当我拿出 4 卡 GPU 测试 Ansys 流体仿真，阁下该如何应对？

文章预览

在计算机辅助工程（CAE）领域，GPU 的并行处理能力为仿真软件提供了强大的计算支持。与传统的 CPU 相比，GPU 具有更高的计算密度和更低的总体拥有成本，使得高负载仿真计算变得更加经济。特别是在计算流体动力学（CFD）领域，GPU 加速显著提升了仿真分析的效率。CFD 工程师在处理复杂的流体问题时，通过 GPU 加速可以平衡计算量和计算时间，优化网格划分等关键步骤，从而加快求解速度并提高结果的准确性。 CFD 工程师在进行仿真分析时，通常面临高内存要求、网格依赖性以及流体问题复杂性等挑战。GPU 加速计算为这些挑战提供了有效的解决方案。通过将计算密集的任务转移到 GPU，CFD 工程师可以快速获得计算结果，提高工作效率。GPU 的并行计算性能远超 CPU，使得基于 GPU 的 CFD 计算速度大幅领先，帮助工程师解决了许多复杂的 CFD 难题。因此 ………………………………