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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。

同樣的，在CAE仿真領域，隨著模型規模越來越大，產品創新方案需求越來越快，傳統的CPU越來越無法滿足現代3D圖形應用程序的復雜計算任務，因此，對于GPU加速的計算需求也越來越多。在這樣的市場需求環境下，北鯤云超算平臺接入了GPU A100能夠為仿真領域的工程師提供更加完善的云計算仿真資源。

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。

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。

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。

NVIDIA與Altair合作致力于提升工程仿真和高性能計算的性能與效率， 通過GPU加速來提高仿真計算速度和準確性，融合人工智能和深度學習尖端技術應用，構建可持續性發展的數字化元宇宙。云端高性能計算平臺Altair? Access? 集成GPU加速技術和人工智能平臺，全面釋放GPU計算力潛能，遠程計算資源可視化隨時查看作業狀態，最大程度地提高軟硬件資源利用率。

黃仁勛創始人兼首席執行官英偉達英偉達加速計算助力縮短計算密集型工程工作負載新思科技擁有業內最廣泛的工程應用組合，能夠在各類工程工作負載中實現人工智能和 GPU 加速計算——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 GPU 加速的工程解決方案來加速處理計算密集型工作負載。

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。

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。

計算平臺:- CPU多核計算 (傳統基石): 傳統上，這類耦合仿真嚴重依賴強大的多核CPU和大容量內存。CPU負責整個仿真流程的調度、FEM部分的計算以及CFD中GPU無法覆蓋的部分。- GPU計算 (關鍵加速器): GPU在此領域的作用至關重要，主要體現在加速CFD部分的流體計算。

以12線程CPU為基準計算速度，在顆粒生成計算過程中，單卡V100和單卡RTX ada 6000的加速比分別為4.5和7.2。而在顆粒攪拌計算過程中，使用雙卡V100和雙卡RTX ada 6000仿真，加速比相比單卡近乎加倍。雙卡并行計算的效率幾乎成倍增加。

Ansys 推出首批支持 AMD Instinct? 加速器（AMD 最新數據中心 GPU）的商用有限元分析求解器之一 AMD數據中心與加速業務部副總裁Brad McCredie表示：“當今最突出、最復雜的工程難題，需要快速、準確預測的可擴展仿真。

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。

“雖然由于規則的限制，F1 暫不能從 GPU 的應用中受益，但這樣的轉變已開始影響其他行業的競爭，如汽車行業及其他工業領域。應用 CPU，仿真需要數天甚至數周，這樣的輪轉時間對于設計目標來說不切實際。應用 GPU，同樣的仿真可以在 2-5 個小時內完成，且能得到更高精度的結果。這種前所未有的速度和精度使得深度挖掘最優的設計成為可能。它從根本上改變了 CFD 的游戲規則。”

GPU計算(前沿方向): GPU為燃燒仿真帶來了革命性變化。CONVERGE 求解器是GPU加速的典范。GPU可以極大地加速化學反應源項的計算和線性求解器，使得在桌面工作站上進行高保真燃燒模擬成為可能。CPU單核計算(不適用): 計算量太大，單核無法勝任。4. 電磁散射（隱身）-涉及算法: 核心算法: 矩量法、時域有限差分法、有限元法。

Ansys? Speos?光學系統設計軟件也利用了GPU加速功能，現在可完全支持光線追跡的光學仿真。此外，Speos還通過GPU加速支持3D輻照度，幫助設計人員更好地分析光的作用。在光子級別，Ansys Lumerical仿真工具在時域有限差分（FDTD）求解器中增加了新的Express模式，使用戶能夠使用NVIDIA GPU運行仿真。

在穩擁GPU基本盤的基礎之上，英偉達的角色正從圖形顯示和加速計算“偏科學霸”，轉向圍繞數據中心三大芯片支柱全面發展。 黃仁勛認為，數據中心正在轉變成“AI工廠”，它通過處理海量的數據來實現智能，而今日推出的H100便是實現企業AI業務加速的引擎。