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探究实时仿真GPU求解器加速汽车行业设计创新的课程说明
11月2日，【探究实时仿真GPU求解器加速汽车行业设计创新】网络研讨会邀请来自NVIDIA 行业拓展经理茅勇、Ansys高级应用工程师郑伟巍，以及康明斯高级设计工程师胡芹共同演绎设计工程师如何快速探索概念、执行迭代与创新。会议分享NVIDIA 最新工业级GPU技术，其计算能力如何助力Ansys Discovery这一开创性仿真软件在汽车行业应用中提高产品性能，也近距离聆听Discovery在康明斯的实际应用，促进设计和分析团队之间实现更好的沟通。
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一、GPU投资逻辑框架 处理器芯片经历了从专用到通用，再从通用到专用的2次转变。其中，可存储指令的冯•诺依曼体系和1971年X86 CPU的诞生是第一次转折的诱因；摩尔定律的减速和以GPU为代表的异构运算的崛起是第二次转折的诱因。异构时代，芯片需集成多个模块来满足不同的需求。例如汽车芯片集成了GPU、CPU、NPU等至少10种处理单元。 GPU被广泛地运用于PC、游戏主机、汽车、服务器、移动等领域
优秀的计算性能和尖端的数值方法的组合，在更短的时间内研究复杂的流体问题，将成为未来CFD领域高效而主流的方式。 1、流体仿真发展趋势与计算需求 计算流体仿真力学，英文全称Computational Fluid Dynamics，缩写为CFD，兴起于近50年来，是一门相对年轻的学科。它是数值数学和计算机科学结合的产物，通过空间离散和数值求解的思路，对流体力学的各类问题进行数值实验、模拟和分析研究，以
优秀的计算性能和尖端的数值方法的组合，在更短的时间内研究复杂的流体问题，将成为未来CFD领域高效而主流的方式。 01、流体仿真发展趋势与计算需求 计算流体仿真力学，英文全称Computational Fluid Dynamics，缩写为CFD，兴起于近50年来，是一门相对年轻的学科。它是数值数学和计算机科学结合的产物，通过空间离散和数值求解的思路，对流体力学的各类问题进行数值实验、模拟和分析研究，
当前，云计算、5G、人工智能、虚拟客户体验等各类数字技术已经深刻改变了我们的工作生活和企业的运营方式。同样的，在CAE仿真领域，随着模型规模越来越大，产品创新方案需求越来越快，传统的CPU越来越无法满足现代3D图形应用程序的复杂计算任务，因此，对于GPU加速的计算需求也越来越多。在这样的市场需求环境下，北鲲云超算平台接入了GPU A100能够为仿真领域的工程师提供更加完善的云计算仿真资源。 在CF
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