NVIDIA CUDA的案例
9/24 Ansys Discovery 運用NVIDIA 最新工業級GPU技術加速仿真計算
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 異構加速計算崛起，不應只是關注計算芯片
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 技術干貨丨如何選用顯卡 (GPU) 開展EDEM的計算？
</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 GPU引領CAE仿真算力革命
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！
Particleworks基于粒子算法的模擬仿真軟件
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 在 COMSOL Multiphysics 中設置 GPU 加速計算
此功能適用于 Windows 和 Linux作系統，需要兼容的 NVIDIA 顯卡，并安裝 CUDA 工具包。?????
注： 此功能適用于 COMSOL Multiphysics 6.3 版本。?
兼容性和要求
的作系統和硬件要求CUDA 工具包?組件包括以下內容：
一個 NVIDIA 顯卡，計算能力為 6.0–9.0?
請注意，COMSOL Multiphysics 系統要求中列出的所有 NVIDIA 顯卡都滿足此要求。?對于其他顯卡，請檢查 NVIDIA 維護的列表中的 Compute Capability。
支持的作系統 （OS），包括 Windows 或 Linux??CUDA 工具包 12.4?
CUDA 工具包的設置過程?
安裝 CUDA 工具包，然后在 COMSOL Multiphysics 安裝中啟用 GPU 加速計算的過程包括以下步驟：?
安裝 NVIDIA CUDA 工具包??安裝支持 GPU 計算的 COMSOL Multiphysics?在 COMSOL Multiphysics 中驗證 CUDA 工具包的安裝?
下面將更詳細地概述每個步驟。
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。?
在導航支持的配置和系統樹后，安裝程序類型的最終選擇將是 local 或 network。
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 通用計算軟件Mathematica7支持CUDA性能提升百倍
在美國德克薩斯州舉行的超級計算大會(SC08)上，Wolfram Research宣布新版通用計算軟件Mathematica 7將支持NVIDIA CUDA GPU并行計算技術。
據稱，融入CUDA技術的Mathematica 7可以在數學運算、建模、模擬和視覺計算等方面獲得10倍甚至100倍的性能提升，而且不需要用戶另外學習或者編寫C語言代碼。
配合NVIDIA同時發布的Tesla個人超級計算機，Mathematica 7可以在桌面上執行復雜的數據計算任務，免除了編寫原生C程序或等待公共集群的麻煩，為研究人員節省大量的工作時間。
支持CUDA加速的新版Mathematica 7將在2009年第一季度提供，而剛剛發布的普通版Mathematica 7已經面世，在12個應用領域增加了500多個新功能，包括圖像處理、并行高性能計算、矢量場視覺化、布爾數學體系運算、統計模式分析等等。
Mathematica可以說是世界上最強大的通用計算系統，自1988年首次發布以來已經擁有數百萬用戶，對如何在科技和其它領運用計算機有著深刻的影響，并成為許多機構的標準工具，比如財富50強的所有公司、美國政府15個主要機構、全球最大的50所大學等等。
Mathematica 7支持Windows 2000/XP/Vista、Mac OS X、Linux x86、Solaris、UltraSPARC/x86等平臺，建議零售價2495美元(北美)或3120美元(亞洲)，還提供1095/1315美元的教育版和140美元的學生版。
10臺頂級8核服務器速度-Tesla個人超級計算機
并行計算王者－Tesla個人超級計算機硬件配置
展開 SpaceClaim 不愧是神器，助力產品的極速渲染！
而且Cycles 具有如下的特點：
多重采樣的單向光線追蹤
SIMD 加速的多核心CPU渲染
支持NVidia CUDA & AMD OpenCL的GPU渲染
支持多重GPU
用于 CPU 和 GPU渲染的統一渲染核心
而得力于新的EEVEE引擎，為離線渲染和實時渲染之間搭建起了橋梁! 現在可以更好的在視口內實時預覽 Cycles 光影效果，極大的提升了光影和紋理的處理速度.
