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剖析流体仿真为什么要挑选GPU?

发布时间:2021-10-12 16:10:46 来源:英亚体育下载app

  比较,GPU 的密度更高而整体具有本钱更低,因而具有明显的性价比优势,今日为我们共享依据CFD范畴的GPU加快体会。

  核算流体仿真力学,英文全称Computational Fluid Dynamics,缩写为CFD,它是数值数学和核算机科学结合的产品,经过空间离散和数值求解的思路,对流体力学的各类问题进行数值试验、模仿和剖析研讨,以处理学习、科研或许工程规划中的问题。

  面临一个具体的工程问题,CFD工程师在运用CFD东西进行仿真剖析时的根本流程,一般可以总结为五步:前处理、网格区分、边界条件加载、求解核算和后处理。但怎么去平衡核算量(网格数量)和核算时刻,关于许多CFD工程师都是个应战。

  在实践处理问题的进程中,CFD工程师除了期望能挑选一款称手的软件东西外,当然也期望核算机的主频越高越好,中心越多越好。可是,中心与核算速度并非线性关系,不会因为中心等比例添加。若想在单台电脑上发挥极限运算才能,还需求运用GPU加快,因为GPU加快经过和谐处理器并行运算,可以极大地进步核算才能,特别合适多个项目一同进行,这样取得的时刻收益较大。

  CFD一直向处理更高精确度、更杂乱的几许结构方向开展。但现阶段,CFD软件运用于杂乱流体问题方面还有待拓宽,遭到的阻止首要源自以下三个方面:

  ● 隐式算法的高内存要求——一些CFD剖析工程师总是期望得到完美的残差收敛曲线,以证明核算成果的可靠性,因而,他们会首选隐式算法,这意味着高内存的需求;

  ● CFD成果对网格的强依靠性——网格的合理规划和高质量生成是CFD核算的前提条件,是影响CFD核算成果的最首要的决议性要素之一,是CFD作业中人作业业量最大的部分,也是限制CFD作业效率的瓶颈问题之一。即便在CFD高度发达的国家,网格生成仍占整个CFD核算使命悉数人力时刻的70%~80%。

  ● 工程流体仿真问题杂乱多变——在流体力学模仿中,因为流体力学模仿是个杂乱的进程,存在极点变形、自在液面以及物质运动交界面等问题,在运用网格数值模仿时,会出现网格歪曲导致核算不收敛或许产生很大的核算误差,需求从头模仿,这使得核算本钱大大添加。

  为了使CFD仿真发挥最大功效,CFD工程师往往需求快速得到核算成果。而凭借于GPU加快核算所供给的特殊运用程序功用,能将CFD程序核算密布部分的作业负载转移到GPU,一同仍有CPU运转其他程序代码,这样核算速度大大进步。别的,从核算功用来看,在CFD运用中单个GPU的功用远远优于CPU,依据GPU加快的CFD核算速度明显加快,许多杂乱的CFD难题得以处理,因而,越来越多的CFD工程师挑选GPU加快。

  CFD是一个核算需求激烈的范畴,GPU的挑选将从根本上决议CFD剖析进程的体会。在CFD剖析中,工程师前期花费的时刻首要在模型树立和修改上,后期真实的剖析时刻耗费在核算机上,因而,挑选一款合适本身的CFD软件和高功用建模作业站就显得尤为重要。接下来共享来自e-works渠道依据Altair CFD运用软件以及一些事例模型的实践评测,供我们参阅:

  【软件环境介绍】Altair AcuSolve是一款依据GLS-FEM算法的通用热流体求解器,不光有快速杰出的收敛速度,还能到达很高的求解精度,一同对网格有杰出的兼容性,特别方便于杂乱模型网格的区分,广泛运用于轿车、流体机械和海洋渠道等工业和科学运用问题的处理。值得一提的是,最新版别的AcuSolve,不只经过GPU加快进步了3~4倍的核算速度,一同也支撑核态欢腾、热辐射、冷凝/蒸腾多相流和流固耦合(FSI)等CFD难题的处理。

  【测验模型】在新能源轿车、医疗设备、军工设备等大功率密度的运用场合,设备运转时会产生许多的热损耗,为确保设备的安全运转,需求选用各种冷却办法来对设备进行冷却,水冷是其间一种办法。以新能源车的水冷板为例,其规划直接影电池的温度均匀性,从而影响车辆的续航路程和安全性。本测验模型具有网格数量4300万,求解方程选用湍流+固体传热组合,湍流模型挑选依据SA一方程的模型,设置稳态迭代步为200步,别离选用无GPU和1块GPU加快进行核算时刻比照。

