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我們分別在1、2、4和8個GPU上求解了這兩個模型，以測量加速和效率。兩種模型在H100 GPU上的并行加速比和并行效率。在8個GPU上的仿真速度降低，是因為該模型對于8個CPU的配置來說太小。使用的版本為2024 R2的預覽版。

還是那句話，顯卡間通信速度有限，盡可能使用單張卡進行計算。</p><p><br></p><p><strong>EDEM GPU計算表現</strong></p><p><br></p><p>以下是不同工況的仿真、分別使用12線程CPU與GPU計算時，EDEM的計算速度。為Altair自測得到。可以發現，使用CUDA GPU計算可以最大程度提升EDEM的計算效率，相比CPU計算提速數十倍。

:50NVIDIA GPU 加速 ALTAIR 流體力學仿真 15:10GPU 加速在 Altair? EDEM? 計算效率提升中的優秀表現 嘉賓簡介 王軼華

COMSOL Multiphysics 支持加速計算。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） 方法的瞬態仿真的性能，例如使用壓力聲學，時域顯式 接口的仿真，以及用于訓練深度神經網絡 （DNN） 代理模型的性能。

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。

Weselake指出：“將仿真時間從長達一周縮短至僅幾小時甚至幾分鐘，這對我的工作非常有益。之前，每次運行規模較大的仿真時，我都要花費數天甚至一周的時間。現在，我可以利用額外的時間將精力投入到其他任務。”那么，這種加速是如何實現的呢？NVIDIA的加速計算平臺融合了48GB的海量內存和卓越的處理能力。

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。

2024年，COMSOL Multiphysics發布了GPU版本的聲學仿真求解器。截至目前，已有來自10多個ISV的120多個CAE應用通過GPU實現了加速。隨著GPU自身的持續升級和優化，CAE仿真獲得了更高的性能和更好的擴展性。當前，云道智造也在積極探索GPU加速技術，通過引入更高的算力提升仿真效率，助力客戶降低硬件成本，縮短研發周期，加速產品上市進程，增強市場競爭力。

該模型先前已用于硬質路面的仿真，并使用各種測試手段驗證了其性能。與 EDEM 顆粒模型的初始集成僅包括四個輪胎作為與地形的接觸對象。隨后，車身和某些裸露的懸架元件也被導出，以便在聯合仿真中使用。 圖 3. HMMWV 的 Adams 模型 B. EDEM 地面材料模型 EDEM 的用戶已經進行了廣泛的測試和關聯，以定義與所需物理土壤的特性相匹配的顆粒。

Astera Labs 在 AWS 上使用由 B200 GPU 加速的 EC2 實例運行新思科技 PrimeSim?，與僅使用 CPU 的實例相比實現了 3.5 倍的加速，大幅縮短設計驗證周期，并加快下一代互連解決方案的上市速度。

通過將稀有惰性氣體（如氬、氙等）電離形成帶正電的離子（如本題中的兩個帶電質點），然后使用電場加速（和磁場引導）后精準轟擊基材表面特定位置的原子，從而實現在基材表面的精確刻蝕，具有良好的各向異性。

設置仿真總時長1000s。為壓縮和盡量減少生成的結果數據量，設置每5s保存一次數據，勾選壓縮數據和選擇性保存，每2步保存一次全數據。根據自己硬件狀況選擇GPU或CPU計算引擎，EDEM可以通過1GPU+多CPU的方式加速計算。點擊Solve Report上方的三角形按鈕開始計算。

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。

將LBM方法與GPU高性能并行加速計算結合，將計算消耗的時間由原來的數周縮短為幾十個小時，使得風扇的氣動噪聲仿真不再是一個難題。

EDEM 專為此類問題設計，功能包括： 多種顆粒形狀建模（多面體、多球體）； 豐富的材料庫與接觸模型； 支持 GPU 加速； 支持與結構、電磁、流體等仿真工具耦合。

具備自動網格劃分、GPU加速、穩態時間行進等功能，其中幾何模型準備效率較傳統工具提升80%，穩態仿真可在少于100次迭代中快速收斂，大幅縮短仿真周期。4.

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。

在此次 GTC 大會上，Cadence 多物理場系統分析研發副總裁顧鑫（Ben Gu）也受邀發表了題為《Fidelity 優化 F1 賽車氣動設計》（Optimizing Formula One with Fidelity）的演講，分享了關于高保真模擬的下一步發展，并介紹了 Cadence 如何通過 GPU 加速的 CFD 設計流程撼動汽車 CFD 設計。

2) GPU加速：MuMax3支持通過CUDA技術利用GPU進行加速計算。對于具備CUDA兼容性的NVIDIA GPU，可以通過配置使用GPU進行計算，以加快仿真速度。3) 顯卡圖形要求：對于使用GPU加速的情況，MuMax3對顯卡圖形有一定要求。它需要支持CUDA并具備足夠的計算能力。4) 內存容量要求：具體的內存容量要求取決于模型的復雜度和計算規模。