借助NVIDIA GPU提升魯班系統(tǒng)CAE軟件計算效率

案例簡介

本案例中魯班系統(tǒng)高性能 CAE 軟件利用 NVIDIA 高性能 GPU，實現(xiàn)復雜產(chǎn)品的快速仿真，加速產(chǎn)品開發(fā)和設計迭代，縮短開發(fā)周期，提升產(chǎn)品競爭力。

本案例主要應用到NVIDIA CUDA技術。

魯班系統(tǒng)高性能 CAE 軟件

落地場景

CAE 仿真在現(xiàn)代制造業(yè)中廣泛應用，在汽車、船舶、電子等行業(yè)是產(chǎn)品研發(fā)的核心工具軟件。CAE 仿真軟件的價值在于用虛擬實驗替代真實測試，從而加速研發(fā)進程并降低成本。CAE 軟件本身的計算速度是 CAE 行業(yè)最關鍵的要素，決定了企業(yè)的研發(fā)效率，從而影響了企業(yè)的產(chǎn)品競爭力。

近十余年的時間，高性能計算的硬件在算力方面獲得了飛速的發(fā)展，同期在 CAE 力學仿真計算中，軟件的計算效率卻只獲得了有限的提升。CAE 計算效率的停滯成為企業(yè)研發(fā)能力快速提升的制約因素。

魯班系統(tǒng)開發(fā)了基于 GPU 的超高性能的 CAE 軟件，解決了高科技、電子、汽車、機械等行業(yè) CAE 仿真中的效率挑戰(zhàn)。魯班系統(tǒng)科技創(chuàng)新性地提出了雙異構物理仿真并行計算框架，充分發(fā)揮 GPU 與 CPU 在高性能計算過程中各自的優(yōu)勢。通過利用 GPU 卓越的計算能力和帶寬，在復雜物理場景中（如汽車碰撞仿真和電子產(chǎn)品跌落測試）首次實現(xiàn)了相較于原來 50 至 100 倍以上的計算加速。這顯著縮短了產(chǎn)品研發(fā)設計迭代周期，縮短產(chǎn)品上市時間，提升了制造業(yè)企業(yè)的商業(yè)收益。

在產(chǎn)品仿真方面

面臨的挑戰(zhàn)

隨著先進制造業(yè)研發(fā)技術的發(fā)展和計算機輔助工程（CAE）的廣泛應用，企業(yè)在產(chǎn)品仿真方面面臨諸多挑戰(zhàn)。目前大多數(shù) CAE 軟件主要依賴 CPU 計算，導致性能較低。為了滿足企業(yè)大量的 CAE 計算需求，企業(yè)往往需要購買大量高性能計算服務器。例如，消費電子企業(yè)通常需要投入數(shù)以億計的成本購買 CPU 服務器進行 CAE 仿真計算。但在此種情況下，一個產(chǎn)品設計方案 CAE 分析過程仍然需要經(jīng)過數(shù)十小時的時間。CAE 仿真計算效率成為產(chǎn)品研發(fā)迭代的主要瓶頸環(huán)節(jié)。

為應對這些挑戰(zhàn)，必須通過硬件加速、并行計算等技術賦能整個 CAE 軟件行業(yè)。特別是利用最新的 GPU 加速技術至關重要，以緩解 CPU 計算能力不足的問題。通過建立 CPU+GPU 異構計算環(huán)境，制造業(yè)企業(yè)可以顯著提高仿真效率，減少所需服務器數(shù)量，降低時間成本。當前階段，在例如力學仿真等主要的 CAE 軟件行業(yè)市場鮮少有通用的基于 GPU 實現(xiàn)大幅加速的仿真軟件。

使用NVIDIA CUDA 技術解決方案

針對當前 CAE 仿真面臨的挑戰(zhàn)，魯班系統(tǒng)科技積極采用 NVIDIA CUDA 技術對 CAE 仿真計算進行加速，通過引入最新的 GPU 硬件技術，顯著提高了 CAE 仿真計算效率。這一技術進步不僅大幅提升了仿真計算速度，還極大地優(yōu)化了系統(tǒng)級產(chǎn)品設計和仿真迭代的效率。借助 GPU 的強大計算能力，魯班系統(tǒng)能夠在大規(guī)模復雜仿真場景中實現(xiàn)前所未有的性能提升，使得企業(yè)能夠在產(chǎn)品研發(fā)的早期階段進行更多輪次的虛擬仿真驗證，加快設計優(yōu)化的進程，從而減少產(chǎn)品上市時間，提升市場競爭力。

