GPU并行計(jì)算
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-04
GPU并行計(jì)算的視頻教程
Marc無限核并行計(jì)算的設(shè)置與安裝
本課程主要介紹MARC2010無限核并行計(jì)算的設(shè)置與安裝，開啟無限核后可以突破內(nèi)核數(shù)量的限制，大大提高有限元的計(jì)算效率。該許可文件也可以在高版本的MARC中使用。下載見附件。
￥1 10分鐘 1262播放
查看
【教程】ABAQUS冰球沖擊復(fù)合材料（CFRP）層合板SPH并行計(jì)算建模
該教程核心示范脆性材料失效準(zhǔn)則關(guān)鍵字設(shè)置、SPH并行計(jì)算中node-based surface 的CAE處理辦法。
免費(fèi) 13分鐘 960播放
查看
GPU并行計(jì)算的實(shí)例教程
微博有朋友問，如何配置GPU并行計(jì)算，我之前并沒有弄過，網(wǎng)上搜帖子，配置成功，特意把詳細(xì)細(xì)節(jié)記錄在下方便大家參考。僅為參考，每個人的電腦配置情況并不一樣，要解決問題請分析具體情況。電腦配置：CPU i5-4590
(家里電腦是i7-6900k)
內(nèi)存RAM 8G系統(tǒng)： win10
64位系統(tǒng)
顯卡低端GPU一個GTX650（公司的電腦，我家里配置的是GTX960)需要設(shè)置一下安裝路徑下的abaqus_v6.env的參數(shù)，沒設(shè)置之前的參數(shù)如下，即使不成功，也方便返回原來設(shè)置。
修改后的參數(shù)如下：
好了，記得保存一下就行。然后接下來驗(yàn)證我們的參數(shù)設(shè)置的是否正確，隨便打開一個cae文件,切換到j(luò)ob模塊。新建一個job,可以在job參數(shù)設(shè)置界面edit job面板上的parallelization 看到如下參數(shù)設(shè)置，表示成功了。那么這樣算是大功告成了嗎？為謹(jǐn)慎起見，有必要再找個算利來驗(yàn)證下計(jì)算效率是否有提高。經(jīng)過測試發(fā)現(xiàn)，對于簡單的小模型，并行計(jì)算的優(yōu)勢并不明顯，感覺上還略慢，具體沒用大模型測試效果。
展開 針對CFD求解計(jì)算量大、計(jì)算效率低下的問題，提出了從實(shí)現(xiàn)方法上和理論上兩種加速方案。從實(shí)現(xiàn)方法上講，采用基于C語言的GPU并行計(jì)算方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的CPU串行計(jì)算方法。GPU并行計(jì)算方法相比于傳統(tǒng)的CPU串行方法有著一定倍數(shù)的加速比，可以提高效率縮短計(jì)算時間。將GPU并行計(jì)算方法和基于系統(tǒng)識別的ROM方法相結(jié)合，可以得到更可觀的加速效果。
高精度混合網(wǎng)格并行計(jì)算軟件在采用千萬網(wǎng)格點(diǎn)規(guī)模的復(fù)雜流場計(jì)算時，不僅計(jì)算結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果符合較好，且512至2048核并行計(jì)算時仍具有很好的并行可擴(kuò)展性，計(jì)算效率不低于80%。
展開 精通 GPU 并行編程（CUDA）：硬件與軟件
- 最近更新時間：2025 年
- 語言：英語 + 字幕
- 課時：50講，共 20小時
- 文件大小：15GB
2. 課程目標(biāo)
- 全面理解 GPU 與 CPU 架構(gòu)差異
- 學(xué)習(xí) GPU 的發(fā)展歷史，從早期到最新產(chǎn)品
- 理解 GPU 的內(nèi)部結(jié)構(gòu)
- 理解不同類型的內(nèi)存及其對性能的影響
- 了解 GPU 內(nèi)部組件的最新技術(shù)
- 掌握 CUDA 編程基礎(chǔ)
- 在 Windows 與 Linux 平臺上使用 CUDA 進(jìn)行 GPU 編程
- 學(xué)習(xí)高效并行化方法
- 性能分析與調(diào)優(yōu)（Profiling and Performance Tuning）
- 利用共享內(nèi)存（Shared Memory）提升性能
3. 課程前置要求（Requirements）
- C 與 C++ 基礎(chǔ)
- Linux 與 Windows 基礎(chǔ)操作
- 計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)
4. 課程描述（Description）
本課程采用實(shí)踐教學(xué)，指導(dǎo)學(xué)習(xí)者使用 CUDA 釋放現(xiàn)代 GPU 的強(qiáng)大并行計(jì)算能力。課程從 GPU 硬件基礎(chǔ)開始，梳理主流架構(gòu)的演進(jìn)（Fermi → Pascal → Volta → Ampere → Hopper），并通過代碼實(shí)驗(yàn)逐步學(xué)習(xí)如何編寫、分析與優(yōu)化高性能內(nèi)核。
