In der numerischen Strömungssimulation (Computational Fluid Dynamics, CFD) stellt die Berechnungsgeschwindigkeit einen kritischen Faktor dar. Insbesondere bei transienten Berechnungen oder bei der Simulation von umfangreichen Modellen können Berechnungen auf Hochleistungsrechnern mit mehreren hundert Kernen schnell zu einer zeitintensiven Aufgabe werden, die Tage oder sogar Wochen in Anspruch nimmt. Der Vortrag bietet einen detaillierten Einblick in die Möglichkeiten der GPU-Beschleunigung in Ansys Fluent und beleuchtet das Potenzial dieser innovativen Technologie.
Zu Beginn wird der neue GPU-Solver in Ansys Fluent vorgestellt. Dieser Gleichungslöser nutzt die Rechenkapazität von Grafikprozessoren (GPUs), um CFD-Berechnungen durch extreme Parallelisierung effizienter durchzuführen als herkömmliche CPU-basierte Solver. Ein zusätzlicher Vorteil dieser Methode ist die signifikante Reduzierung des Energieverbrauchs und der Hardware-Investitionskosten.
Im Anschluss werden Benchmarks von CPU- gegenüber GPU-basierten Lösungen anhand verschiedener Anwendungsfälle präsentiert. Diese Benchmarks verdeutlichen die Leistungsfähigkeit und Effizienz von GPU-Solvern im Vergleich zu CPU-Solvern. So kann beispielsweise die Außenumströmung eines Fahrzeugs mit dem Coupled GPU Solver zehnmal schneller auf einer Nvidia A100 GPU berechnet werden als auf herkömmlicher HPC-Hardware mit 48 Kernen.
Der Vortrag bietet auch einen Überblick über den aktuellen Funktionsumfang und die zukünftige Entwicklungsroadmap von Ansys Fluent. Dies gibt einen Einblick in die aktuellen Funktionen des Tools und die geplanten Entwicklungen für die Zukunft.
Ein weiterer wichtiger Aspekt sind die Lizenz- und Hardwareanforderungen. Dies hilft, die notwendigen Ressourcen für die Implementierung dieser Technologie in eigenen Projekten zu verstehen.
Abschließend bietet der Vortrag einen Ausblick auf die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) für CFD. Mit der fortschreitenden Entwicklung der KI-Technologie eröffnen sich neue Möglichkeiten für die Verbesserung und Beschleunigung von CFD-Berechnungen.
Insgesamt bietet der Vortrag einen umfassenden Überblick über die Anwendung von GPU-Beschleunigung in moderner CFD-Software und die zukünftigen Entwicklungen in diesem Bereich. / Calculation speed is a critical factor in computational fluid dynamics (CFD). Especially for transient calculations or the simulation of extensive models, calculations on high-performance computers with several hundred cores can quickly become a time-consuming task that takes days or even weeks. The presentation offers a detailed insight into the possibilities of GPU acceleration in Ansys Fluent and highlights the potential of this innovative technology.
At the beginning, the new GPU solver in Ansys Fluent will be introduced. This solver uses the computing power of graphics processing units (GPUs) to perform CFD calculations more efficiently than conventional CPU-based solvers through extreme parallelization. An additional advantage of this method is the significant reduction in energy consumption and hardware investment costs.
Subsequently, benchmarks of CPU- versus GPU-based solutions will be presented based on different use cases. These benchmarks illustrate the performance and efficiency of GPU solvers compared to CPU solvers. For example, the external airflow of a vehicle can be calculated ten times faster with the Coupled GPU Solver on an Nvidia A100 GPU than on conventional HPC hardware with 48 cores.
The presentation will also provide an overview of the current range of functions and the future development roadmap.
Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:91747 |
Date | 20 June 2024 |
Creators | Findeisen, Fabian |
Contributors | Technische Universität Chemnitz |
Publisher | Universitätsverlag Chemnitz |
Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
Language | German, English |
Detected Language | German |
Type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-898394, qucosa:89839 |
Page generated in 0.0023 seconds