高性能计算

随着人工智能、大模型、高性能计算等技术快速发展，全球算力需求持续增长。与此同时，AI服务器、GPU等高性能计算设备的功率密度不断提升，传统风冷技术逐渐面临散热效率不足、能耗增加等挑战，液冷技术正在成为数据中心基础设施升级的重要方向。 相比传统风冷通过空气带走热量，液冷技术利用冷却液更高效的热传递能力，将芯片产生的热量快速带离设备，从而满足高功率、高密度计算场景下的散热需求。其中，冷板式液冷凭借技术

目录 • 一、HFSS 仿真全链路可优化环节说明 • 二、软件层面优化策略（几何网格求解器HPC扫频IO） • 三、软件安装与关键参数设置（Windows/Linux） • 四、UltraLAB 工作站硬件分档位选型 • 五、高频硬件相关问题、故障根因分析 • 六、落地实施总结 一、HFSS 仿真全链路可优化环节说明 HFSS 仿真完整流程分为：几何建模→网格自适应剖分→矩阵装配→矩阵求解（Dir

问题：公司买了八台GPU工作站，分给六个设计组用。有的组天天喊不够用，有的组机器大部分时间在闲置。领导让我想想办法提高利用率，有人建议上GPU资源池化。GPU资源池化到底是什么？怎么落地？ 回答： GPU资源池化，简单说就是把多台GPU主机变成一个共享资源池，用户按需获取算力，而不是每人固定一台。 传统模式的问题：八台机器分给六个组，有的组任务重机器不够用，有的组任务轻机器闲置。资源是固定的，需求

随着制造业正向研发不断深入，CAE仿真已经成为产品结构优化、性能验证、极限工况测试的核心手段。但目前多数制造企业的仿真体系仍处于“碎片化工具”阶段：结构、流体、热学、振动、动力学仿真依赖多款不同软件，工具割裂、格式不兼容、数据无法互通、多物理场耦合仿真难度大等问题普遍存在。频繁切换软件、重复建模、数据二次修正、仿真结果无法联动，不仅大幅拉高研发时间成本，还容易出现数据偏差、仿真精度不足等问题，严重

摘要：西门子Simcenter性能工程体系，正在让虚拟仿真替代实体样机成为行业现实。 一款高端冰箱的研发周期大幅压缩，一款洗碗机的整机结构验证不再依赖反复开模——这不仅是效率的提升，更是智慧家居行业研发逻辑的根本性转变。 当下，智慧家居企业面临三重挤压：消费端个性化需求持续细分，产品端功能集成与结构复杂度同步攀升，政策端能效、环保、安全标准逐年收紧。传统“设计-开模-打样-测试-改模”的循环路径下

🔥 今日关注 1️⃣ 工信部"十五五"新型工业化路线图出炉 9月1日国新办发布会，工信部部署未来五年六大任务。与仿真相关的几条： 智能制造和工业互联网被放在核心位置，"智改数转网联"是主线； 提到要加快集成电路、智能机器人、6G等产业发展——这些领域多物理场仿真的需求量不小； 明确提出整治"内卷式"竞争。 对做仿真的同行来说，政策方向意味着相关项目投入大概率会持续。具体到个人，岗位需求和薪资走势

引言 冲击动力学仿真技术广泛应用于航空航天、国防装备、汽车工程等领域，用于研究结构在高速撞击和侵彻过程中的响应规律。随着高端装备复杂程度不断提升，大变形、复杂接触等工程问题对仿真精度提出了更高要求，提升网格分辨率成为提高计算结果可信度的重要途径。然而，当非结构网格规模从千万级扩展至百亿甚至千亿级时，传统 CAE 软件架构面临新的挑战。 超大规模网格首先带来了索引范围限制问题，当全局节点编号、单元编

问题：仿真分析师跑完一个整车碰撞模型，需要让设计、工艺、测试几个团队一起看结果。但模型太大，一个人打开都费劲，几个人一起看怎么操作？谁控制画面？ 回答： 这个问题在仿真协同场景中非常典型——模型只有一个，需要看的人不止一个；有人想转视角看A柱，有人想看B柱变形量，互相抢控制权，效率很低。 VDS支持多人同时连接同一台GPU主机，每个用户独立操作自己的视角，互不干扰。 怎么实现的？ 每个用户获得一个

🔥 今日关注 1️⃣ 适创科技发布工业智能体，CAE工作流迎来新范式 8月21日深圳，适创科技2026年用户大会以"新程涌现，众智同行"为主题，正式展示从自主CAE向工业智能体的技术跃迁。创始人郭志鹏提出"总经理与团队"架构：大模型负责理解任务与资源调度，十年积累的物理求解器、工艺知识库作为底层能力层提供支撑。 现场发布的SupreXI设计智能体可将DFM分析从24小时压缩至1.5小时，模具方案

从"软件操作"到"智能工程"，CAE工程师需要关注什么？ AI正在从"帮工程师做一个动作"，走向"帮工程师完成一段流程"——但它更适合辅助，而不是替代。 01｜AI 为什么深度渗透 CAE 仿真领域？ 做过仿真的人都熟悉这个流程：建模、网格、参数设置、求解、后处理、写报告。其中大量环节是重复性的——改一个参数，整套流程再走一遍。 这类"规则明确、重复度高、数据可积累"的工作，恰好是AI最擅长切入的

