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使用A100和A10 GPU在由AWS軟件支持的Ansys Gateway上運行Ansys Fluent GPU求解器，在Fluent 2024 R1版本軟件上運行三種案例時實現了并行速度提升。總而言之，GPU加速計算的采用，尤其是在CFD仿真中的應用，不僅顯著提高了仿真效率，還在成本控制與環保責任方面實現了質的飛躍。

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。

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。

許可證：GPU計算功能通過CST Studio Suite許可證模型的加速令牌或SIMULIA統一許可證模型的SimUnit令牌或積分授權。 4. GPU計算的啟用 - 交互式模擬：通過加速對話框啟用，打開求解器對話框，點擊“加速”按鈕，打開“硬件加速”并指定GPU設備數量。

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。

鼎森電腦 翻譯如下： 【1】NX的Ray tracing Studio在NX版本1847或更早的NVIDIA的RTX板上沒有GPU加速。因此，它的性能會很慢，因為它只運行CPU。NX 1872及之后的版本支持GPU加速。

此外，通過收購 Cascade Technologies，Cadence 擴展了其 CFD 功能，包括一種稱為大渦模擬 (LES) 的高保真方法，該方法使用 GPU 加速。Ben Gu 提到，由于符合分配單位小時數 (Auhs) 定義，F1 目前不允許對求解器進行 GPU 加速。然而，這種轉變正在影響賽車、商用汽車和許多其他行業的其他領域。

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。

HPC加速與優化 1、FDTD的GPU 加速運算支持?支持FDTD算法的GPU運算，使得大規模仿真需求能夠在很短的時間內運行模擬并得出結果， 與 12 核 CPU 相比，單個 GPU Nvidia RTX4000 可提供 6 倍的加速。

點擊圖片查看培訓詳情 相關閱讀 Ansys Zemax | 模擬 AR 系統中的全息光波導：第一部分 Ansys Zemax | 如何設計單透鏡 第一部分：設置 Ansys Zemax | 如何使用漸暈系數 Ansys Zemax | 抬頭顯示器設計：從 OpticStudio 至 SPEOS

</span></p><p class="ql-align-justify"><span style="color: rgb(63, 63, 63);">為了應對挑戰并充分發揮硅PIC的超帶寬功能，Ansys與臺積電展開合作，使用搭載了NVIDIA GPU的高效Azure虛擬機來加速Lumerical FDTD仿真。

PCA加速器能夠充分利用ANSYS軟件以及計算服務器的資源，進行仿真計算作業調度和分配。

以SolidWorks為三維建模平臺，ANSYS/CFX為仿真基礎進行仿真模擬[13],得出物料在優化后的漸加速雙螺桿機筒中的運動和加工過程以及三維流場，并與傳統雙螺桿擠出機進行對比，以期為提高雙螺桿擠出機的混合效率和工作性能提供理論依據。

例如： Ansys在2021年發布了GPU版本的Fluent求解器，且在Icepak、Structural Mechanics和HFSS中采用了GPU加速線性求解功能。 海克斯康的MSC Apex Generative Design借助NVIDIA的CUDA框架，實現了設計、網格化和分析功能的融合。

Ansys推出首批支持AMD Instinct?加速器的商用有限元分析求解器之一主要亮點圖形處理單元（GPU）作為一種新興、可持續和算力強大的技術，Ansys正在該領域投入開發GPU技術旨在向數據中心和超級計算機提供卓越性能，以加速為汽車、飛機和消費類產品開發更高效的設計 Ansys宣布Ansys? Mechanical

利用在NVIDIA GPU加速計算平臺上運行的Ansys仿真軟件，寶馬集團能夠解決不必要的反射和眩光，從而確保舒適的駕駛環境。

該仿真可確保同一組中的信號同時傳輸數據，并避免數據有效窗口沖突 對于Gitzinger而言，使用Ansys仿真軟件的優勢顯而易見。對于他的團隊而言，在基于真實物理的仿真環境中測試準確性，是加速開發且同時降低成本的關鍵。 Gitzinger表示：“在硬件設計中運行不必要的循環工作需要花費數月的時間，因此行業內沒有人能夠負擔得起。

AnsysGPT利用微軟Azure OpenAI服務提供的先進ChatGPT技術進行開發，使用來源可靠的Ansys公開數據，在一個綜合工具中回答有關Ansys產品、相關物理和工程主題的技術問題。 AnsysGPT預計將于2024年初對客戶技術支持進行優化，從而更有效地提供信息和解決方案，進一步加速仿真的普及。目前AnsysGPT正在部分客戶和渠道合作伙伴中進行測試。