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UltraLAB深耕高性能圖形工作站與異構計算平臺領域，針對COMSOL代理模型的全棧算力需求——從DOE參數掃描的CPU密集型求解，到DNN訓練的GPU加速，再到仿真App部署的多用戶并發——提供從單卡桌面工作站到多節點GPU集群、從Windows開發環境到國產Linux自主可控平臺的全系列硬件解決方案。

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。

圖2-2 啟動AI加速 圖2-3 設置AI加速求解參數 三、求解設置1）求解設置選擇菜單欄 求解>求解>直接求解>并行，開始計算。

PCA加速器面向CAE仿真計算/科學計算/計算化學等行業，為其提供超級計算能力，同時具備后臺計算資源和完善友好的作業提交管理界面，支持多用戶多作業并發提交與管理。也支持雙機擴展計算能力。我們將多年的在CAE仿真計算領域的硬件配置經驗，整合到PCA系統。未來2年內，超級圖形工作站總核數估計4*96=396核以上，這樣的借助PCA加速器，求解速度提升幅度更大、更顯著。

“上圖展示了由 CUDA 加速的新 CFD 求解器，在同等系統成本下，NVIDIA A100 的吞吐量是 CPU 服務器的 9 倍，或者，在同等仿真吞吐量下，NVIDIA 的成本降低了 9 倍、能耗降低了 17 倍。”NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛表示，“Cadence 和其他先進的 CFD 求解器現已采用 CUDA 加速。

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。

高性能計算體現在 HPC 分布式網格劃分/求解、GPU 加速和 Cadence OnCloud 可擴展仿真三個方面。求解器包括 RANS、DES、LES，實現從低速到高超聲速流動仿真。

，針對網格剖分+求解器求解+反復迭代環節，環節1 我們專門配備超頻服務器用于網格剖分等單核計算，環節2 求解器求解采用最新xeon4代處理器和完美架構，保證求解環節加速，環節3 采用infiniband低延遲高帶寬網絡環節4 存儲服務器掛載大容量高速緩存+IB端口，保證每個計算節點的數據高速讀寫環節5 對超頻服務器、計算服務器、存儲服務器高性能低延遲優化環節6 作業調度軟件支持超頻服務器網格剖分

我們在包含8個NVIDIA H100 Tensor Core GPU的Supermicro AS-8125GS-TNHR服務器上求解了兩種不同的模型——第一個是包含2400萬個網格單元的燃氣輪機燃燒室內部流動模型，第二個是包含5000萬個網格單元的汽車外部空氣動力學仿真模型。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。

HSF?AI 智能求解技術針對上述痛點，以<strong style="color: rgb(5, 76, 143);">“物理機理模型+AI求解加速”</strong>為路線，實現求解更快的同時保證機理更準。

在容器層向下可調用向量計算加速庫和非結構計算加速庫，實現在國產申威眾核芯片上的高效并行，同時，向上可擴展預條件子、迭代解法以及直接解法。這種架構可以將元素的內部處理通過模板泛化，從而降低求解算法實現的復雜度，也具有較好的 可移植性 ，易于兼容x86-CPU平臺。核心的代數求解器模塊包含了Krylov子空間迭代求解器、預條件子、代數多重網格求解器以及開發中的直接求解模塊。

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。

??這使用加速求解器公式復選框（左）、間斷伽遼金加速求解器復選框（中）和在 GPU 上訓練復選框（右）分別用于壓力聲學，時域顯式模型、使用 dG 方法的瞬態仿真和 DNN 訓練。

它突破了傳統 CFD 求解器技術的局限，引入了新一代流體求解器。該求解器可提供高階數值格式、尺度解析仿真和大規模硬件加速功能，助力提高仿真性能，在確保準確度的同時縮短研發周期。Cadence? Fidelity? CFD 可對流體湍流進行先進仿真，其預測汽車空氣動力阻力的精確度可比傳統 CFD 求解器高 10 倍。

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。

AMG方法的基本思想是利用粗網格和細網格之間的關系，通過在不同層次上進行平滑和殘差修正來加速求解過程。它結合了代數方法和多重網格技術，不需要顯式的網格生成，而是直接在代數層面上操作，通過層次化拓撲關系的構建得到各層級的稀疏矩陣。這使得AMG方法具有較大的靈活性，可以適應不規則的幾何形狀和復雜的邊界條件。

+反復迭代環節，</p><p>環節1 我們專門配備超頻服務器用于網格剖分等單核計算，</p><p>環節2 求解器求解采用最新xeon4代處理器和完美架構，保證求解環節加速，</p><p>環節3 采用infiniband低延遲高帶寬網絡</p><p>環節4 存儲服務器掛載大容量高速緩存+IB端口，保證每個計算節點的數據高速讀寫</p><p>環節5 對超頻服務器、計算服務器、存儲服務器高性能低延遲優化<

GPU計算(新興力量): GPU加速在隱式分析中正在發展，尤其是在直接求解器和迭代求解器上，但成熟度和普適性尚不如顯式分析。- 顯式分析: GPU計算(絕對優勢): GPU的并行架構與顯式算法完美匹配。LS-DYNA, Abaqqus/Explicit, Pam-Crash 等求解器在GPU上可獲得數十倍的加速。

Opera最初是基于CPU的單核計算的，但隨著硬件技術的發展，現在的Opera版本也開始支持GPU加速。GPU加速可以顯著提高計算速度，尤其是在處理大規模問題和復雜模擬時。具體是否支持GPU加速取決于您使用的Opera版本和硬件環境。