问题：最近在了解远程可视化方案，看到戴西VDS这个产品，官方描述是“图形加速协议”。不太理解——它到底是一个协议，还是一个软件？主要解决什么问题？哪些场景会用到？ 回答： 先说结论：VDS是戴西DTS云桌面底层的图形加速协议，两者关系可以理解为“引擎”与“整车”——VDS是协议层，DTS是搭载该协议的完整云桌面产品。 VDS全称Virtual Desktop System，是一套面向远程图形传输场

某新能源车企的电池包热管理项目，传统CFD需要3天完成一次仿真，而采用AI代理模型后，同样的精度下仅需3分钟。 这不是未来，而是正在发生的现实。 一、CFD工程师的集体困境 如果你做过流体仿真，一定经历过： 周一提交任务，周四才能看到结果 需要对比10个设计方案，每个计算8小时，总耗时10个工作日 流固耦合、多相流问题，网格2000万，计算一周起步 传统CFD的时间分布： 真正有价值的工程设计，被

关键词：AIMD | 扩散系数 | 统计方差 | Nernst-Einstein | 离子电导率 一、研究背景 Ab initio分子动力学（AIMD）模拟已成为研究离子扩散机制的核心方法——直接从原子轨迹中观测扩散事件，无需预设迁移路径。马里兰大学Mo课题组在npj Computational Materials（2018）上系统性地解决了AIMD扩散模拟中的一个关键痛点：由于系统尺度（数百原子

作为亚洲人工智能产业标杆性盛会，2027北京国际人工智能产业博览会（世亚智博会）正式定档，将于2027年6月26日至28日在北京亦庄亦创国际会展中心盛大举办。展会立足北京亦庄全域人工智能产业高地优势，聚焦AI前沿技术落地与全产业链创新，设置八大专业特色展区，其中人形机器人专属展区凭借硬核前沿技术、重磅创新新品与广阔产业应用前景，脱颖而出成为本届展会最大亮点，备受全球采购商、创投机构与行业从业者的高

近日，从展会组委会传来消息，京津冀人工智能产业展览会定于2027年在京举办。本次展会立足首都科创核心优势，深度串联京津冀三地产业资源、创新资源与应用资源，以专业化展览、精准化对接、深度化赋能为核心，集中展现区域人工智能产业最新成果、前沿技术与落地场景，成为撬动京津冀AI产业协同升级、激活北方数字经济新动能的标杆性行业盛会。 作为聚焦京津冀一体化发展的人工智能专项展会，本次活动跳出单一城市展览模式，

一、行业背景：AI 算力驱动光模块进入"材料竞争时代" 随着 AI 大模型的爆发与超大规模算力集群的持续扩张，数据中心网络架构正在经历一场从"电互联"向"光互联"的深度与广度并重的迁移革命。面向 2026 年及未来，在万卡级乃至十万卡级的 AI 集群中，光模块已不再是传统意义上的通信器件，而是升级为决定整个算力基础设施带宽密度、传输距离与能效的"神经网络连接单元"。 在这场技术演进中，光模块的速率

一、展会核心标签 1. 产业定位标签 亚太前沿智能科技全产业链专业展、国家三大战略赛道（具身智能/人工智能/低空经济）标杆展会，紧扣国家战略性新兴产业布局，聚焦新质生产力培育，是亚太地区人工智能核心赛道产业化、规模化发展的核心展示与落地平台。 2. 商贸属性标签 高净值决策者商贸磁场、付费准入精准采购平台、30亿级意向成交载体。展会摒弃大众化流量模式，以精准专业观众筛选为核心，聚焦高效商贸对接，往

对于中国高端制造企业而言，选择一套软件的时代已经过去，建设属于自己的数字化研发平台正在成为主流。 戴西iDWS智能化研发平台正在从一个工业软件平台，向AI原生的工业创新平台演进。这不仅意味着产品能力的跃升，也意味着企业数字化转型方式的深刻变革。 过去，很多企业关心的是：有没有CAD？有没有CAE？有没有PLM？而今天，更多的企业开始思考：如何让需求、设计、仿真、试验、知识管理在线协同工作？这正是i

3D设计师正在做汽车外观设计，GPU负载已到85%。此时组长通知：“小刘要打开同一个模型做内饰评审，还能再开一个吗？” 一台GPU服务器，如何让多人同时在线工作，同时保障每个人的操作流畅度？戴西DTS 3D远程图形可视化云桌面的桌面池调度策略正是为此场景设计！ PART/1 桌面池：将GPU资源从“独占”变为“共享” 桌面池的本质是一个逻辑容器，DTS云桌面将多台支持多会话的主机汇聚为一个资源集合

关键词：GROMACS； 冰 ； 剪切 ; 分子动力学 模拟 分子模拟研究 冰晶 在剪切载荷下的行为，能在原子尺度上追踪位错与层错的成核与迁移、氢键网络的断裂—重构，以及 不 同晶型冰晶 的堆垛重排乃至局部无定形化过程，弥补宏观与显微实验在纳米时空分辨率上的不足。由此可定量获得临界剪切应力、应变速率与温度依赖等关键参数，解释冰 —冰接触 摩擦、裂纹偏转与细观塑性等力学现象 ， 并为冰盖与行星冰层的