eevee是blender的實時渲染引擎，應用 OpenGL 技術來實現，專注于速度和交互性，同時實現了渲染 PBR 材質的目標。Eevee可以在3D視口交互使用，也可以生成高質量的渲染效果。
3D視窗里的eevee效果 -- 由Daniel Bystedt制作的“Tiger”作品截圖。
eevee使用的和cycles相同的著色器節點，從而易于渲染現有場景。對cycles用戶來說，可以在cycles渲染成品前使用eevee預覽材質效果來加快作圖效率。
和cycles不同的是，eevee并不是光線跟蹤引擎。它使用的是通過光柵化的多種算法來估算光線與物體材質作用的方式，并不像cycles基于物理光線跟蹤來計算每個光線的反彈。盡管eevee在設計上使用 PBR 的著色材質，但它并不完善，并且Cycles渲染器提供物理上更加精確的渲染，因為Eevee使用光柵化渲染所以有很大的 限制 。
eevee渲染成品
如下場景下的渲染產品圖，只需要16秒
展開 NVIDIA GTC 2023 上的 GPU 加速 Cadence CFD 解決方案
NVIDIA GTC 2023 上的 GPU 加速 Cadence CFD 解決方案
2023 年 3 月 26 日? 2 分鐘閱讀
當我們目睹伴隨著數據中心功率飆升的計算資源需求激增時，組織很難遵守和實現凈零目標。然而，這些挑戰可以通過加速計算和人工智能等強大的工具來解決。NVIDIA GTC 2023 的主題是新芯片和系統、加速庫、云和人工智能服務，以及開辟新市場的合作伙伴關系。
在他的主題演講中，NVIDIA 首席執行官黃仁勛 分享了他對加速庫如何解決新挑戰和打開新市場的看法。CFD 工具在湍流和空氣動力學預測方面有利于航空航天和汽車行業，而 CFD 有助于電子領域進行有效的熱管理設計。對于高級 CFD 模擬，巨大的 CPU/GPU 加速非常重要。Huang 提到，“在同等系統成本下，NVIDIA A100 的吞吐量是 CPU 服務器的 9 倍，或者在同等模擬吞吐量下，NVIDIA 的成本降低了 9 倍，能耗降低了 17 倍。” 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。而且，CFD對前三個物理的模擬都少不了！
他詳細闡述了 Cadence 最近對 NUMECA、Pointwise、Future Facilities 以及最近的 Cascade Technologies 等 CFD 工具的投資，作為支持系統公司在這種超融合物理領域邁出的一步。
展開 Quadro VX200比GeForce性能提升20倍
NVIDIA?（英偉達?）公司繼續為AutoCAD設計領域強化入門級3D圖形性能，正式發布NVIDIA? Quadro? VX 200專業顯卡。NVIDIA? Quadro? VX 200是首款專為滿足中國使用Autodesk AutoCAD以及3ds Max的制造業和設計業專業人士需求而設計的。Quadro VX 200專業顯卡擁有杰出的性價比，讓設計師能夠與逼真的3D AutoCAD模型進行互動，并獲得最高可達相當于普通級或集成顯卡20倍的性能提升。
Quadro VX 200圖形卡擁有NVIDIA CUDA?并行計算處理器架構、512MB GDDR3幀緩存、256位顯存位寬并支持Shader Model 4.0技術，可完美運行OpenGL以及下一代DirectX 10應用程序。 加上全景抗鋸齒、128位精度圖形性能、32位浮點精度以及對Microsoft Windows Vista的完美支持，Quadro VX 200圖形卡為AutoCAD用戶帶來了流暢工作流程所需的動力與靈活度。
Autodesk中國渠道總監Rodger Soo表示：“為了在快速發展的中國設計與制造業中保持競爭力，許多CAD設計師都投身到2D以及3D設計中。Autodesk與NVIDIA?（英偉達?）的合作關系擴展了我們3D產品的建模特點，并增加了全新的視覺顯示風格。NVIDIA Quadro VX 200是理想的解決方案，它讓我們的CAD用戶能夠在性能毫不打折的工作環境下將高品質的3D模型融入到其工作流程中。”
展開 
