Đánh bạc trực tuyến Việt Nam Fluent용 GPU의 전체 성능 활용

전산유체역학(CFD) 시뮬레이션과 마찬가지로 이 모든 것이 속도 향상의 이점을 누릴 수 있습니다

수년간 CFD 시뮬레이션을 가속화하는 핵심 요소 중 하나는 고성능 컴퓨팅(HPC)이었고 최근에는 그래픽 처리 장치(GPU)로 확장되었습니다

CFD 세계에서 GPU를 활용하는 것은 새로운 개념이 아닙니다Đánh bạc trực tuyến Việt Nam thông thạo따라서 CFD 시뮬레이션이 여러 GPU에서 기본적으로 실행될 때 GPU가 가질 수 있는 잠재력을 보여드리고자 합니다

하드웨어 비용 및 전력 소비를 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 소개할 블로그 시리즈 "

자동차 외부 공기역학을 위한 32배 속도 향상

시뮬레이션 시간을 몇 주에서 며칠 또는 며칠에서 몇 시간으로 단축하는 동시에 전력 소비량도 크게 줄일 수 있는 방법이 있다면 어떨까요

지속 가능성은 자동차 산업의 핵심 관심사이며 전 세계의 정부 기관에서는 엄격한 규제를 시행하고 있습니다

• 공기역학 개선
• 배기가스 감소
• 대체 연료 사용
• 하이브리드 및 전기 파워트레인 옵션 개발

그러나 지속 가능성 노력은 최종 제품(이 경우 자동차)의 작동에만 국한되어서는 안 됩니다

결과에 따르면 GPU NVIDIA A100 하나가 80개의 Intel® Xeon® Platinum 8380 코어를 사용하는 클러스터보다 5배 이상 뛰어난 성능을 달성했습니다

여기서 그치지 않고 그러한 시뮬레이션을 실행하는 데 필요한 전력을 크게 줄임으로써 전기 요금을 줄이고 지구를 도울 수 있습니다

1024개의 Intel® Xeon® Gold 6242 코어가 장착된 CPU 클러스터의 전력 소비량을 살펴본 결과 9600W의 전력 소비량을 확인했습니다

이러한 벤치마크 결과는 6개의 NVIDIA® V100 GPU 서버를 선택하는 기업들이 동급의 HPC 클러스터에 비해 전력 소비를 4분의 1까지 줄일 수 있음을 보여줍니다

Thông thạo 내에서 사용 가능한 CPU 및 다중 GPU 솔버는 모두 동일한 이산화 및 수치 방법을 기반으로 하여 사용자에게 사실상 동일한 결과를 제공합니다

아래의 두 가지 표준 사례는 층류 및 난류 영역의 기본 사항을 시뮬레이션하는 잘 확립된 CFD 검증입니다

구 위의 층류

이 첫 번째 테스트를 위해 레이놀드 수가 100이고 유체가 구를 돌고 실린더 뒤에서 시불변 와류 구조를 형성할 것으로 예상되는 층류 조건을 선택했습니다

252%의 오류 비율로 드래그 계수를 매우 정확하게 계산합니다

후방 계단

후방 계단은 난류 모델 구현을 테스트하는 데 사용되는 표준 문제입니다²CFD 코드는 채널 길이를 따라 다른 평면의 속도 프로파일을 발표된 실험 데이터와 비교하여 테스트합니다

CPU에서 해결할 때 Fluent는 실험 결과^3,4Fluent에서 사용 가능한 CPU 및 GPU 솔버는 모두 동일한 이산화 및 수치 방법을 기반으로 구축되기 때문에 네이티브 다중 GPU 솔버로 이 동일한 문제를 해결하면 다음과

모든 메시 유형을 수용하는 비정형 유한 볼륨 Navier-Stokes 솔버의 이 네이티브 다중 GPU 구현은 정말 새로운 것이며 CFD의 새로운 수립하여 정확도를 타협하지 않습니다지금 문의하세요.

참고 문헌

1. Ghi chú ngắn về mối tương quan lực cản của hình cầu
2. (1985) Kết hợp các phép đo truyền nhiệt và động lực học chất lỏng ở hạ lưu của bước quay ngược
3. So sánh giải pháp RANS và IDDES cho dòng chảy rối và truyền nhiệt qua bước quay ngược
4. Mô phỏng bằng số của dòng chất lỏng qua bước quay mặt lùi được sửa đổi bằng cách sử dụng CFD