案例文件链接:https://pan.baidu.com/s/12GUFVOqFA0yQi50pcggF2w 提取码:dqa00_Getting Started with Ansys Fluent Multi-GPU Solver — Course Overview1_Ansys Fluent GPU Solver Features Demo Louvered Fin Heat Exchanger, 视频播放量 491、弹幕量 0、点赞数 5、投硬
ANSYS 2022R2 fluent GPU求解器与CPU求解对比,求解速度差异非常明显,同一网格,速度相差十几倍,但是限制还是挺多的!, 视频播放量 1.1万播放、弹幕量 3、点赞数 74、投硬币枚数 17、收藏人数 179、转发人数 38, 视频作者 开坦克的小孩, 作者简介 分享CFD小技巧和案例,相
对于所示的模拟，我们使用 Fluent 在不同的 CPU 和 GPU 配置上运行基准 DrivAer 模型并比较了性能。我们的结果表明，单个 NVIDIA A100 GPU 的性能比具有 80 个英特尔® 至强® 铂金 8380 内核的集群高 5 倍以上。当扩展到 8 个 NVIDIA A100 GPU 时，模拟速度可以提高 30 倍以上。利用 GPU 加速汽车外部空...
输入amg(并行计算),回车, 回车 会出现fluent计算变量 x、y、z+omega(epsilon)+k+(mp)+presure 等6到7个变量选择菜单 操作如下:如果想选择x,那就先输入 x并回车,如果选择是,就输入yes,再一直5~6次回车直至完成,y 、z也类似操作。 1、推荐:gpu计算x、y、z,稳定,明显加速, X、y、z+omega效果也可以,明...
这里所展示的仿真,我们使用Fluent在不同的CPU和GPU配置上运行基准的DrivAer模型,并进行性能对比。从结果可以看出,单个NVIDIA A100 GPU的性能比采用80个Intel® Xeon® Platinum 8380核心的集群高5倍;如果扩展到8个NVIDIA A100 GPU,那么仿真速度可提升30倍以上。
其实在CFD领域利用GPU并不是一个新概念,使用GPU加速CFD求解已经有一段时间了(Ansys Fluent于2014年提供),但传统的GPU加速往往无法完全摆脱CPU进行独立计算,CPU和GPU之间的数据交换会造成相当程度的性能损失。 Ansys Fluent 在2021 R1版本开始提供了原生的GPU求解器,可完全在 GP...
Workbench2022(Ansys2022)中的fluent模块计算中,提升19倍,开启GPU加速教程, - 紫电-青霜于20231019发布在抖音,已经收获了1468个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Ansys在GPU技术运用于仿真领域一直是领军者,凭借新型求解器技术,将我们的技术水平提升到新的高度。原生GPU求解器中的所有特性都采用与Fluent CPU求解器相同的离散和数值方法,能在更短的时间内为用户提供他们所期待的准确结果。
加速仿真取得的重要突破之一在于充分利用GPU的强大并行计算能力,其在处理复杂计算任务方面表现卓越。Ansys长期以来与NVIDIA紧密合作,持续优化和增强基于GPU的仿真求解器和算法,帮助各行业客户缩短设计周期并交付越来越复杂的产品。 视频展示了SimAI在...
随着仿真工具的不断迭代,工艺流程越来越追求效率和低成本。通过 GPU 加速的 Ansys Fluent GPU 求解器相对于传统的 CPU 求解器来讲,算力集成度更高,计算速度更快,高效节能,具体优势可以体现为: 并行计算能力:GPU 的单个芯片上的处理单元数量远超 CPU,这使得 GPU 在处理大规模并行进程时具有显著优势。因此,...