万博Ansys stellt Studierenden auf dem Weg zum Erfolg die Simulationssoftware kostenlos zur Verfügung。
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万博ANSYS的博客
2022年2月25日
计算流体动力学(CFD)工程师对加速他们的模拟吞吐量非常感兴趣,无论是通过自动化工作流程,升级到更新/更好的方法,还是使用高性能计算(HPC).
一个特别有趣的主题是图形处理单元(gpu)在CFD中的使用。这不是一个新概念,但有很多方法可以实现它——有些方法比其他方法更完整。例如,近年来,CFD社区已经看到了许多基于粒子的CFD方法利用gpu。
在连续Navier-Stokes领域,使用gpu作为CFD加速器的概念已经存在多年;以NVIDIA AmgX解算器为例,该解算器已在万博Ansys流利自2014年以来。你所获得的局部加速是非常依赖于问题的,最终,未针对gpu进行优化的代码部分将限制你的整体加速。为CFD释放GPU的全部潜力需要整个代码在GPU上运行。
万博Ansys一直是使用GPU技术进行仿真的先驱,今年我们将通过在Fluent中引入Ansys多GPU求解器将其提升到一个全新的水平。
让我们来看看跑步的好处CFD模拟当你应该考虑在你的模拟中利用这个选项时。
近年来,我们看到GPU硬件和专用编程语言的发展有了巨大的飞跃,这些语言帮助开发人员构建了与传统cpu等效的CFD求解器,但将其模块移植到GPU上。
使用gpu进行CFD模拟的主要好处是:
对新的多gpu求解器的性能感到好奇?观看下面的视频,听听NVIDIA在11月的GTC 2021上说了什么。
让我们深入研究一下汽车外部空气动力学基准。我们已经看到,单个NVIDIA A100 GPU的性能是80核Intel®Xeon®Platinum 8380集群的5倍以上。
1 NVIDIA A100 GPU > 400 Intel®至强®白金8380芯
同样,在航空航天外部空气动力学基准测试中,我们已经看到单个NVIDIA A100 GPU的性能是32个Intel®Xeon®Gold 6242核集群的8.5倍以上。
1 NVIDIA A100 GPU≈272 Intel®至强®黄金6242芯
在这些基准测试中,我们不仅评估了gpu和cpu的性能,还考虑了在做出硬件购买决策时重要的其他方面。我们研究了硬件成本,比较了GPU服务器和具有同等性能的HPC集群的成本。
该研究证明,在给定目标性能的情况下,在gpu上运行CFD模拟的工程师的硬件成本可降低7倍。
硬件购买成本便宜7倍
这一结果非常重要,不仅对于那些已经利用HPC来加速其模拟吞吐量的公司,而且对于那些无法负担HPC集群成本并且目前正在牺牲其上市时间的公司来说也是如此。
能够在更便宜的硬件上运行,具有更好的性能与价格比,这将使工程师能够在保持他们预算的总拥有成本的情况下升级他们的模拟能力。
由于采用gpu进行CFD模拟,节省了硬件成本,公司可以在几年内收回软件投资。
公司做出硬件购买决策的另一个重要方面是维护和运行HPC集群所需的功率。
我们查看了1024 Intel CPU集群的功耗®至强®黄金6242内核,并注意到9600w的功耗。当我们查看提供相同性能的6 x NVIDIA®V100 GPU服务器的功耗时,功耗降低到2400 W。
我们的基准测试结果证明,与同等的HPC集群相比,选择6 x NVIDIA®V100 GPU服务器的公司可以将其功耗降低四倍。
降低4倍的功耗
借助Ans万博ys 2022 R1,客户可以在一个或多个gpu上利用Fluent中的新的多gpu求解器进行不可压缩和可压缩流,以及稳态或瞬态模拟。这个新的解算器从头开始设计,在gpu上本机运行,并充分利用它们的潜力。这与其他仿真厂商提供的隔离软件模块的GPU加速有本质区别。
这种新的求解器支持所有网格类型(例如,聚,六边形,tet,金字塔,棱镜,悬挂节点),并适用于所有亚音速可压缩流与恒定的材料属性。它还支持常见的湍流模型以及固体传导,共轭传热,移动的墙壁和多孔介质。
你是在处理外部空气动力学,内部流动,还是热传递模拟?如果是这样,您可能想了解更多关于如何从支持gpu的模拟中受益的信息。请求在Ansys Cloud上免费试用多gpu求解器万博.
正如你可以猜到的,这只是我们gpu CFD模拟之旅的开始。万博Ansys计划在未来的版本中扩展对其他功能和工业应用的支持,与我们的GPU硬件合作伙伴合作。
如果您想了解有关Ansys Multi-GPU求解器的更多信息,请查看我万博们的万博Ansys Fluent 2022 R1发布更新,或联系您的Ansys代表以获取更多信息。万博
我们在这里回答你的问题,期待与你交谈。我们Ansys销售团队的一名成员万博将很快与您联系。