NVIDIA CUDA
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
NVIDIA CUDA的實例教程
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。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 Nvidia 的 CUDA 工具和庫的許可特別指出，它們必須用于“開發僅在具有 Nvidia GPU 的系統中使用的應用程序”。 即使是 Nvidia 的“開源”也包含以同樣方式限制關鍵部分的許可語言。
Nvidia CUDA can claim credit for bringing accelerated computing to the masses using Nvidia GPUs.With the explosion of competition in the accelerator market, it could appear that CUDA has become a walled garden in an increasingly open and transparent world.The desire for an open, multivendor, multiarchitecture alternative to CUDA is not going away.
Nvidia CUDA 因使用 Nvidia GPU 為大眾帶來加速計算而享有盛譽。隨著加速器市場競爭的爆發，CUDA 似乎已經成為一個日益開放和透明的世界中的圍墻花園。對 CUDA 的開放、多供應商、多架構替代方案的渴望不會消失。
Elephant 3: Why not just use AMD HIP?
大象 3：為什么不直接使用 AMD HIP？
AMD Heterogeneous-Computing Interface for Portability (HIP) is a C++ dialect. AMD tools include a “HIPify tool” to help transform CUDA code into HIP.
展開 </p><p><br></p><p><strong>EDEM GPU計算架構</strong></p><p><br></p><p>目前EDEM GPU求解器使用Nvidia CUDA實現，已支持多球團簇 (multi-sphere)、膠囊體 (sphero-cylinder) 和多面體 (polyhedral) 全部三種顆粒形態，并<strong>已全面支持API自定義模型，計算效率與內置模型無異</strong>。Nvidia CUDA是全球主流GPU高性能計算 (HPC) 架構，歷史最為悠久，在國際上具有廣泛的用戶基礎，迭代更新快。</p><p><br></p><p>然而，Nvidia CUDA僅支持Nvidia品牌的顯卡，諸如AMD等品牌的顯卡無法使用Nvidia CUDA進行計算，也無法使用EDEM GPU計算。(先前EDEM GPU求解器使用OpenCL架構實現，OpenCL支持Nvidia和AMD等全品類顯卡。<strong>但OpenCL已停止更新，鑒于此，EDEM最新版GPU運算已不再支持OpenCL求解器。</strong>)</p><p><br></p><p>EDEM 對顯卡的最低配置要求如下：</p><p><br></p><ol><li>支持CUDA，且計算能力支持版本3.5以上 (詳見CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer)。除個別極為古老的顯卡 (如Nvidia GTX系列)，基本都滿足該條件。</li><li>驅動程序中，CUDA版本11.0以上。</li></ol><p><br></p><p>對EDEM計算而言，幾萬到十幾萬顆粒的計算規模，選擇普通家用顯卡 (如游戲顯卡) 足以。后文會詳述顯卡的選取。
展開 強迫對流散熱、液冷散熱案例結果圖
Intel i7 8核并行與NVIDIA A4000單顯卡案例運行時間及加速比結果對比
申請試用Simdroid-EC
更多創新功能，敬請期待伏圖6.0！
l NVIDIA CUDA架構支持
Particleworks 已經通過NVIDIA的認證，軟件代碼可基于NVIDIA的CUDA架構，在GPU并行計算平臺和應用程序模型上獲得前所未有的高性能并行計算能力。