說明：這是一個獨(dú)立的培訓(xùn)資源，不隸屬于 NVIDIA 公司。
展開 在美國德克薩斯州舉行的超級計(jì)算大會(SC08)上，Wolfram Research宣布新版通用計(jì)算軟件Mathematica 7將支持NVIDIA CUDA GPU并行計(jì)算技術(shù)。
據(jù)稱，融入CUDA技術(shù)的Mathematica 7可以在數(shù)學(xué)運(yùn)算、建模、模擬和視覺計(jì)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(xué)習(xí)或者編寫C語言代碼。
配合NVIDIA同時發(fā)布的Tesla個人超級計(jì)算機(jī)，Mathematica 7可以在桌面上執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)，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(jié)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(fā)布的普通版Mathematica 7已經(jīng)面世，在12個應(yīng)用領(lǐng)域增加了500多個新功能，包括圖像處理、并行高性能計(jì)算、矢量場視覺化、布爾數(shù)學(xué)體系運(yùn)算、統(tǒng)計(jì)模式分析等等。
Mathematica可以說是世界上最強(qiáng)大的通用計(jì)算系統(tǒng)，自1988年首次發(fā)布以來已經(jīng)擁有數(shù)百萬用戶，對如何在科技和其它領(lǐng)運(yùn)用計(jì)算機(jī)有著深刻的影響，并成為許多機(jī)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)工具，比如財(cái)富50強(qiáng)的所有公司、美國政府15個主要機(jī)構(gòu)、全球最大的50所大學(xué)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(jià)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(xué)生版。
10臺頂級8核服務(wù)器速度-Tesla個人超級計(jì)算機(jī)
并行計(jì)算王者－Tesla個人超級計(jì)算機(jī)硬件配置
展開 圖靈計(jì)算工作站GX650M是一款配置雙Xeon第3代可擴(kuò)展處理器、支持PCIe4.0總線的最高6塊RTX第2代GPU超算卡（全部16x 4.0）、支持海量并行存儲于一體、基于辦公靜音環(huán)境、具有強(qiáng)大CPU+GPU混合計(jì)算模式的超級異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)
和市面上常規(guī)工作站硬件架構(gòu)相比，顯著特點(diǎn)：
支持2顆最新Xeon 第三代Schalable(可擴(kuò)展處理器)，最大80核，支持AVX512指令集
提供超級強(qiáng)大的計(jì)算能力，最大6個RTX二代GPU卡（全速PCIe 4.0 16X），
配備基于PCIe總線的海量高速并行存儲（最大容量300TB），延遲低，支持最大15個并行讀，硬盤io性能大幅提升，性能和管理遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的DAS/NAS存儲系統(tǒng)
辦公環(huán)境（靜音級）、不在被噪音所困擾
不需要專門的機(jī)房，不占過多空間，維護(hù)成本極低
不需要作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，管理難度大幅降低
產(chǎn)品配置規(guī)格
No
類別
技術(shù)規(guī)格
1
CPU
2顆Intel Xeon三代可擴(kuò)展處理器
可選型號：Xeon 金5300/金6300/白金8300
最大80核
2
芯片組
Intel C621A+PCH（雙QPI）
3
內(nèi)存
16根 DDR4 3200 REG ECC
16通道,最大容量2TB
4
GPU卡
可選: RTX 3070、RTX 3080、RTX 3090
RTX A4000、RTX A5000、RTX
展開 
GPU并行計(jì)算的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
GPU并行計(jì)算的最新內(nèi)容
2.3 Ansys Speos：系統(tǒng)級集成與光學(xué)仿真分析
作為仿真流程核心載體，承擔(dān)模型集成、三維場景搭建、光線追跡、性能仿真、人眼感知評估全流程工作：
無縫導(dǎo)入Zemax鏡頭.odx文件與Lumerical光柵JSON文件，實(shí)現(xiàn)跨尺度模型融合；
