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基于CFD領域的GPU加速設計解決方案

電子設計 ? 2021-03-27 12:18 ? 次閱讀

由于仿真軟件需要耗費大量計算資源,許多計算機輔助工程 (CAE) 應用都可以從 GPU 的并行處理能力中大受裨益。與 CPU 相比,GPU 的密度更高而總體擁有成本更低,因此具有明顯的性價比優勢,今天為大家分享基于CFD領域的GPU加速體驗。

計算流體仿真力學,英文全稱Computational Fluid Dynamics,縮寫為CFD,它是數值數學和計算機科學結合的產物,通過空間離散和數值求解的思路,對流體力學的各類問題進行數值實驗、模擬和分析研究,以解決學習、科研或者工程設計中的問題。

面對一個具體的工程問題,CFD工程師在應用CFD工具進行仿真分析時的基本流程,通??梢钥偨Y為五步:前處理、網格劃分、邊界條件加載、求解計算和后處理。但如何去平衡計算量(網格數量)和計算時間,對于很多CFD工程師都是個挑戰。

在實際解決問題的過程中,CFD工程師除了希望能選擇一款稱手的軟件工具外,當然也希望計算機的主頻越高越好,核心越多越好。但是,核心與計算速度并非線性關系,不會因為核心等比例增長。若想在單臺電腦上發揮極限運算能力,還需要使用GPU加速,因為GPU加速通過協調處理器并行運算,能夠極大地提升計算能力,尤其適合多個項目同時進行,這樣獲得的時間收益較大。

流體仿真為什么要選擇GPU?

CFD始終向處理更高精確度、更復雜的幾何結構方向發展。但現階段,CFD軟件應用于復雜流體問題方面還有待拓展,受到的阻礙主要源自以下三個方面:

● 隱式算法的高內存要求——一些CFD分析工程師總是希望得到完美的殘差收斂曲線,以證明計算結果的可靠性,因此,他們會首選隱式算法,這意味著高內存的需求;

● CFD結果對網格的強依賴性——網格的合理設計和高質量生成是CFD計算的前提條件,是影響CFD計算結果的最主要的決定性因素之一,是CFD工作中人工工作量最大的部分,也是制約CFD工作效率的瓶頸問題之一。即使在CFD高度發達的國家,網格生成仍占整個CFD計算任務全部人力時間的70%~80%。

● 工程流體仿真問題復雜多變——在流體力學模擬中,由于流體力學模擬是個復雜的過程,存在極端變形、自由液面以及物質運動交界面等問題,在應用網格數值模擬時,會出現網格扭曲導致計算不收斂或者產生很大的計算誤差,需要重新模擬,這使得計算成本大大增加。

為了使CFD仿真發揮最大效用,CFD工程師往往需要快速得到計算結果。而借助于GPU加速計算所提供的非凡應用程序性能,能將CFD程序計算密集部分的工作負載轉移到GPU,同時仍有CPU運行其余程序代碼,這樣計算速度大大提升。另外,從計算性能來看,在CFD應用中單個GPU的性能遠遠優于CPU,基于GPU加速的CFD計算速度明顯加快,很多復雜的CFD難題得以解決,因此,越來越多的CFD工程師選擇GPU加速。

流體仿真分析GPU評測

CFD是一個計算需求強烈的領域,GPU的選擇將從根本上決定CFD分析過程的體驗。在CFD分析中,工程師前期花費的時間主要在模型建立和修改上,后期真正的分析時間消耗在計算機上,因此,選擇一款適合自身的CFD軟件和高性能建模工作站就顯得尤為重要。接下來分享來自e-works平臺基于Altair CFD應用軟件以及一些案例模型的實際評測,供大家參考:

基于Altair AcuSolve軟件的 GPU加速

【軟件環境介紹】Altair AcuSolve是一款基于GLS-FEM算法的通用熱流體求解器,不但有快速良好的收斂速度,還能達到很高的求解精度,同時對網格有良好的兼容性,特別方便于復雜模型網格的劃分,廣泛應用于汽車、流體機械和海洋平臺等工業和科學應用問題的解決。值得一提的是,最新版本的AcuSolve,不僅通過GPU加速提高了3~4倍的計算速度,同時也支持核態沸騰、熱輻射、冷凝/蒸發多相流和流固耦合(FSI)等CFD難題的解決。

