Красивые взрывы
#blast #CFD #GPU #Viper_Blast
by Юрий Новожилов

DualSPHysics v5
#DualSPHysics #GPU #Open_Source #SPH
by Юрий Новожилов

Impetus Afea для реверсивной прокатки?!
#Afea #explicit #GPU #IMPETUS #rolling
by Юрий Новожилов

Project Chrono


https://vimeo.com/185824185




Chrono - это открытый фреймворк математического моделирования физических процессов на C++. Библиотеки фреймворк позволяют решать такие задачи, как твердотельная кинематика, CFD и FEM моделирование и различные бессеточные методы/методы частиц. Разработкой кода занимается Висконсинский центр прикладных вычислений (Wisconsin Applied Computing Center, WACC) Университета штата Висконсин-Мэдисон (University of Wisconsin-Madison). Кроме того, доступна работа с фреймворком из Python благодаря PyChrono. Кроме того, все это еще может стыковаться с TensorFlow для накопления статистики и машинного обучения.




https://youtu.be/FzF_W1-R5Eg




Вообще, так как задача создания хорошего сеточного оказывается сложнее, чем задача написания решателя, то, по моим наблюдениям, большинство современных исследовательских исходных кодов выбирают именно бессеточный путь. При этом, просадку производительности, по сравнению с сеточными методами, они решают активным использованием GPU. В целом, такой подход выглядит очень эффектным и эффективным, но не для классических задач прочности и гидро-аэро динамики.




https://youtu.be/pd_vmqW67lA




Сайт проетка: https://projectchrono.org/




https://www.youtube.com/watch?v=-ENZxnEj-io





https://www.youtube.com/watch?v=ogia_qyFufI






#gpu #open_source #projectchrono #pychrono
https://tinyurl.com/ydqtbqdu
by GlukRazor

Matlab + GPU


https://www.youtube.com/watch?v=F2z5iP9EcnI


#gpu #matlab #nvidia
https://tinyurl.com/yeemewcg
by GlukRazor

Для меня стало большой новостью, что только в этом году компания #Siemens таки смогла завести поддержку #GPU от #NVIDIA в свой флагманский #CFD решатель #Simcenter #STARCCM+ 2022.1. Стоит отметить, что у основного конкурента - #Ansys #Fluent поддержка GPU появилась чуть ли не 5 лет назад. Так что я как-то в замешательстве, как так получилось?
#HPC https://www.plm.automation.siemens.com/global/ru/our-story/newsroom/simcenter-star-ccm-cfd-gpu-nvidia/105875

А вот новость этого года про использование #GPU для #CFD расчетов в #Fluent. В версии #Ansys 2022 R1 завезли beta версию, как я называю "второго поколения" CFD-GPU решателя, который получил название "Ansys Multi-GPU Solver". Данный решатель пока работает не для вех бесчисленных классов задач, решаемых Fluent. Но, вот для задач внешней аэродинамики, производительность решателя просто взлетает в космос!

Одна карта #NVIDIA #A100 дает производительность, соизмеримую с 272 процессорными ядрами #Intel #Xeon #Gold 6242!

Новый решатель позволяет одновременно:
- снизить стоимость используемого железа до 7 раз
- снизить потребление электроэнергии вычислительной системой до 4 раза

А если учесть, что решатели Ansys традиционно лицензируется так, что стоимость задействования 1 процессорного ядра эквивалентна стоимости задействования 1 карты NVIDIA A100, то цена требуемых для #HPC расчетов лицензий с новым "Ansys Multi-GPU Solver" оказывается если не в сотни, то в десятки раз ниже! https://www.ansys.com/blog/unleashing-the-power-of-multiple-gpus-for-cfd-simulations

#BetaCAE Systems объявили о том, что теперь в #ANSA добавлен (естественно за отдельную платную лицензию) #SPH решатель их собственно разработки. Решатель предназначен для моделирования #FSI процессов. Основные примеры применения от разработчика: наполнение топливного бака, слошинг и аквапланирование. Заявлено, что SPH код работает на #GPU, что позволяет получать результаты "почтив реальном времени." https://youtu.be/0W6tv3gLuYw

#FluidX3D - это программное обеспечение для #CFD моделирования методом решетчатых уравнений Больцмана #LBM. Решение идет "в реальном времени" благодаря использованию мощностей #GPU через #OpenCL.

В качестве примера работы кода автор предлагает расчет внешней аэродинамики Боинга 747 на числах Рейнольдса Re=50k.  Разрешение модели 912×1824×456, 100k временных шагов, время вычисления+рендеринга 6.5 часов #Nvidia #A100 40GB GPU. https://www.youtube.com/watch?v=zp6tgdN9EBY