構(gòu)建車載三維場景，包含風(fēng)擋、光波導(dǎo)、外殼等幾何結(jié)構(gòu)，還原真實(shí)裝車環(huán)境；
基于CPU/GPU并行計(jì)算，開展非序列光線追跡，輸出光譜輻照度
課程描述（Description）
本課程采用實(shí)踐教學(xué)，指導(dǎo)學(xué)習(xí)者使用 CUDA 釋放現(xiàn)代 GPU 的強(qiáng)大并行計(jì)算能力。課程從 GPU 硬件基礎(chǔ)開始，梳理主流架構(gòu)的演進(jìn)（Fermi → Pascal → Volta → Ampere → Hopper），并通過代碼實(shí)驗(yàn)逐步學(xué)習(xí)如何編寫、分析與優(yōu)化高性能內(nèi)核。
結(jié)合新版HPC Ultimate License的使用，大幅降低了整車仿真成本，同時為后續(xù)GPU大規(guī)模并行計(jì)算的部署提供了關(guān)鍵的license支撐，為整車氣動開發(fā)提供了高效經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化解決方案。
挑戰(zhàn)/需求
隨著車型開發(fā)節(jié)奏加快及虛擬開發(fā)比重提升，傳統(tǒng)外氣動仿真流程長、效率低的問題日益凸顯。如何在保證精度的前提下大幅提升效率、降低成本，成為支持新車型氣動快速開發(fā)所面臨的核心挑戰(zhàn)。
相比NeRF需要對每個像素進(jìn)行耗時的體積渲染，3DGS的光柵化過程能充分利用GPU并行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)實(shí)時渲染。
但原始3DGS有個致命缺陷：它假設(shè)場景靜態(tài)、光照恒定。這在博物館文物掃描中沒問題，但放到真實(shí)世界就行不通了。雪天拍攝的街景會把空中飄落的雪花、鏡頭上的水滴都當(dāng)作場景固有特征學(xué)習(xí)進(jìn)去，導(dǎo)致重建出的場景永遠(yuǎn)"下著雪"。
借助Multiscale Designer的多尺度建模能力，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了從微觀纖維/基體界面到宏觀機(jī)翼盒段的全尺度模型，通過熱-力耦合分析量化高溫環(huán)境下樹脂降解對結(jié)構(gòu)性能的影響，并采用GPU并行計(jì)算技術(shù)將全尺寸疲勞分析耗時從72小時縮減至8小時。
對于工業(yè)界的使用者而言，模流分析最重要的三個要素就是：使用便利性、正確性與速度。三維實(shí)體模流分析技術(shù)可以提供許多傳統(tǒng)2.5D模流分析技術(shù)所不能提供的優(yōu)點(diǎn)，例如與CAD的整合、分析正確性、模型最少簡化…等等。然而，三維模流分析在完全不簡化模型的情況下，無可避免增加了許多計(jì)算上的負(fù)擔(dān)，使得計(jì)算時間增長。Moldex3D所采用的高效能有限體積法 (HPFVM, High-Performance Finite
-計(jì)算平臺:
CPU多核計(jì)算(傳統(tǒng)主力): 長期以來，CFD是高性能CPU（如AMD Threadripper/EPYC, Intel Xeon）的核心應(yīng)用場景，通過OpenMP和MPI實(shí)現(xiàn)并行。GPU計(jì)算(當(dāng)前主流): GPU在CFD領(lǐng)域的應(yīng)用已非常成熟。
1.
型號： 凌炫 SR2208G（31768-SAA2）
2.
處理器： 2 顆 EPYC 4th 處理器 9554
核心優(yōu)勢： 這是整個系統(tǒng)的核心。兩顆EPYC 9554提供了總計(jì) 128個物理核心 和 256個線程。這對于需要處理海量并行任務(wù)的應(yīng)用來說是巨大的優(yōu)勢。
性能定位： EPYC 9554屬于第四代
軟件支持多核CPU迭代與眾核細(xì)粒度GPU并行計(jì)算，結(jié)合 DEM模擬粒子間相互作用，可精準(zhǔn)計(jì)算雨滴 / 冰雹對葉片的壓力沖擊、對入口氣體狀態(tài)的影響及壓氣機(jī)效率變化，為發(fā)動機(jī)極端天氣適應(yīng)性設(shè)計(jì)提供可靠仿真工具。
OAS需要持續(xù)優(yōu)化算法，并充分利用GPU并行計(jì)算、云計(jì)算等技術(shù)，以縮短仿真時間，支持大規(guī)模、高精度的仿真任務(wù)。</p><p><strong>5) 構(gòu)建開放的生態(tài)系統(tǒng)：</strong>積極與MR硬件制造商、內(nèi)容開發(fā)者、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)等合作，共同構(gòu)建開放的生態(tài)系統(tǒng)，提供豐富的API接口和開發(fā)工具，方便第三方集成和定制開發(fā)，從而擴(kuò)大OAS在MR領(lǐng)域的影響力。