使用Tesla P100運行ANSYS Discovery 2025 R1 ￥20
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。
2、 Tesla P100顯卡
NVIDIA Tesla P100 是NVIDIA公司在2016年發布的一款高性能顯卡，基于帕斯卡架構，其主要參數如下（不同版本稍有差異）：
優點1：雙精度計算能力強，即使P100是近十年前的顯卡，其雙精度計算能力仍然能完爆現在的游戲顯卡，當然這主要是因為游戲顯卡不需要雙精度計算能力，一般都進行了大幅閹割，（顯卡的雙精度計算能力見下面的附圖）。
優點2：內存大，現在的游戲顯卡一般顯存只有8GB，而P100顯卡是10GB的ECC顯存，可以滿足較大規模的計算需要。
優點3：價格便宜，這個顯卡在某魚上只要幾百塊錢，與現在游戲顯卡三、四千的價格比起來，非常香。
優點4：功能全面，除了用了計算、學習，偶爾打打黑神話也沒問題（本人運行黑神話悟空測試程序，能跑70幀左右，玩游戲是特效可以拉滿）。
缺點1：散熱，需要專門的散熱工具，這個顯卡滿功率300W，待機30W（玩黑神話一般150W）。
缺點2：功耗大，對電源有一定要求，建議選大品牌的800W以上電源（推薦用臺達電源）。
展開 使用AlphaFold2進行蛋白質結構預測
安裝Docker和NVIDIA Container Toolkit
3.1 安裝Docker
參考Docker官方教程：https://docs.docker.com/desktop/install/linux-install/
3.2 安裝NVIDIA Container Toolkit
參考NVIDIA官方教程：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html
3.3 測試是否安裝成功
root權限運行：
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
如果你看到如下圖的一個表格，證明你成功了。
4. 使用AlphaFold2
4.1 配置輸入輸出文件夾路徑
首先你得配置一下輸入和輸出目錄，打開docker文件夾下的run_docker.py腳本，然后把其中的DOWNLOAD_DIR參數改成fasta文件夾的輸入目錄，把output_dir后面改為輸出結果的路徑。
展開 電子自動化設計與電磁仿真軟件ADS硬件配置探討202011
FDTD 仿真計算并行效率高，非常適合在最新的多核CPU、大型GPU卡上并行運行，在基于 NVIDIA CUDA 的 GPU 上運行。這個 GPU 擁有數百個內核，與可能只有少量內核的 CPU 相比，可以更快完成仿真。請注意，FDTD 問題越大，所需要的顯存就越大。
由于FDTD能夠結合各種線性和非線性材料和器件，因此可用于研究各種應用，包括：天線設計，微波電路，生物/電磁效應，EMC / EMI問題和光子學。
FDTD 仿真器組件提供了從 EMPro 3D EM 平臺運行 FDTD 仿真的能力，與 FEM 相比，FDTD 更適合用于波長更大的結構。例如考慮到整個移動電話和人體的天線仿真，以及信號完整性應用的信道/背板仿真。
展開 深入解讀：英偉達最強異構平臺
NVIDIA Grace Hopper Superchip 平臺是異構的且易于編程，NVIDIA 致力于讓所有開發人員和應用程序都可以訪問它，而不受所選編程語言的影響。
Grace Hopper Superchip 和平臺的構建都是為了讓您能夠為手頭的任務選擇正確的語言，而NVIDIA CUDA LLVM 編譯器API 使您能夠將您喜歡的編程語言帶到具有相同代碼級別的 CUDA 平臺 -生成質量和優化作為 NVIDIA 編譯器和工具。
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。NVIDIA HPC SDK支持所有這些方法，以及一組豐富的用于分析和調試的加速庫和工具。
圖 3.
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