GPU加速仿真的案例
Altair使用NVIDIA GPU加速工程仿真
現在，基于CUDA的渲染器可以使用NVIDIA OptiX AI加速的降噪器進行光線跟蹤。
此外，帶有Thea Render和可視化應用程序ParaView的Altair Inspire Studio設計軟件都利用GPU加速的AI來減少渲染高質量、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、快速地探索設計并根據更準確的結果做出決策，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驗證。
RTX Server的強大功能可讓工程師使用高性能計算來仿真和迭代設計，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、更高效地設計新模型。然后，同一臺RTX Server可以在一夜之間完成大規模CFD仿真，當工程師第二天早上到達時，仿真結果就可以供他們分析了。
展開 CFD仿真 | 使用NVIDIA GPU加速仿真：本地部署和云解決方案
隨著計算流體力學（CFD）仿真的規模和復雜性不斷增長，高性能計算（HPC）對于航空航天、汽車等眾多行業的重要性也日益凸顯。過去，HPC依靠強大的中央處理單元（CPU）來求解復雜的CFD分析任務。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。
展開 GPU如何加速流體仿真分析？
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 GPU如何加速流體仿真分析？
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 
報名 | 探究實時仿真GPU求解器加速汽車行業設計創新
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 報名 | 探究實時仿真GPU求解器加速汽車行業設計創新
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 北鯤云超算平臺借助GPU實現仿真加速
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 11/2 探究實時仿真GPU求解器加速汽車行業設計創新
想了解最新NVIDIA GPU相關技術嗎？
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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。
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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 9/24 Ansys Discovery 運用NVIDIA 最新工業級GPU技術加速仿真計算
傳統研發流程中工程師往往在后期階段采用仿真分析，此時發現的問題將帶來成本高昂且耗時的返工。Ansys Discovery是專為設計工程師開發的實時仿真設計工具，能為他們在概念設計階段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。借助全新的Ansys Discovery，工程師能夠在概念評估、設計改進優化階段盡早利用仿真推進研發，這意味著工程師能夠在有限的預算中更快地優化產品與工作流程。
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。
展開 用GPU加速Fluent計算
用Fluent開啟GPU進行計算，過程其實很簡單，不過現在只找到采用N卡進行計算的方法。首先在開始界面需要設置并行計算的核數與你要用來計算的GPU數量，一般電腦都只有一塊顯卡，所以設置為1就可以了。
打開之后就需要用命令行去打打開顯卡計算并進行設置，命令行/solve/set/amg-options/amg-gpgpu-options/，后面還需要跟上你想并行計算的模型比如我這里的壓力耦合計算，后面是一些精度和求解方法的設置，其中精度和迭代次數比較重要，搞得不好反倒會發散，比如這里設置為0.1，如果過大那時間就會比較長。
設置好了之后運行就可以了，也沒什么需要注意的，但是有的模型本身就有限制用不了并行加速方法，具體的可以參考這里的內容https://www.nvidia.cn/data-center/gpu-accelerated-applications/ansys-fluent/
我這里模型比較小，計算時間就2分鐘效果提升不明顯，大的模型會明顯一些，但顯卡確實用起來了。
如果是自己編寫的程序想并行求解的會麻煩很多，但也不是沒有辦法。
后續更新如何用代碼主要是基于matlab進行三維模型計算，包括讀取網格（基于Openfoam格式的網格），處理拓撲，離散求解一系列流程。
展開 
GPU加速計算的狼來了？
2007年，GPU計算迎來了一個重要的拐點，英偉達發布了專用的CUDA（Compute Unified Device Architecture）開發環境。2008年，由蘋果公司發起，后有AMD，英特爾，高通等公司協作的開源跨平臺開發環境OpenCL（Open Computing Language）也正式發布。從此，GPU計算才逐漸成為一種通用的處理方法并進入大眾視野。
因為有了更成熟的開發環境，市場上開始出現了一系列GPU加速計算的軟件，各大商業CAE公司也都推出了GPU加速的產品。或許相對于成熟的基于CPU的仿真軟件， GPU的仿真軟件還未形成碾壓的優勢，但是它們正以更加迅猛的速度不停的更新，相信它們一定會改變未來仿真世界的格局，甚至改寫每一個CFDer的使用習慣。
05、讓LBM起飛的GPU加速
熟悉流體仿真的小伙伴都知道，目前CFD軟件有兩大陣營：一種是基于傳統的NS方程，需要隱式求解復雜的偏微分仿真；而另外一種CFD基于格子玻爾茲曼方法（LBM），求解的是顯式的線性方程。大家還記得CPU和GPU之間的區別，CPU像一個學識淵博的專家，而GPU則像是一群中學生。如果求解復雜的偏微分方程，一個專家或許能抵得上一百個中學生，而如果計算的是一元一次方程，一個專家和一個中學生或許不會有太大的差別。
因此，從GPU的處理特點我們可知，如果程序本身有良好的并行效率，則能從GPU計算中獲得更大的收益。
展開 在 COMSOL Multiphysics 中設置 GPU 加速計算
從那里，您可以導航到 Computing 部分，然后單擊 GPU Acceleration 頁面。最后，單擊 Verify CUDA 安裝 按鈕。???
這偏好窗口中，帶有??驗證 CUDA 安裝對話框是否打開。
Ubuntu 中 COMSOL Multiphysics 的“首選項”窗口，帶有??驗證 CUDA 安裝對話框是否打開。
COMSOL Multiphysics 的安裝現在支持 GPU 加速計算，并且可以立即使用。下圖展示了在 COMSOL Multiphysics 的設置中啟用 GPU 加速的一些示例。??
這使用加速求解器公式復選框（左）、間斷伽遼金加速求解器復選框（中）和在 GPU 上訓練復選框（右）分別用于壓力聲學，時域顯式模型、使用 dG 方法的瞬態仿真和 DNN 訓練。
進一步學習
有關使用 dG 方法和代理模型訓練的瞬態仿真的 GPU 支持的更多信息，請參閱文檔中的 COMSOL Multiphysics 版本說明和 COMSOL Multiphysics 參考手冊。
展開 Abaqus實現GPU加速的完整配置操作手冊 ￥50
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。
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 安裝步驟
五、CUDA 與 Abaqus 關聯配置
六、Abaqus 中啟用 GPU 加速與效果驗證
七、常見問題與注意事項
八、其他
展開 GPU加速應用-現狀
AMD顯卡驅動的程序如下：
當然也有不少的AMD RADEON ProRender插件，For Blender、3Dmax，或者Altair Inspire Studio等Thea 加速。但是聽說 Cinema 4D的 ProRender被移除了，SolidWorks Visualize也宣傳了英偉達TRX。
所以不推薦買AMD顯卡是有原因的。
