2. GPU加速支持 推荐显卡: NVIDIA Tesla A100/H100(显存≥40GB,支持FP64双精度) NVIDIA RTX 6000 Ada/RTX 4090(48GB显存,性价比高) 关键特性: 需启用GPU Acceleration选项(在FDTD求解器设置中勾选) 显存容量直接限制可仿真网格规模(每百万网格约需0.5-1GB显存) 3. CPU备用方案 若无GPU,FDTD可退...
2 GPU 并行加速算法 GPU 具有高度并行的多流水线架构,使其非常适宜于FDTD 加速运算。与CPU 运算的多次循环逐网格迭代更新方式不同,GPU 可以实现多网格的同时迭代更新,配合GPU 的线程集指令执行机制,可以高效地利用流水线资源,隐藏流处理器与设备内存间的场量读写延时,从而实现FDTD 运算加速。 2.1 GPU 核心函数的并...
行FDTD运算的方法是正确的,并且GPU确实起到了加速FDTD计算速度的目的。 同时在划分为不同网格数目下,比较了GPU与CPU的计算时间,结果说明仿真数 据越多,GPU比CPU的优势越明显。 关键词:时域有限差分法;中央处理器;图形处理器;并行计算 Abstract TheFiniteDifferentTimeDommnMethodhasbeen ...
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随着仿真复杂性的增加,对高效且可扩展计算资源的需求也在增加。这正是云计算和HPC的动态组合发挥作用的地方,其可彻底改变FDTD仿真。Lumerical解决方案提供了CPU和GPU兼容的仿真软件,用户可以在本地或云端进行部署。 如欲了解有关HPC和云端FDTD仿真软件的更多信息,请观看我们的网络研讨会“利用HPC和云计算加速光子设计”...
效率提升:利用GPU加速(需NVIDIA CUDA支持)可将仿真速度提升5-10倍。 网格设置技巧:在材料界面处加密网格,同时使用非均匀网格减少计算量。 兼容性排查:若出现脚本执行错误,优先检查Python库版本是否匹配,或尝试重置Lumerical的许可证配置。 总结 Lumerical FDTD通过算法精度与开发灵活性的结合,为...
软件默认设置为“Mesh-Cell”空间插值,您也可以选择“None”关闭空间插值。 Spatial_interpolation 当设置为“Mesh-Cell”时,监视器自动将FDTD计算出的 Ei,jx 和 Exi−1,j 插值得到 (i,j) 网格点处的 E_x 场分量。将 H{z}^{i,j}、 H_{z}^{i-1,j}、 H_{z}^{i,j-1}、 H_{z}^{i-1,...
可便捷访问的Ansys软件 要让包括残障人士在内的所有用户都能访问我们的产品,这一点对于Ansys而言至关重要。因此,我们始终致力于遵循基于美国访问委员会(第508节)、Web内容可访问性指南(WCAG)和当前自愿产品可访问性模板(VPAT)格式的可访问性要求。 查看VPAT报告 ...
并且通过时间领域上的更新来模仿电磁场的变化来计算问题。GPU解决了FDTD计算时所需要的巨大内存，而基于GPU的FDTD算法可以对计算进行加速，节省计算时间，降低计算量，这就是研究该课题的原因所在。关键词：GPU加速，FDTD算法，图形处理器，时域有限差分，CUDA编程 ...
5. 在“GPU Acceleration”选项卡下,您还可以更改其他设置,如核心计算数量、每个核心可分配的内存量等。 6. 单击“Apply”按钮,保存更改并关闭对话框。 7. 现在,您可以开始运行FDTD Solutions中的仿真,并且该仿真将在GPU上进行并行计算。 请注意,要利用GPU加速计算,您的系统必须满足一定的硬件和软件要