当我拿出 4 卡 GPU 测试 Ansys 流体仿真，阁下该如何应对？

主要观点总结

本文介绍了GPU在计算机辅助工程（CAE）领域，特别是在计算流体动力学（CFD）中的应用。GPU的并行处理能力为仿真软件提供了强大的计算支持，显著提升了仿真分析的效率。与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更加经济。文章以Ansys Fluent软件结合NVIDIA RTX™ 5880 Ada Generation GPU为例，说明了GPU加速计算在实际应用中的优势。测试结果显示，采用GPU加速的Ansys Fluent求解器在效率上远超传统CPU求解器。此外，文章还介绍了丽台科技WinFast GS4840工作站作为测试平台的规格配置，以及南京九辅公司的相关介绍和联系方式。

关键观点总结

关键观点1: GPU在CAE领域的应用

GPU的并行处理能力为仿真软件提供了强大的计算支持，特别是在计算流体动力学（CFD）领域，显著提升了仿真分析的效率。

关键观点2: GPU相较于CPU的优势

与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更加经济。

关键观点3: Ansys Fluent与GPU的结合应用

Ansys Fluent软件结合NVIDIA RTX™ 5880 Ada Generation GPU进行CFD仿真模拟，展示了GPU加速计算在实际应用中的优势。

关键观点4: 测试结果亮点

采用GPU加速的Ansys Fluent求解器在效率上远超传统CPU求解器，4张NVIDIA RTX 5880 Ada Generation GPU的性能比采用32个Intel(R) Xeon(R) Gold 6330核心的集群高出22倍。

关键观点5: 丽台科技WinFast GS4840工作站介绍

介绍了作为测试平台的丽台科技WinFast GS4840工作站的配置规格。

关键观点6: 南京九辅公司介绍与联系方式

介绍了南京九辅公司的相关业务和联系方式。

文章预览

👆如果您希望可以时常见面，欢迎标星🌟收藏哦~ 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 ………………………………