l 加速求解支持當今最新的硬件
Particleworks 采用最新的硬件環境，除了CPU的SSE/AVX指令外，還支持多線程(OpenMP)和多進程(MPI)。
2、產品功能
l 仿真流程
l 物理模型
壓力
- 隱式/顯式算法
- 壓力振蕩抑制
- 負壓模型
空氣阻力
- Particleworks可導入外部CFD程序計算的點數據文件(CVS格式)，如汽車外流場分析。
粘性
- 牛頓/非牛頓流體
- 高粘流體
傳熱
- Particleworks可分析共軛傳熱，可以設置流體粘度 - 溫度的變化關系，計算摩擦生熱。
表面張力
- Particleworks提供兩種算法：CSF算法從物體的幾何形狀計算表面張力，勢模型用于物體間界面自由能計算。勢模型的一個優點是接觸角。用戶可以設置不同物態間的接觸角，如壁面與流體，流體與流體。在指定吸引力的大小后，用戶可以模擬無法混合的多相流運動，如油和水。
剛體
- 可以直接模擬復雜流動與無變形物體或者剛體之間的耦合運動。
展開 
NVIDIA CUDA的相關專題、標簽、搜索
NVIDIA CUDA的最新內容
計算特征： embarrassingly parallel（尷尬并行），各設計點完全獨立，天然適合多核/多機并行
階段二：代理模型訓練——GPU秀場
DNN訓練涉及前向傳播、損失計算（MSE）、反向傳播（Adam/L-BFGS）、權重更新
網絡結構可自定義：如MEMS案例中的 [8,64,64,32,16,6]（8輸入→64→64→32→16→6輸出）
計算特征：矩陣運算密集，NVIDIA
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。
安裝 NVIDIA CUDA 工具包??
第 1 步：下載安裝程序
首先從 CUDA Tookit 12.4 下載頁面下載 CUDA Toolkit 12.4 安裝程序。您應該從 CUDA Toolkit 12.4 下載頁面的 Select Target Platform 部分中選擇適當的作系統、架構、分發（適用于 Linux作系統的選項）和版本號。
缺點1：這個軟件是基于nvidia CUDA，對顯卡的要求高，一個滿足要求的顯卡成本較高。例如，LiveGX求解器需要Nvidia的特定顯卡，且要求一定CUDA版本。下圖是對顯卡的最低和推薦要求。
在軟件層面，NVIDIA的CUDA生態通過提供完整的編程接口和工具鏈，讓開發者可以方便地將計算任務分配到GPU上執行，實現計算資源從CPU到GPU的轉移，顯著提升性能。
近年來，眾多CAE供應商都開始利用GPU加速。
Nvidia CUDA是全球主流GPU高性能計算 (HPC) 架構，歷史最為悠久，在國際上具有廣泛的用戶基礎，迭代更新快。</p><p><br></p><p>然而，Nvidia CUDA僅支持Nvidia品牌的顯卡，諸如AMD等品牌的顯卡無法使用Nvidia CUDA進行計算，也無法使用EDEM GPU計算。
Elephant 2: Why not just use Nvidia CUDA?
大象2：為什么不直接使用Nvidia CUDA？
A vibrant GPU eco-system is emerging thanks to competition from multiple GPU vendors.
他還展示了一張關于我們新的 CFD 求解器 CharLES 的幻燈片，該求解器由NVIDIA CUDA加速（如下所示）。
來自 Cadence的研發副總裁 Ben Gu討論了使用 Fidelity 優化一級方程式。他解釋了系統設計如何經歷物理學的超融合。他演講中感興趣的系統層是智能汽車。空氣動力學、空氣聲學、熱管理和 EMC/EMI 要求對于整體車輛設計來說非常重要。
NVIDIA提供的CUDA計算語言成為GPU計算的主流工具。
有限元求解器主要操作對象是矩陣，對于大矩陣計算，涉及到的是矩陣的分塊和分解以及并行計算。矩陣的分塊和分解是兩個不同的概念，注意區分。
求解線性方程組，不管是迭代法還是直接法，最多的運算是矩陣和矩陣乘法，矩陣和向量乘法。乘法的并行計算是各個基礎庫的計算核心功能之一。
NVIDIA 為 CUDA 平臺（圖 3）提供的語言包括加速標準語言，如 ISO C++、ISO Fortran 和 Python。該平臺還支持基于指令的編程模型，如 OpenACC、OpenMP、CUDA C++ 和 CUDA Fortran。
