研究課題。對于真領(lǐng)域的工程師而言，通過在北鯤云超算平臺云計算SaaS服務(wù)，在北鯤云超算平臺可以自行選擇所需的計算資源。
當(dāng)前，CFD工程師面臨產(chǎn)品復(fù)雜度更高、運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變等挑戰(zhàn)，需要強(qiáng)大的計算能力來滿足仿真和分析復(fù)雜工程設(shè)計的密集多線程要求，面對更復(fù)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(yōu)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(yù)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(xiàn)在快幾個數(shù)量級的速度解決全球最具挑戰(zhàn)性的計算問題。
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GPU加速仿真的最新內(nèi)容
4.5 逆向仿真工況搭建與運(yùn)算
采用反向仿真模式（光線從傳感器向光源反向追蹤），搭建三組獨(dú)立仿真工況，支持GPU加速運(yùn)算大幅縮短仿真耗時：
Inverse_PGU工況：僅包含投影光源與全結(jié)構(gòu)，仿真AR HUD自身成像光路；
Inverse_Env工況：搭載環(huán)境路況光源，仿真外部環(huán)境光與AR HUD的耦合成像效果；
Inverse_Sun工況：配置臨界角度太陽光源，仿真日光雜散光
UltraLAB深耕高性能圖形工作站與異構(gòu)計算平臺領(lǐng)域，針對COMSOL代理模型的全棧算力需求——從DOE參數(shù)掃描的CPU密集型求解，到DNN訓(xùn)練的GPU加速，再到仿真App部署的多用戶并發(fā)——提供從單卡桌面工作站到多節(jié)點(diǎn)GPU集群、從Windows開發(fā)環(huán)境到國產(chǎn)Linux自主可控平臺的全系列硬件解決方案。
加速FDTD仿真的新功能（體電流源、寬帶源、直接網(wǎng)格劃分）
RCWA求解器新功能（Theta和Phi二維映射、擴(kuò)展場監(jiān)視器區(qū)域、內(nèi)存與線程的自動平衡）
3D CAD現(xiàn)代窗口設(shè)為默認(rèn)模式
Ansys LumericalMultiphysics
VCSEL設(shè)計工具
Ansys Lumerical INTERCONNECT
非線性環(huán)緊湊模型
仿真速度提升
加速–相機(jī)仿真重新平衡
光學(xué)部件設(shè)計
光導(dǎo)–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(nèi)反射透鏡–基于光軸定義(Ansys Speos)
同時修改多個參數(shù)(Ansys Speos)
OS/OL–支持多輪廓修剪(Ansys Speos)
HOD–導(dǎo)出多配置下的旋轉(zhuǎn)軸和角度(Ansys Speos
在汽車智能化與數(shù)字孿生加速融合的時代，仿真速度已成為推動軟件定義汽車發(fā)展的關(guān)鍵。Virtualizer NativeExecution（VNE）通過將虛擬化與系統(tǒng)級建模深度結(jié)合，使ARM64軟件幾乎以原生速度運(yùn)行，大幅提升SoC虛擬原型的整體仿真效率。
4月17日，新思科技芯課程eDT系列主題第2講將推出「突破仿真性能極限： VNE賦能汽車數(shù)字孿生與軟件創(chuàng)新加速」，將帶來VNE技術(shù)的深度解析，
<p class="ql-align-justify"><strong>今日14:00，</strong>新思科技<strong>「突破仿真性能極限：VNE賦能汽車數(shù)字孿生與軟件創(chuàng)新加速」</strong>正式開講！感興趣的下滑預(yù)約學(xué)習(xí)??</p><p class="ql-align-center"><img src="https://img.jishulink.com/202604/imgs/1b94e5ee8b774363a1773fd554253d82
本文檔詳細(xì)說明Abaqus軟件借助 NVIDIA CUDA 實(shí)現(xiàn)Standard 求解器 GPU 加速的完整流程，包含環(huán)境檢查、CUDA 安裝、軟件關(guān)聯(lián)、加速啟用與效果驗(yàn)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。
文檔目錄為：
一、使用限制與要求
二、檢查電腦 CUDA 支持版本
三、下載適配版本的 CUDA Toolkit
四、CUDA Toolkit
從反復(fù)試誤到結(jié)構(gòu)化搜尋
葡萄牙米尼奧大學(xué)（University of Minho）的聚合物與復(fù)合材料研究所（Institute of Polymers and Composites，IPC），運(yùn)用仿真與人工智能（AI），解決射出成型中最棘手的其中一項(xiàng)瓶頸：在不犧牲質(zhì)量的前提下，實(shí)現(xiàn)快速且均勻的冷卻。IPC團(tuán)隊(duì)采用「仿真優(yōu)先」的工作流程，并結(jié)合基于主成分分析（PCA）的目標(biāo)篩選、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
本文原刊登于Ansys.com：《Ansys Speos Software Enables Optimal Automotive Lighting for BMW Group Using NVIDIA Accelerated Computing》
作者： Laura Carter | Ansys 高級市場傳播經(jīng)理
編輯整理：孫鴻燁 | Ansys 高級應(yīng)用工程師
“后來在構(gòu)建物理原型時
我們經(jīng)常聽到用戶抱怨新硬件的性能和吞吐量達(dá)不到預(yù)期。對于習(xí)慣了高級軟件需求的工程師來說，這或許并不令人意外。畢竟，為仿真應(yīng)用選購合適的硬件與為電子郵件或客戶關(guān)系管理 (CRM) 應(yīng)用選購臺式電腦截然不同。您必須根據(jù)仿真需求來匹配處理器、內(nèi)存、存儲和網(wǎng)絡(luò)。
Ansys 工作負(fù)載對內(nèi)存帶寬和計算能力都有很高的要求，而這些要求會因多種因素而異，包括數(shù)據(jù)集的大小和所使用的求解器。多年來，我們與高性能計算
