GPU計(jì)算
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-04
GPU計(jì)算的視頻教程
探究實(shí)時(shí)仿真GPU求解器加速汽車行業(yè)設(shè)計(jì)創(chuàng)新
會(huì)議分享NVIDIA 最新工業(yè)級GPU技術(shù)，其計(jì)算能力如何助力Ansys Discovery這一開創(chuàng)性仿真軟件在汽車行業(yè)應(yīng)用中提高產(chǎn)品性能，也近距離聆聽Discovery在康明斯的實(shí)際應(yīng)用，促進(jìn)設(shè)計(jì)和分析團(tuán)隊(duì)之間實(shí)現(xiàn)更好的溝通。
免費(fèi) 46分鐘 206播放
查看
GPU計(jì)算的實(shí)例教程
NVIDIA使用指南
- ECC功能：可檢測和糾正GPU內(nèi)存問題，但會(huì)降低舊GPU硬件性能，可通過NVIDIA控制面板或命令行工具nvidia - smi管理。
- TCC模式（Windows only）：某些GPU計(jì)算需要啟用，可通過命令行工具nvidia - smi啟用或禁用。
- 其他：還介紹了獨(dú)占計(jì)算模式、顯示鏈接、組合MPI計(jì)算和GPU計(jì)算、服務(wù)用戶、GPU計(jì)算使用Windows遠(yuǎn)程桌面、運(yùn)行多個(gè)模擬、視頻卡驅(qū)動(dòng)、操作條件、最新CST服務(wù)包、GPU監(jiān)控/利用率、選擇可用GPU卡子集等內(nèi)容。
6. 故障排除：針對NVIDIA驅(qū)動(dòng)安裝、多GPU設(shè)置、GPU模式、硬件識(shí)別、CUDA錯(cuò)誤、TCC模式等問題給出了相應(yīng)的解決方法。
《CST Studio Suite 2024 GPU加速計(jì)算指南》.pdf
展開 <p>由于離散單元法的特性，EDEM軟件計(jì)算量大，對計(jì)算設(shè)備要求較高。一個(gè)計(jì)算能力強(qiáng)的計(jì)算設(shè)備可在更短的時(shí)間完成計(jì)算任務(wù)，加速業(yè)務(wù)進(jìn)程，提高業(yè)務(wù)效率。</p><p><br></p><p>過去以來，中央處理器 (CPU) 一直被用作計(jì)算設(shè)備。然而，隨著計(jì)算機(jī)圖形處理器 (俗稱顯示卡或者顯卡，GPU) 的技術(shù)更新，GPU也可用于計(jì)算，且在特定的計(jì)算場景中發(fā)揮出 (遠(yuǎn)) 優(yōu)于CPU的計(jì)算性能。這包括EDEM離散單元法計(jì)算場景。</p><p><br></p><p><strong>本文將簡單討論GPU計(jì)算在EDEM中的應(yīng)用，以及用于EDEM計(jì)算的GPU選取。</strong></p><p><br></p><p><strong>用于EDEM計(jì)算的GPU選取</strong></p><p><br></p><p><strong>為什么要用GPU開展EDEM計(jì)算？</strong></p><p><br></p><p>GPU與CPU的顯著區(qū)別在于，前者可同時(shí)并行計(jì)算的核心數(shù)高 (多達(dá)數(shù)千)，但單個(gè)核心時(shí)鐘頻率 (與計(jì)算速度正相關(guān)) 較低；后者核心數(shù)少 (幾十個(gè))，但單個(gè)核心始終頻率高。一個(gè)比喻是，GPU仿佛是一個(gè)小學(xué)數(shù)千名小學(xué)生，而CPU是這所小學(xué)的數(shù)十名老師。對于單一流程的任務(wù)而言，一個(gè)老師的處理速度勝過一個(gè)小學(xué)生；但對于諸如完成1000000道口算題這類<strong>可分割的計(jì)算任務(wù)</strong>而言，數(shù)千小學(xué)生并行開動(dòng)，將勝過數(shù)十名老師。</p><p><br></p><p>離散單元法就是<strong>可分割的計(jì)算任務(wù)</strong>，每一時(shí)間步對1000000個(gè)顆粒單元的處理，就好比完成1000000道口算題。此時(shí)GPU相比CPU將具有顯著優(yōu)勢。鑒于上述原因，自EDEM 2019開始，支持GPU運(yùn)算。
