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分享幾個我司為客戶提供的高性能計算服務器案例，LSDYNA軟件提速數倍。1. 如下圖，客戶采用自有的工作站進行射流沖擊仿真，運行至250微秒用時3天多，我司服務器運行至250微秒只需3小時，提速24倍+。2. LSDYNA爆炸仿真，客戶自己電腦用時28小時，我司集群3小時完成，提速8倍。3.

波前的計算當我們說波前時，事實上通常是指波前 “差”，或是光程差，指的是同一件事。OpticStudio預設使用出瞳作為波前差的計算參考。因此，當我們要計算一條光線的OPD時，此光線會從物面出發後一路追跡穿過光學系統，最終到達像面後，在循原方向後退追跡到 “參考球面”。此參考球面的球心是主光線與像面的交點，半徑是主光線與像面交點到主光線與出瞳面的焦點。

Agentic HPC 的發展之路試想這樣一種高性能計算：能夠持續自適應、自主優化、彈性擴展，以更高效率、更強韌性與更快速度，助力企業突破復雜性與人工干預的束縛，加速探索與創新進程。Agentic HPC 并非簡單地將人工智能疊加于高性能計算之上，而是實現二者深度融合，讓系統本身具備更強的適應性、韌性與易用性。

Agentic HPC 的發展之路試想這樣一種高性能計算：能夠持續自適應、自主優化、彈性擴展，以更高效率、更強韌性與更快速度，助力企業突破復雜性與人工干預的束縛，加速探索與創新進程。Agentic HPC 并非簡單地將人工智能疊加于高性能計算之上，而是實現二者深度融合，讓系統本身具備更強的適應性、韌性與易用性。

在云超算平臺上，CADD可以利用高性能計算能力來進行大規模模擬和分析，提高藥物設計的效率和準確性。例如，可以使用CADD來模擬藥物分子與靶分子之間的相互作用，預測藥物的活性和毒副作用，并優化藥物分子的結構，以提高其治療效果。總的來說，CADD在云超算平臺上的應用可以幫助研究人員快速開發出更有效的藥物，推動醫藥研發的進步。由于CADD技術需要大量的計算資源，計算過程常常非常耗時。

類似地，儘管可以追蹤“非有效”的順序光線，但沒有計算出繞射效率，因此沒有辦法知道雜散光路中的功率比。Figure 1 在OpticStudio中設計 DOE /超穎透鏡的可能工作流程1.2 相位 -> 微觀結構 ->用POP + FDTD驗證為了解決先前流程的缺點，即在製造之前無法模擬系統性能，可以使用物理光學傳播（POP）和 FDTD 來精確計算PSF。

2023年8月24日，以“算力互聯·智領未來”為主題的第十九屆全國高性能計算學術年會（CCF HPC China 2023）在青島·紅島國際會議展覽中心拉開帷幕。

RISC-V衡山系列服務器是針對高性能計算領域設計的計算型服務器。衡山系列預裝澎峰自研的高性能計算行業解決方案HPC SDK：數學計算庫PerfMPL、異構計算框架PerfXAPI、科學計算軟件PerfXPy等，使能先進計算硬件，賦能科研創新與行業應用，適用于科學計算、工程計算、AI計算、融合計算等應用場景，助力實現高效和綠色的算力成本。

「北鯤云」將利用新資金加速產品創新，拓展行業廣度及深度，聚力打造Cloud-HPC領先品牌。「北鯤云」成立于2019年，總部位于中國深圳，自研的北鯤云一站式Cloud HPC平臺，為用戶提供不同業務場景和研發環境下的高效穩定多云互聯高性能超算平臺。

“神工坊”秉持“算力賦能、協同創新”的理念，爭做“先進算力到仿真算能的轉換器”、“離散機理和垂直仿真場景的連接器”，助力我國工程仿真技術實現跨越發展，支撐重大裝備研制創新和工業設計研發數字化轉型。

但是，在此限制下，使用 Laguerre-Gaussian DLL 在 OpticStudio 中對這些模態進行建模在計算上更有效。隨著 e 接近 ∞，當由 Ince-Gaussian DLL 計算的特徵值解發散時，就會到達一個點。這種發散行為是計算算法的限制。當達到發散點時，Ince-Gaussian DLL 產生的結果變得不準確。

/$jouFile 我們搭載AMD EPYC 7H12處理器，在神工坊高性能仿真平臺上對算例進行了系列測試，以下為測試結果： 根據上述結果可以明顯看出，AVX2指令集具備加速性能，尤其在較小規模下，加速效果更為顯著。然而，隨著并行規模的擴大，加速比例逐漸降低，這可能是由于并行計算存在固有的開銷，從而降低了加速比例。當然，其他因素也可能影響結果。

北鯤云超算平臺憑借自身在云計算領域多年的技術積累，將會在云計算與仿真技術融合的問題上進行不斷嘗試。讓云計算在仿真模型中進行更好的融合，從而不斷優化仿真軟件的運行效果。首先，降階模型與仿真技術的融合是仿真技術的重要發展方向之一。

高性能計算機（HPC，High Performance Computer，又稱超級計算機）是國之重器。從核爆炸模擬、油藏模擬，到極端天氣預報等，高性能計算都守護著國家安全和安寧。因此，高性能計算也成為衡量國家之間綜合實力的基準之一，被視為國家實力的象征。

隨著計算流體力學（CFD）仿真的規模和復雜性不斷增長，高性能計算（HPC）對于航空航天、汽車等眾多行業的重要性也日益凸顯。過去，HPC依靠強大的中央處理單元（CPU）來求解復雜的CFD分析任務。然而，當GPU憑借卓越的并行處理功能而大受歡迎時，其也正在重新定義工程師開展仿真的方式。

一維兩色染色二維四色染色（考慮對角也有臨近關系）四、試結果展示01算子性能測試 在算子性能測試中，我們選取了單向量累加、向量乘加、向量取倒數、計算調和級數4個算子進行測試。此次測試是在單核環境下完成的，以確保測試結果的準確性和可靠性。

（來源：《基于大功率密度熱源的芯片級微流道散熱技術研究》） 03高效散熱手段根據文獻報道，液體的導熱性能是傳統風冷效果的15-25倍，隨著ChatGPT的出現，算力表現出的爆發式提升，散熱面臨著嚴峻的挑戰。液冷有望代替風冷從而可以實現更加高效的散熱效果。

他帶領團隊研發的高性能仿真平臺“神工坊”，是專為工業制造領域提供高性能工業工具開發、應用服務的在線平臺，能滿足用戶快速物理建模、仿真軟件架構體系優化和仿真軟件快速眾核加速等多層次需求，助力國產仿真軟件的推廣和替代。

ParaView通過庫中sort-last算法進行并行渲染，算法將圖像分割成多個小塊，每個處理器都獨立地渲染它所負責的塊，并生成局部圖像。然后，利用通信庫（MPI）將這些局部圖像組合起來，形成最終的合成圖像。 03 GPU性能加速對比分析本文通過展示水下機器人算例流場的可視化過程，對GPU性能加速效果進行對比。

如果存儲帶寬跟不上計算速度，則數據無法及時到達計算單元，導致處理器的計算單元空置，從而導致處理器的算力利用率大打折扣。智能駕駛應用的處理場景通常具有圖像分辨率大、并行樣本量（batch size）小、網絡結構小的特點，這對于存儲帶寬的要求通常會更高。同汽車的動力指標，馬力不如百公里加速時間更真實反映整車動力性能；同理，有效算力比理論算力更能反映芯片實際性能。