【硬件環境介紹】CPU采用單顆Intel(R) Xeon(R) Gold 6126 CPU @ 2.60GH;GPU選用Quadro RTX 8000,它采用了NVIDIA Turing架構和NVIDIA RTX平臺支持,對于追求以高穩健性、高精度為目標的CFD仿真分析帶來了卓越的計算性能體驗。

測試模型】在新能源汽車、醫療設備、軍工設備等大功率密度的應用場合,設備運行時會產生大量的熱損耗,為保證設備的安全運行,需要采用各種冷卻措施來對設備進行冷卻,水冷是其中一種方式。以新能源車的水冷板為例,其設計直接影電池的溫度均勻性,進而影響車輛的續航里程和安全性。本測試模型擁有網格數量4300萬,求解方程采用湍流+固體傳熱組合,湍流模型選擇基于SA一方程的模型,設置穩態迭代步為200步,分別采用無GPU和1塊GPU加速進行計算時間對比。

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動力電池水冷板模型

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計算時間對比

【測試結果】數據表明,無GPU加速時,水冷板分析的計算時間需要21小時;采用單塊Quadro RTX 8000加速,水冷板分析的計算時間只需要4小時。由此可見,采用Altair AcuSolve進行水冷板仿真分析,并提供RTX GPU的增強支持,計算速度與無GPU加速相比提高了4.25倍。顯然,這種方式對于CFD工程師快速探索水冷板的設計,并根據準確的計算結果做出決策非常有益。

基于Altair nanoFluidX軟件的 GPU加速

【軟件環境介紹】Altair nanoFluidX是一款基于粒子的流體動力學 (SPH) 仿真工具,用于預測運動軌跡復雜的幾何結構周圍的流體。以整車CFD仿真為例,傳統CFD方法需要建立網格耗時巨大,但Altair nanoFluidX基于粒子的特性,無需建立網格,還可基于GPU顯卡計算,非常有助于工程師獲得簡潔而高效的CFD解決方案。

【硬件環境介紹】CPU采用單顆Intel(R) Xeon(R) Gold 6126 CPU @ 2.60GH;GPU選用Quadro RTX 8000和Tesla V100,由于Altair nanoFluidX采用的粒子方法,其計算是由一系列的流體粒子的相互作用完成,在計算中每個粒子所執行的計算是完全相同的,而在不同的數據上執行相同的程序,恰恰是GPU計算最擅長的。

【測試模型】整車涉水分析是近年來新興的CFD仿真領域,主要研究汽車以一定速度涉水時,關鍵零部件的進水風險,如防火墻滲水,傳統的發動機進氣口進水,電動汽車電氣短路等問題。整車涉水模型往往需要消耗大量的計算資源和時間進行求解,以本次建立的整車涉水模型為例,擁有粒子數量為4100萬,設置車速為50公里/小時、瞬態物理時間為4秒,建立單相流模型,本次測試分別采用1塊RTX 8000 、2塊RTX 8000、4塊RTX 8000和4塊Tesla V100加速,對比計算時間。

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整車涉水模型M7fIVf.jpeg

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計算時間對比

【測試結果】數據表明,采用1塊、2塊、4塊RTX 8000加速,整車涉水分析分別需要花費48小時、28小時、13小時;采用4塊V100,則需要16個小時。從計算時間來看,采用4塊RTX 8000加速,計算時間最少,與采用1塊RTX 8000加速相比,計算速度提升了約2.7倍。計算結果也表明,采用基于GPU加速和Altair nanoFluidX的組合方式,允許CFD工程師在一個更可接受的短時間內研究類似整車涉水這樣的復雜流體問題。

基于Altair ultraFluidX軟件的 GPU加速

【軟件環境介紹】Altair ultraFluidX專用于超快預測乘用車、輕型卡車、賽車和重型車輛的空氣動力特性的仿真分析,它基于格子玻爾茲曼(LBM)技術,無需建立網格,這大大縮短了建模時間,使得設計變得更加容易,同時保留了所有重要的幾何細節。