展開 前言
Speos 在2022R2版本中正式推出 GPU 計(jì)算功能，相比于 CPU 計(jì)算，相同HPC32配置，高性能顯卡在仿真計(jì)算中將會(huì)更顯計(jì)算優(yōu)勢，在仿真數(shù)據(jù)量大、材料屬性復(fù)雜、光源種類多的條件下，Speos 視覺模擬會(huì)消耗更多仿真計(jì)算時(shí)間。當(dāng)模擬參數(shù)設(shè)置偏差，或者視野選擇不準(zhǔn)確，重新模擬耗費(fèi)的時(shí)間會(huì)很長，GPU 同樣提供實(shí)時(shí)預(yù)覽 preview 功能，快速檢查視覺模擬對參數(shù)設(shè)置和視野選擇的準(zhǔn)確性，通過 GPU 持續(xù)渲染，得到從低精度到高精度的實(shí)時(shí)模擬效果，一旦發(fā)現(xiàn)模擬出現(xiàn)問題可以隨時(shí)停止，修改參數(shù)后再重新模擬，提高了模擬效率，新版本發(fā)布中，GPU preview 同樣可以保存實(shí)時(shí)渲染結(jié)果為XMP。
GPU計(jì)算能力
1 - 打開任意仿真，建立視覺模擬模型，與常規(guī)的亮度模擬相同，在 speos 中建立光源（包括環(huán)境光），探測器，零件材料，逆向模擬。
2 - 在file-speos option中，勾選顯卡選項(xiàng)，會(huì)顯示32HPC運(yùn)算。顯卡性能越高在計(jì)算中越能體現(xiàn)計(jì)算速度。
3 - 點(diǎn)擊inverse/direct simulation，在tools中選擇GPU計(jì)算。
4 - GPU計(jì)算性能說明，同樣對于108光線數(shù)，相同光線數(shù)GPU A6000的計(jì)算速度相當(dāng)于CPU 600核左右，而仿真結(jié)果相同。
5 - GPU計(jì)算同樣支持Speos core的計(jì)算。
展開 而格子玻爾茲曼方法基于笛卡爾網(wǎng)格的顯式線性的計(jì)算特點(diǎn)，使得其天然適合于GPU的流處理框架。比如在GPU上計(jì)算D2Q9格式的LBM方程，我們可以將具有相同速度向量的數(shù)據(jù)包分配到一個(gè)數(shù)組中，并保持原始格子布局，求解過程便是對這些數(shù)組的更新。
當(dāng)然，GPU在進(jìn)行LBM計(jì)算的時(shí)候，不會(huì)改變其物理計(jì)算的本質(zhì)，仍然是通過速度分布函數(shù)、宏觀物理量和平衡態(tài)分布之間的迭代來實(shí)現(xiàn)的。因此，如果代碼調(diào)試沒有問題的話，GPU計(jì)算的結(jié)果和CPU應(yīng)該是一致的。
當(dāng)然，要想GPU算法能夠?qū)崿F(xiàn)更好的加速效果，也需要對參數(shù)存儲(chǔ)、傳遞和計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化。目前，許多LBM方法在配合GPU計(jì)算已產(chǎn)生恐怖的加速性能，比如已有商業(yè)軟件可將單塊顯卡的計(jì)算加速能力提高到等價(jià)于數(shù)千個(gè)CPU核的量級。相信隨著GPU性能和軟件本身的不斷進(jìn)化，GPU一定會(huì)讓LBM徹底飛起來。
來源于：LBM與流體力學(xué) 作者： 盧比與鋼蛋
展開 COMSOL Multiphysics 支持加速計(jì)算。本指南提供了安裝和配置使用此功能所需的軟件的快速設(shè)置說明。?
