你可以設(shè)想一下，如果每項(xiàng)任務(wù)都能節(jié)省幾分鐘、幾小時(shí)甚至幾天的時(shí)間，那一整年下來(lái)能節(jié)省多少時(shí)間啊。如果任務(wù)涉及計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）仿真，且希望減少求解時(shí)間，那么Ansys Fluent GPU求解器正是您想要的解決方案。

無(wú)論是求解10萬(wàn)個(gè)單元還是1億個(gè)單元的模型，傳統(tǒng)的減少仿真時(shí)間的方法都是使用大量CPU進(jìn)行求解。近年來(lái)，另一種方法開(kāi)始受到行業(yè)的關(guān)注，那就是使用圖形處理單元，簡(jiǎn)稱(chēng)GPU。這種方法首先是將CPU求解的某些部分交給GPU來(lái)處理，從而加速整體求解時(shí)間，這種做法被稱(chēng)為“轉(zhuǎn)移”到GPU。

早在2014年，Ansys Fluent就采用了這項(xiàng)“轉(zhuǎn)移”技術(shù)，而今年我們則將GPU技術(shù)的使用發(fā)揮到全新的高度，在Fluent中推出了原生多GPU（multi-GPU）求解器。本地部署方案能提供GPU上的所有求解器特性，避免CPU和GPU之間因交換數(shù)據(jù)造成的開(kāi)銷(xiāo)，從而相對(duì)于轉(zhuǎn)移技術(shù)能實(shí)現(xiàn)更好的提速。

釋放GPU對(duì)CFD的全部潛力需要將整個(gè)代碼運(yùn)行在GPU上。

在系列博客的上半部分中，我們重點(diǎn)介紹了大型汽車(chē)外氣動(dòng)仿真的32倍提速案例，不過(guò)并非所有用戶(hù)的仿真模型能達(dá)到如此大的規(guī)模。本文作為系列內(nèi)容的下半部分，將重點(diǎn)介紹GPU針對(duì)包含更多物理功能的小規(guī)模模型的優(yōu)勢(shì)，如多孔介質(zhì)和共軛傳熱（CHT）。

各種不同規(guī)模的CFD仿真提速

從51.2萬(wàn)個(gè)單元到700多萬(wàn)個(gè)單元，本文介紹的模型采用GPU求解都能大幅提升性能。而且無(wú)需采用最昂貴的服務(wù)器級(jí)GPU就能大幅提升性能，因?yàn)镕luent GPU求解器可以使用您的筆記本或工作站GPU就能顯著縮短求解時(shí)間?？谡f(shuō)無(wú)憑，請(qǐng)繼續(xù)往下看，了解原生多GPU求解器如何實(shí)現(xiàn)提速：

進(jìn)氣系統(tǒng)提速8.32倍

牽引逆變器提速8.6倍

兩種不同的換熱器設(shè)計(jì)分別提速15.47倍和11倍

通過(guò)多孔過(guò)濾器的氣流

汽車(chē)進(jìn)氣系統(tǒng)吸入的氣體通過(guò)過(guò)濾器清除雜物，讓清潔空氣進(jìn)入引擎。這個(gè)仿真涉及710萬(wàn)個(gè)單元，過(guò)濾器模型為多孔介質(zhì)，粘滯阻力為1e+8m-2，慣性阻力為2,500m-1?？諝饬魅脒M(jìn)氣系統(tǒng)的質(zhì)量流率為0.08kg/s。

用一個(gè)NVIDIA A100 GPU求解后，優(yōu)化進(jìn)氣系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)8.32倍的提速。

我們采用四種不同的硬件配置求解該模型，三種配置采用Intel Xeon Gold 6242核心，一種配置采用一個(gè)NVIDIA A100 Tensor Core GPU。

使用單個(gè)NVIDIA A100 GPU相對(duì)于采用32個(gè)Intel Xeon Gold核心求解而言，能提速8.3倍。

使用單個(gè)NVIDIA A100 GPU仿真通過(guò)多孔介質(zhì)的氣流相對(duì)于32個(gè)Intel Xeon Gold核心而言，能實(shí)現(xiàn)8.3倍的提速

使用共軛傳熱建模（CHT）進(jìn)行熱管理

在許多工業(yè)應(yīng)用中，考慮到流體流動(dòng)時(shí)造成的熱效應(yīng)至關(guān)重要。為準(zhǔn)確捕獲系統(tǒng)的熱行為，流體的傳熱與相鄰金屬的熱傳導(dǎo)耦合往往非常重要。我們的原生GPU求解器針對(duì)這種耦合CHT問(wèn)題展示出了強(qiáng)大的提速特性。