【硬件環境介紹】CPU采用單顆Intel(R) Xeon(R) Gold 6126 CPU @ 2.60GH;GPU選用NVIDIA RTX8000和NVIDIA Tesla V100,由于Altair ultraFluidX采用的LBM方法,非常適合大規模并行架構,而采用GPU加速,可以明顯提高吞吐量,達到Altair ultraFluidX的周轉時間,同時降低硬件和能源成本。

【測試模型】對于車輛的早期開發優化,采用CFD手段無疑是最有效且最經濟的方法,但這類CFD分析往往是高內存和高計算資源消耗的典型代表,需要使用GPU來優化計算性能。以此次建立的汽車虛擬風洞模型為例,擁有格子數量1億6千萬,格子的最小尺寸為1.8mm,設置車速為140公里/小時、瞬態物理時間為2秒,分別采用2塊NVIDIA RTX 8000、4塊NVIDIA RTX 8000和4塊V100加速,對比計算時間。

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汽車虛擬風洞模型

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計算時間對比

【測試結果】數據表明,采用2塊、4塊NVIDIA RTX8000加速,模擬汽車虛擬風洞分別需要花費14小時、8小時;采用4塊V100,則需要8.4個小時。三種GPU加速中,采用4塊NVIDIA RTX8000加速,計算時間最少,與采用2塊NVIDIA RTX8000加速相比,計算速度提升了約0.75倍。計算結果也表明,基于GPU和Altair ultraFluidX的組合方式,可以明顯加速汽車虛擬風洞分析,有效縮短汽車開發周期。

總結

作為當前最重要的三大協處理加速技術之一,GPU已經成為數值分析的新寵,廣泛應用于各個領域。以流體仿真領域為例,隨著CFD分析對計算能力的要求日益增高,越來越多的CFD工程師傾向于采用GPU加速,例如借助 RTX 8000 GPU加速,能以遠低于傳統 CPU 解決方案的成本、空間和功耗,獲得無與倫比的計算性能。

同時,在渲染方面,利用RTX 8000強大的運算能力,將流場和流體構件建立數學模型,并用數字化可視化的形式表現出來,可以獲得任意位置的結果值,這無疑也極大地提高了設計的精確性。e-works認為,優秀的計算性能和尖端的數值方法的組合,在更短的時間內研究復雜的流體問題,將成為未來CFD領域高效而主流的方式。

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的頭像 旺材芯片 發表于 03-09 14:36 ? 868次 閱讀
減少卡脖子事件!芯片自主可控深度解析

PowerVR GX5300 GPU怎么樣?

PowerVR GX5300 GPU為極低功耗和面積需求而優化 面向可穿戴和IoT的GPU用例 ...
發表于 03-09 08:04 ? 0次 閱讀
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Imagination Rogue GPU技術有哪些優勢?

PowerVR 6系列GPU與競爭對手Mali-T600系列GPU的規格對比 PowerVR的看家本領——TBDR渲染技術 ...
發表于 02-26 07:39 ? 0次 閱讀
Imagination Rogue GPU技術有哪些優勢?

移動處理器的真正關鍵是什么

為什么盡管所有的趨勢都朝高端軟件開發和抽象級發展,而不重視底層的CPU與GPU指令集架構(ISA)。但是當設計CPU、GP...
發表于 02-26 07:06 ? 0次 閱讀
移動處理器的真正關鍵是什么

big.LITTLE和GPU相結合可以實現性能和功耗的最佳匹配

big.LITTLE和GPU相結合實現性能和功耗的最佳匹配...
發表于 02-02 07:00 ? 0次 閱讀
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XS GPU系統產品介紹

在有些人看來,Imagination Technologies是在移動端領域的知名GPU供應商。其實,我們的GPU適用于廣泛的市場,而汽車行業...
發表于 02-01 06:11 ? 101次 閱讀
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GPU和CPU的區別是什么

GPU是如何工作的 GPU與DSP區別   GPU和CPU的區別是什么 ...
發表于 01-05 06:15 ? 101次 閱讀
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ARM架構的GPU和臺式機的GPU有什么區別

1:移動GPU(指的是ARM處理器集成的GPU)和獨立的PC的GPU的區別?除了架構,就拿視頻解碼來說,為什么ARM的處理...
發表于 07-18 08:04 ? 505次 閱讀
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