在 COMSOL Multiphysics 中，GPU 加速可以顯著提高使用間斷伽遼金 （dG） 方法的瞬態(tài)仿真的性能，例如使用壓力聲學(xué)，時(shí)域顯式 接口的仿真，以及用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （DNN） 代理模型的性能。此功能適用于 Windows 和 Linux作系統(tǒng)，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(tǒng)和硬件要求CUDA 工具包?組件包括以下內(nèi)容：
一個(gè) NVIDIA 顯卡，計(jì)算能力為 6.0–9.0?
請注意，COMSOL Multiphysics 系統(tǒng)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(hù)的列表中的 Compute Capability。
支持的作系統(tǒng) （OS），包括 Windows 或 Linux??CUDA 工具包 12.4?
CUDA 工具包的設(shè)置過程?
安裝 CUDA 工具包，然后在 COMSOL Multiphysics 安裝中啟用 GPU 加速計(jì)算的過程包括以下步驟：?
安裝 NVIDIA CUDA 工具包??安裝支持 GPU 計(jì)算的 COMSOL Multiphysics?在 COMSOL Multiphysics 中驗(yàn)證 CUDA 工具包的安裝?
下面將更詳細(xì)地概述每個(gè)步驟。
展開 
GPU計(jì)算的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
GPU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
結(jié)合新版HPC Ultimate License的使用，大幅降低了整車仿真成本，同時(shí)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(dòng)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(dòng)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(dòng)快速開發(fā)所面臨的核心挑戰(zhàn)。
黃仁勛
創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官
英偉達(dá)
英偉達(dá)加速計(jì)算助力縮短計(jì)算密集型工程工作負(fù)載
新思科技擁有業(yè)內(nèi)最廣泛的工程應(yīng)用組合，能夠在各類工程工作負(fù)載中實(shí)現(xiàn)人工智能和 GPU 加速計(jì)算——讓工程變得更智能、更快速、更直觀。多位客戶正利用新思科技集成了英偉達(dá) GPU 加速的工程解決方案來加速處理計(jì)算密集型工作負(fù)載。
求解器方面，加強(qiáng)了線性、非線性求解器；在接觸、材料本構(gòu)、斷裂力學(xué)、復(fù)材建模、拓?fù)鋬?yōu)化以及聲學(xué)分析等學(xué)科都有顯著增強(qiáng)；新增了材料去除等功能；同時(shí)，Ansys持續(xù)推進(jìn)并行計(jì)算、GPU加速與 AI/ML 技術(shù)探索，為下一代工程仿真奠定基礎(chǔ)。
利用在NVIDIA GPU加速計(jì)算平臺(tái)上運(yùn)行的Ansys仿真軟件，寶馬集團(tuán)能夠解決不必要的反射和眩光，從而確保舒適的駕駛環(huán)境。
相比NeRF需要對每個(gè)像素進(jìn)行耗時(shí)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(shí)渲染。
但原始3DGS有個(gè)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(huì)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"。
航海領(lǐng)域仿真計(jì)算全景解析4個(gè)月前
height: 24px; line-height: 24px; padding: 3px 12px;"><p class="ql-table-cell-inner" data-table-id="nczqyzsanvd" data-row-id="4a77nu2m6i6" data-col-id="y1evgls56ea" data-rowspan="1" data-colspan="1"><p> GPU
CUDA GPU 加速計(jì)算正在重塑芯片設(shè)計(jì)方式，實(shí)現(xiàn)從原子到晶體管、從芯片到完整系統(tǒng)的前所未有的仿真速度與規(guī)模，在計(jì)算機(jī)中創(chuàng)建功能完備的數(shù)字孿生。我們與新思科技的合作，將充分發(fā)揮英偉達(dá)加速計(jì)算與 AI 的力量，重新定義工程與設(shè)計(jì)，賦能開發(fā)者創(chuàng)造塑造未來的創(chuàng)新產(chǎn)品。
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(shí)從72小時(shí)縮減至8小時(shí)。
? 智能網(wǎng)格與求解技術(shù)：SmartCells笛卡爾網(wǎng)格法結(jié)合自適應(yīng)加密策略，可自動(dòng)識(shí)別0.1mm級微通道等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，網(wǎng)格生成耗時(shí)壓縮至30分鐘內(nèi)，億級網(wǎng)格模型通過云端GPU加速計(jì)算僅需2小時(shí)，精度誤差控制在±2℃內(nèi)。
