流体仿真为什么要选择GPU?

CFD始终向处理更高精确度、更复杂的几何结构方向发展。但现阶段,CFD软件应用于复杂流体问题方面还有待拓展,受到的阻碍主要源自以下三个方面:

1、隐式算法的高内存要求——一些CFD分析工程师总是希望得到完美的残差收敛曲线,以证明计算结果的可靠性,因此,他们会首选隐式算法,这意味着高内存的需求;

2、CFD结果对网格的强依赖性——网格的合理设计和高质量生成是CFD计算的前提条件,是影响CFD计算结果的最主要的决定性因素之一,是CFD工作中人工工作量最大的部分,也是制约CFD工作效率的瓶颈问题之一。即使在CFD高度发达的国家,网格生成仍占整个CFD计算任务全部人力时间的70%~80%。

3、工程流体仿真问题复杂多变——在流体力学模拟中,由于流体力学模拟是个复杂的过程,存在极端变形、自由液面以及物质运动交界面等问题,在应用网格数值模拟时,会出现网格扭曲导致计算不收敛或者产生很大的计算误差,需要重新模拟,这使得计算成本大大增加。

为了使CFD仿真发挥最大效用,CFD工程师往往需要快速得到计算结果。而借助于GPU加速计算所提供的非凡应用程序性能,能将CFD程序计算密集部分的工作负载转移到GPU,同时仍有CPU运行其余程序代码,这样计算速度大大提升。另外,从计算性能来看,在CFD应用中单个GPU的性能远远优于CPU,基于GPU加速的CFD计算速度明显加快,很多复杂的CFD难题得以解决,因此,越来越多的CFD工程师选择GPU加速。

首次发布时间:2021-11-17
最近编辑:3年前
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