以下給出三種涉及CHT的不同熱仿真，一個(gè)為400萬(wàn)個(gè)單元的水冷式牽引逆變器，一個(gè)為140萬(wàn)個(gè)單元的百葉窗翅片換熱器，還有一個(gè)為512,000個(gè)單元的立式散熱器。

水冷式牽引逆變器

涉及CHT的牽引逆變器仿真采用一個(gè)NVIDIA A100 GPU求解，可實(shí)現(xiàn)8.6倍的提速。

牽引逆變器從高壓電池獲得直流電（DC），并將其轉(zhuǎn)為交流電（AC）發(fā)送給電機(jī)。熱管理對(duì)牽引逆變器確保安全性和長(zhǎng)期使用壽命至關(guān)重要。

以上所示模型為400萬(wàn)個(gè)單元的水冷式牽引逆變器，其具有4個(gè)絕緣柵雙極晶體管（IGBT），熱負(fù)載為400 W。25℃的水以0.5 kg/s的速度流過(guò)外殼實(shí)現(xiàn)制冷，并使用對(duì)流邊界條件對(duì)周?chē)諝獾臒嵯倪M(jìn)行建模。

采用一個(gè)NVIDIA A100 GPU求解問(wèn)題，相對(duì)于32個(gè)Intel Xeon Gold 6242核心而言，可提速8.6倍。

百葉窗翅片換熱器

換熱器模型通過(guò)百葉窗翅片換熱器實(shí)現(xiàn)強(qiáng)制對(duì)流。這個(gè)待求解的問(wèn)題涉及20℃的空氣以4 m/s的速度通過(guò)鋁制百葉窗翅片，以實(shí)現(xiàn)銅管制冷。

為獲得基準(zhǔn)，我們?cè)?個(gè)Intel Xeon Gold 6242核心上運(yùn)行了140萬(wàn)個(gè)單元的模型。在一個(gè)NVIDIA A100 GPU上運(yùn)行完全相同的模型，可實(shí)現(xiàn)15.5倍的提速。

百葉窗翅片換熱器的溫度分布在一個(gè)NVIDIA A100上求解速度快15.47倍。

對(duì)百葉窗翅片換熱器而言，單GPU求解可實(shí)現(xiàn)15.47倍的提速

立式散熱器

最后一個(gè)問(wèn)題涉及一個(gè)自由對(duì)流五翅片鋁制散熱器，基座保持恒溫76.85℃，周邊空氣環(huán)境溫度為16.85℃。

使用安裝有一個(gè)NVIDIA Quadro RTX 5000 GPU的一臺(tái)筆記本電腦求解包含512,000個(gè)單元的外殼，相對(duì)于采用六核Intel Core i7-11850H的筆記本電腦而言，可實(shí)現(xiàn)11倍的提速。

即便只采用一個(gè)NVIDIA Quadro RTX 5000筆記本顯卡GPU，使用Fluent中的原生多GPU求解器也能大幅縮短求解時(shí)間。如果采用類(lèi)似的工作站圖形卡，還能進(jìn)一步提高性能。

采用一個(gè)NVIDIA Quadro RTX 5000 GPU進(jìn)行求解，512,000個(gè)單元的散熱器仿真能實(shí)現(xiàn)11倍的提速。

通過(guò)GPU實(shí)現(xiàn)CFD仿真變革

Fluent用戶(hù)現(xiàn)在能在只有一個(gè)GPU的筆記本或工作站上獲得強(qiáng)大功能和靈活性，當(dāng)然也可以擴(kuò)展至多GPU服務(wù)器上。利用您已有的硬件加速CFD仿真，獲得的提速超過(guò)您的想象。

Fluent中的原生多GPU求解器能運(yùn)行在2016年之后推出的任何NVIDIA卡上，安裝的驅(qū)動(dòng)程序版本不低于11.0或更新版本。

Ansys在GPU技術(shù)運(yùn)用于仿真領(lǐng)域一直是領(lǐng)軍者，憑借新型求解器技術(shù)，將我們的技術(shù)水平提升到新的高度。原生GPU求解器中的所有特性都采用與Fluent CPU求解器相同的離散和數(shù)值方法，能在更短的時(shí)間內(nèi)為用戶(hù)提供他們所期待的準(zhǔn)確結(jié)果。

審核編輯：劉清