你可以设想一下，如果每项任务都能节省几分钟、几小时甚至几天的时间，那一整年下来能节省多少时间啊。如果任务涉及计算流体动力学（CFD）仿真，且希望减少求解时间，那么Ansys Fluent GPU求解器正是您想要的解决方案。
无论是求解10万个单元还是1亿个单元的模型，传统的减少仿真时间的方法都是使用大量CPU进行求解。近年来，另一种方法开始受到行业的关注，那就是使用图形处理单元，简称GPU。这种方法首先是将CPU求解的某些部分交给GPU来处理，从而加速整体求解时间，这种做法被称为“转移”到GPU。
早在2014年，Ansys Fluent就采用了这项“转移”技术，而今年我们则将GPU技术的使用发挥到全新的高度，在Fluent中推出了原生多GPU（multi-GPU）求解器。本地部署方案能提供GPU上的所有求解器特性，避免CPU和GPU之间因交换数据造成的开销，从而相对于转移技术能实现更好的提速。
释放GPU对CFD的全部潜力需要将整个代码运行在GPU上。
1. 进气系统提速8.32倍
2. 牵引逆变器提速8.6倍
3. 两种不同的换热器设计分别提速15.47倍和11倍
通过多孔过滤器的气流
汽车进气系统吸入的气体通过过滤器清除杂物，让清洁空气进入引擎。这个仿真涉及710万个单元，过滤器模型为多孔介质，粘滞阻力为1e+8m-2，惯性阻力为2,500m-1。空气流入进气系统的质量流率为0.08kg/s。
用一个NVIDIA A100 GPU求解后，优化进气系统可实现8.32倍的提速。
我们采用四种不同的硬件配置求解该模型，三种配置采用Intel? Xeon? Gold 6242核心，一种配置采用一个NVIDIA A100 Tensor Core GPU。
使用单个NVIDIA A100 GPU相对于采用32个Intel? Xeon? Gold核心求解而言，能提速8.3倍。
使用共轭传热建模（CHT）进行热管理
在许多工业应用中，考虑到流体流动时造成的热效应至关重要。为准确捕获系统的热行为，流体的传热与相邻金属的热传导耦合往往非常重要。我们的原生GPU求解器针对这种耦合CHT问题展示出了强大的提速特性。
以下给出三种涉及CHT的不同热仿真，一个为400万个单元的水冷式牵引逆变器，一个为140万个单元的百叶窗翅片换热器，还有一个为512,000个单元的立式散热器。
水冷式牵引逆变器
涉及CHT的牵引逆变器仿真采用一个NVIDIA A100 GPU求解，可实现8.6倍的提速。
牵引逆变器从高压电池获得直流电（DC），并将其转为交流电（AC）发送给电机。热管理对牵引逆变器确保安全性和长期使用寿命至关重要。
以上所示模型为400万个单元的水冷式牵引逆变器，其具有4个绝缘栅双极晶体管（IGBT），热负载为400 W。25℃的水以0.5 kg/s的速度流过外壳实现制冷，并使用对流边界条件对周围空气的热消耗进行建模。
采用一个NVIDIA A100 GPU求解问题，相对于32个Intel? Xeon ? Gold 6242核心而言，可提速8.6倍。
换热器模型通过百叶窗翅片换热器实现强制对流。这个待求解的问题涉及20℃的空气以4 m/s的速度通过铝制百叶窗翅片，以实现铜管制冷。
为获得基准，我们在8个Intel? Xeon? Gold 6242核心上运行了140万个单元的模型。在一个NVIDIA A100 GPU上运行完全相同的模型，可实现15.5倍的提速。
百叶窗翅片换热器的温度分布在一个NVIDIA A100上求解速度快15.47倍。
立式散热器
最后一个问题涉及一个自由对流五翅片铝制散热器，基座保持恒温76.85℃，周边空气环境温度为16.85℃。
使用安装有一个NVIDIA Quadro RTX 5000 GPU的一台笔记本电脑求解包含512,000个单元的外壳，相对于采用六核Intel? Core? i7-11850H的笔记本电脑而言，可实现11倍的提速。
即便只采用一个NVIDIA Quadro RTX 5000笔记本显卡GPU，使用Fluent中的原生多GPU求解器也能大幅缩短求解时间。如果采用类似的工作站图形卡，还能进一步提高性能。
采用一个NVIDIA Quadro RTX 5000 GPU进行求解，512,000个单元的散热器仿真能实现11倍的提速。
通过GPU实现CFD仿真变革
Fluent用户现在能在只有一个GPU的笔记本或工作站上获得强大功能和灵活性，当然也可以扩展至多GPU服务器上。利用您已有的硬件加速CFD仿真，获得的提速超过您的想象。
Fluent中的原生多GPU求解器能运行在2016年之后推出的任何NVIDIA卡上，安装的驱动程序版本不低于11.0或更新版本。
Ansys在GPU技术运用于仿真领域一直是领军者，凭借新型求解器技术，将我们的技术水平提升到新的高度。原生GPU求解器中的所有特性都采用与Fluent CPU求解器相同的离散和数值方法，能在更短的时间内为用户提供他们所期待的准确结果。
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