سرعت حل فلوئنت رو ببریم بالا
The Fluent GPU Solver: Unprecedented Speed and Scale for Your CFD Studies | Simulation World
از قدرت GPU استفاده کنیم و هزینه محاسبات رو کم کنیم. یک وبینار خوب حدود 20 دقیقه ای ببینیم.
https://www.youtube.com/watch?v=_3JwubesWS4
#fluent #gpu
The Fluent GPU Solver: Unprecedented Speed and Scale for Your CFD Studies | Simulation World
از قدرت GPU استفاده کنیم و هزینه محاسبات رو کم کنیم. یک وبینار خوب حدود 20 دقیقه ای ببینیم.
https://www.youtube.com/watch?v=_3JwubesWS4
#fluent #gpu
YouTube
The Fluent GPU Solver: Unprecedented Speed and Scale for Your CFD Studies | Simulation World
With the Fluent GPU solver, engineers can explore complex fluid dynamics scenarios with unparalleled speed and scale, gaining deep insights into the behavior of liquids and gases in diverse environments. With robust numerical algorithms and advanced models…
این خبر هیجان داشت!
آیا باید منتظر DNS در CFD روی GPU باشیم؟
یک زمانی، Ansys با انجام اولین شبیه‌سازی یک میلیارد المانی در Fluent خبرساز شد. پس از آن، مقیاس‌پذیری خطی این نرم‌افزار روی ۱۰۰ هزار هسته پردازنده نشان داده شد. اما اکنون، در عصر NVIDIA، شاهد آنیم که پردازشگر گرافیکی داخلی Fluent قادر است ۲.۴ میلیارد سلول را روی ۳۲۰ تراشه GPU (سوپرچیپ‌های GH200 Grace Hopper) پردازش کند.
این پیشرفت باعث کاهش زمان اجرای شبیه‌سازی‌های پیچیده از چهار هفته به شش ساعت شده و عملکردی معادل 225,390 هسته CPU را ارائه می‌دهد.
با این پیشرفت‌ها، آیا باید در آینده‌ای نزدیک منتظر استفاده از DNS (Direct Numerical Simulation) در CFD روی GPU باشیم؟
شبیه‌سازی عددی مستقیم یکی از دقیق‌ترین روش‌های عددی در CFD است که تمام مقیاس‌های طولی و زمانی آشفتگی را بدون نیاز به مدل‌سازی تقریب می‌زند. در این روش، معادلات ناویر-استوکس به‌صورت کامل و بدون هیچ مدل توربولانسی حل می‌شوند.
🔗 اطلاعات بیشتر
https://www.ansys.com/news-center/press-releases/11-18-24-ansys-speeds-cfd-simulation-with-nvidia-superchips
#cfd #ansys #fluent #gpu #nvidia
آیا باید منتظر DNS در CFD روی GPU باشیم؟
یک زمانی، Ansys با انجام اولین شبیه‌سازی یک میلیارد المانی در Fluent خبرساز شد. پس از آن، مقیاس‌پذیری خطی این نرم‌افزار روی ۱۰۰ هزار هسته پردازنده نشان داده شد. اما اکنون، در عصر NVIDIA، شاهد آنیم که پردازشگر گرافیکی داخلی Fluent قادر است ۲.۴ میلیارد سلول را روی ۳۲۰ تراشه GPU (سوپرچیپ‌های GH200 Grace Hopper) پردازش کند.
این پیشرفت باعث کاهش زمان اجرای شبیه‌سازی‌های پیچیده از چهار هفته به شش ساعت شده و عملکردی معادل 225,390 هسته CPU را ارائه می‌دهد.
با این پیشرفت‌ها، آیا باید در آینده‌ای نزدیک منتظر استفاده از DNS (Direct Numerical Simulation) در CFD روی GPU باشیم؟
شبیه‌سازی عددی مستقیم یکی از دقیق‌ترین روش‌های عددی در CFD است که تمام مقیاس‌های طولی و زمانی آشفتگی را بدون نیاز به مدل‌سازی تقریب می‌زند. در این روش، معادلات ناویر-استوکس به‌صورت کامل و بدون هیچ مدل توربولانسی حل می‌شوند.
🔗 اطلاعات بیشتر
https://www.ansys.com/news-center/press-releases/11-18-24-ansys-speeds-cfd-simulation-with-nvidia-superchips
#cfd #ansys #fluent #gpu #nvidia