Schneller zum Ziel: Die Performance von 1.000 CPU-Kernen mit wenigen GPU-Karten

GPU-Computing beschleunigt CFD-Simulationen enorm. Eine Grafikkarte besitzt neben Kühlung, Anschlüssen und Speicher auch einen Grafikprozessor. Durch die parallele Berechnung auf dieser GPU und ihren zahlreichen Streaming-Multiprozessoren (SMs) mit jeweils Hunderten von Kernen verkürzen sich Simulationszeiten drastisch. Herausragend ist die sehr hohe Speicherbandbreite dieser Karten. Eine neue Technologie namens Stream Computing nutzt diese Vorteile effizient: Sie ermöglicht eine kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen, ohne sie ständig mit dem Hauptspeicher des CPU-Mainboards austauschen zu müssen. Wenige High-End-Grafikkarten können so über 1.000 CPU-Kerne ersetzen.

Im Simulationsalltag bedeutet dies konkret:

• höherer Durchsatz
• schnellere Design-Iterationen
• kürzere Entwicklungszeiten

Komplexere und größere Modelle: Die Realität genauer abbilden

Insbesondere bei transienten Modellen mit komplexer Physik ist es wichtig, die Rechenzeiten in einem vertretbaren Rahmen zu halten. In der Praxis führt dies oft zur Verwendung vereinfachter Modelle und Geometrien. Mit der GPU-Beschleunigung erweitern sich Ihre Möglichkeiten – Sie können nun Modelle erstellen, die die Realität genauer abbilden.

Dies ermöglicht Ihnen:

• genauere Vorhersagen
• Erkennen von komplexen Effekten
• Optimieren der Produktperformance

Kosteneffizienz: Investition, die sich schnell rentiert

GPU-basierte CFD bietet attraktive wirtschaftliche Vorteile durch vielfach niedrigere Investitionskosten gegenüber einem CPU-Cluster mit vergleichbarer Leistung. Für Anwender, die bereits über sehr leistungsfähige Hardware verfügen, kann der Umstieg auf GPU so deutliche Kostenvorteile bieten. 

Workstation-PCs mit leistungsstarken CAD-Grafikkarten, die heute bei Konstrukteuren verbreitet sind, stellen dabei eine attraktive Alternative zu den teureren und teils schwer verfügbaren High-End-Karten dar.  

Energieeinsparung und Nachhaltigkeit

Der Einsatz von GPUs kann zu einer signifikanten Reduzierung des Energieverbrauchs führen. Gegenüber einem CPU-Cluster mit 1024 Intel Xeon Gold Cores benötigt ein GPU-Server mit zwei NVIDIA A100 nur ein Achtel der Energie. Dies ist nicht nur aus Sicht der Betriebskosten interessant, sondern trägt auch zu einer nachhaltigeren Unternehmensführung bei.

Fazit: Die Zukunft der CFD liegt in der GPU-Beschleunigung

Die praktischen Vorteile der CFD-Simulation mit GPUs sind überzeugend. Wenn Sie den GPU Solver testen wollen, kommen Sie gern auf CADFEM zu! 
 
Seien Sie gespannt auf die nächsten Beiträge unserer Blog-Serie:

• Welche Features und Modelle sind heute für die GPU verfügbar?
• Warum ist die CFD-Simulation auf GPU schneller als auf CPU – und wie viel?
• Wie genau ist der Fluent GPU Solver?
• Welche konkreten Anwendungsbeispiele gibt es?