在底層求解器方面，魯班系統(tǒng)科技提出了雙異構物理仿真并行計算框架，這一創(chuàng)新性架構充分發(fā)揮了 GPU 和 CPU 各自的優(yōu)勢。具體來說，GPU 以其卓越的并行計算能力和高帶寬內(nèi)存，在處理復雜計算任務時能夠顯著提高計算速度，而 CPU 則在執(zhí)行邏輯性較強的任務時表現(xiàn)出其獨特的優(yōu)勢。通過合理分配任務，魯班系統(tǒng)能夠充分利用兩者的優(yōu)勢，實現(xiàn)高效的計算任務分配和并行處理，從而在高度復雜的物理仿真場景中實現(xiàn) 50 到 100 倍的計算加速。這一突破性的進展，使得許多以前需要數(shù)天或數(shù)周才能完成的仿真任務，能夠在幾小時內(nèi)完成，極大縮短了仿真分析的時間。

以數(shù)千萬網(wǎng)格規(guī)模的大型力學仿真計算為例，傳統(tǒng)的仿真方法往往需要長時間的計算和分析，且難以在短時間內(nèi)迭代優(yōu)化。而通過魯班系統(tǒng)科技采用的 GPU 加速方案，原本需要一周時間完成的仿真任務，現(xiàn)在僅需幾個小時即可完成，這使得企業(yè)在產(chǎn)品設計和研發(fā)階段能夠更頻繁地進行仿真驗證。借助魯班系統(tǒng)的超高速仿真計算能力，客戶能夠快速識別產(chǎn)品設計中的潛在風險和缺陷，及時調(diào)整設計方案，確保產(chǎn)品在上市前達到最佳性能。這樣的仿真加速不僅優(yōu)化了產(chǎn)品設計的準確性，還縮短了仿真迭代周期，顯著提高了產(chǎn)品的研發(fā)效率和市場響應速度。

基于 NVIDIA CUDA

技術的使用效果與影響

魯班系統(tǒng)通過結合最新的 GPU 加速技術，突破了傳統(tǒng) CAE 仿真計算的瓶頸，顯著提升了企業(yè)的研發(fā)效率。通過基于 NVIDIA 高性能 GPU 的強大并行計算能力，魯班系統(tǒng)能夠大幅加速仿真任務的計算速度。此外， GPU 加速使得設計優(yōu)化和虛擬驗證更加高效，企業(yè)能夠在更短時間內(nèi)完成多輪設計迭代，及時識別潛在風險和缺陷。這樣的效率提升不僅縮短了產(chǎn)品從設計到上市的周期，還降低了研發(fā)成本，幫助企業(yè)更快響應市場需求，增強了市場競爭力。

“以智能手機產(chǎn)品的研發(fā)為例，現(xiàn)在高端制造業(yè)產(chǎn)品研發(fā)的特點是研發(fā)活動密集、開發(fā)周期短、產(chǎn)品競爭力要求高且設計可繼承性差。研發(fā)的質(zhì)量和效率一直是先進制造業(yè)企業(yè)競爭力和商業(yè)成功的關鍵因素。仿真技術的應用在提升消費電子企業(yè)研發(fā)能力方面起著至關重要的作用。仿真軟件的計算效率在消費電子產(chǎn)品設計迭代中具有決定性作用。魯班系統(tǒng)應用基于 GPU 計算的高性能仿真計算技術，顯著提升了系統(tǒng)級仿真的效率，從而提高了產(chǎn)品研發(fā)效率?；?GPU 的高性能求解技術的成熟應用將改變消費電子行業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)模式，實現(xiàn)更高效的仿真能力，提升消費電子產(chǎn)品的競爭力和企業(yè)盈利能力?！濒敯嘞到y(tǒng)科技 CEO 常金濤表示。

NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃

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