流体仿真为什么要选择高性能计算GPU？

流体仿真采用蓝海大脑深度学习液冷GPU服务器主要是由于仿真软件需要耗费大量计算资源，许多计算机辅助工程 (CAE) 应用都可以从 GPU 的并行处理能力中大受裨益。 与 CPU 相比，GPU 的密度更高而总体拥有成本更低，因此具有明显的性价比优势，今天为大家分享基于CFD领域的GPU加速体验。

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：

一、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；

二、CFD结果对网格的强依赖性
深度学习卷积神经网络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%。

三、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。

总结：

作为当前最重要的三大协处理加速技术之一，液冷GPU服务器已经成为数值分析的新宠，广泛应用于各个领域。以流体仿真领域为例，随着CFD分析对计算能力的要求日益增高，越来越多的CFD工程师倾向于采用GPU加速，例如借助 RTX 8000 GPU加速，能以远低于传统 CPU 解决方案的成本、空间和功耗，获得无与伦比的计算性能。

同时，在渲染方面，利用RTX 8000强大的运算能力，将流场和流体构件建立数学模型，并用数字化可视化的形式表现出来，可以获得任意位置的结果值，这无疑也极大地提高了设计的精确性。蓝海大脑认为，优秀的计算性能和尖端的数值方法的组合，在更短的时间内研究复杂的流体问题，将成为未来CFD领域高效而主流的方式。