  【测验成果】数据标明,无GPU加快时,水冷板剖析的核算时刻需求21小时;选用单块Quadro RTX 8000加快,水冷板剖析的核算时刻只需求4小时。由此可见,选用Altair AcuSolve进行水冷板仿真剖析,并供给RTX GPU的增强支撑,核算速度与无GPU加快比较进步了4.25倍。明显,这种办法关于CFD工程师快速探究水冷板的规划,并依据精确的核算成果做出决议计划十分有利。

  【软件环境介绍】Altair nanoFluidX是一款依据粒子的流体动力学 (SPH) 仿真东西,用于猜测运动轨道杂乱的几许结构周围的流体。以整车CFD仿真为例,传统CFD办法需求树立网格耗时巨大,但Altair nanoFluidX依据粒子的特性,无需树立网格,还可依据GPU显卡核算,十分有助于工程师取得简练而高效的CFD处理方案。

  【硬件环境介绍】CPU选用单颗Intel(R) Xeon(R) Gold 6126 CPU @ 2.60GH;GPU选用Quadro RTX 8000和Tesla V100,因为Altair nanoFluidX选用的粒子办法,其核算是由一系列的流体粒子的相互作用完结,在核算中每个粒子所履行的核算是彻底相同的,而在不同的数据上履行相同的程序,恰恰是GPU核算最拿手的。

  【测验模型】整车涉水剖析是近年来新式的CFD仿真范畴,首要研讨轿车以必定速度涉水时,要害零部件的进水危险,如防火墙渗水,传统的发动机进气口进水,电动轿车电气短路等问题。整车涉水模型往往需求耗费许多的核算资源和时刻进行求解,以本次树立的整车涉水模型为例,具有粒子数量为4100万,设置车速为50公里/小时、瞬态物理时刻为4秒,树立单相流模型,本次测验别离选用1块RTX 8000 、2块RTX 8000、4块RTX 8000和4块Tesla V100加快,比照核算时刻。

  【测验成果】数据标明,选用1块、2块、4块RTX 8000加快,整车涉水剖析别离需求花费48小时、28小时、13小时;选用4块V100,则需求16个小时。从核算时刻来看,选用4块RTX 8000加快,核算时刻最少,与选用1块RTX 8000加快比较,核算速度进步了约2.7倍。核算成果也标明,选用依据GPU加快和Altair nanoFluidX的组合办法,答应CFD工程师在一个更可承受的短时刻内研讨相似整车涉水这样的杂乱流体问题。

  【软件环境介绍】Altair ultraFluidX专用于超快猜测乘用车、轻型货车、赛车和重型车辆的空气动力特性的仿真剖析,它依据格子玻尔兹曼(LBM)技能,无需树立网格,这大大缩短了建模时刻,使得规划变得愈加简略,一同保留了一切重要的几许细节。

  【测验模型】关于车辆的前期开发优化,选用CFD手法无疑是最有用且最经济的办法,但这类CFD剖析往往是高内存和高核算资源耗费的典型代表,需求运用GPU来优化核算功用。以此次树立的轿车虚拟风洞模型为例,具有格子数量1亿6千万,格子的最小尺度为1.8mm,设置车速为140公里/小时、瞬态物理时刻为2秒,别离选用2块NVIDIA RTX 8000、4块NVIDIA RTX 8000和4块V100加快,比照核算时刻。

  【测验成果】数据标明,选用2块、4块NVIDIA RTX8000加快,模仿轿车虚拟风洞别离需求花费14小时、8小时;选用4块V100,则需求8.4个小时。三种GPU加快中,选用4块NVIDIA RTX8000加快,核算时刻最少,与选用2块NVIDIA RTX8000加快比较,核算速度进步了约0.75倍。核算成果也标明,依据GPU和Altair ultraFluidX的组合办法,可以明显加快轿车虚拟风洞剖析,有用缩短轿车开发周期。

  作为当时最重要的三大协处理加快技能之一,GPU现已成为数值剖析的新宠,广泛运用于各个范畴。以流体仿真范畴为例,跟着CFD剖析对核算才能的要求日益增高,越来越多的CFD工程师倾向于选用GPU加快,例如凭借 RTX 8000 GPU加快,能以远低于传统 CPU 处理方案的本钱、空间和功耗,取得无与伦比的核算功用。

  一同,在烘托方面,运用RTX 8000强壮的运算才能,将流场和流体构件树立数学模型,并用数字化可视化的办法表现出来,可以取得恣意方位的成果值,这无疑也极大地进步了规划的精确性。e-works以为,优异的核算功用和顶级的数值办法的组合,在更短的时刻内研讨杂乱的流体问题,将成为未来CFD范畴高效而干流的办法。

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