当我们目睹伴随着数据中心功率飙升的计算资源需求激增时,组织很难遵守和实现净零目标。然而,这些挑战可以通过加速计算和人工智能等强大的工具来解决。NVIDIA GTC 2023 的主题是新芯片和系统、加速库、云和人工智能服务,以及开辟新市场的合作伙伴关系。
在他的主题演讲中,NVIDIA 首席执行官黄仁勋 分享了他对加速库如何解决新挑战和打开新市场的看法。CFD 工具在湍流和空气动力学预测方面有利于航空航天和汽车行业,而 CFD 有助于电子领域进行有效的热管理设计。对于高级 CFD 模拟,巨大的 CPU/GPU 加速非常重要。Huang 提到,“在同等系统成本下,NVIDIA A100 的吞吐量是 CPU 服务器的 9 倍,或者在同等模拟吞吐量下,NVIDIA 的成本降低了 9 倍,能耗降低了 17 倍。” 他还展示了一张关于我们新的 CFD 求解器 CharLES 的幻灯片,该求解器由NVIDIA CUDA加速(如下所示)。
来自 Cadence的研发副总裁 Ben Gu讨论了使用 Fidelity 优化一级方程式。他解释了系统设计如何经历物理学的超融合。他演讲中感兴趣的系统层是智能汽车。空气动力学、空气声学、热管理和 EMC/EMI 要求对于整体车辆设计来说非常重要。而且,CFD对前三个物理的模拟都少不了!
他详细阐述了 Cadence 最近对 NUMECA、Pointwise、Future Facilities 以及最近的 Cascade Technologies 等 CFD 工具的投资,作为支持系统公司在这种超融合物理领域迈出的一步。此外,通过收购 Cascade Technologies,Cadence 扩展了其 CFD 功能,包括一种称为大涡模拟 (LES) 的高保真方法,该方法使用 GPU 加速。
Ben Gu 提到,由于符合分配单位小时数 (Auhs) 定义,F1 目前不允许对求解器进行 GPU 加速。然而,这种转变正在影响赛车、商用汽车和许多其他行业的其他领域。观看 Ben Gu 关于使用保真度优化一级方程式的主题演讲,了解有关 Cadence 高保真 CFD 解决方案的更多见解。
免责声明:本文系网络转载或改编,未找到原创作者,版权归原作者所有。如涉及版权,请联系删