案例簡介

本案例中魯班系統(tǒng)高性能 CAE 軟件利用 NVIDIA 高性能 GPU，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜產(chǎn)品的快速仿真，加速產(chǎn)品開發(fā)和設(shè)計迭代，縮短開發(fā)周期，提升產(chǎn)品競爭力。

本案例主要應(yīng)用到NVIDIA CUDA技術(shù)。

魯班系統(tǒng)高性能 CAE 軟件

落地場景

CAE 仿真在現(xiàn)代制造業(yè)中廣泛應(yīng)用，在汽車、船舶、電子等行業(yè)是產(chǎn)品研發(fā)的核心工具軟件。CAE 仿真軟件的價值在于用虛擬實(shí)驗(yàn)替代真實(shí)測試，從而加速研發(fā)進(jìn)程并降低成本。CAE 軟件本身的計算速度是 CAE 行業(yè)最關(guān)鍵的要素，決定了企業(yè)的研發(fā)效率，從而影響了企業(yè)的產(chǎn)品競爭力。

近十余年的時間，高性能計算的硬件在算力方面獲得了飛速的發(fā)展，同期在 CAE 力學(xué)仿真計算中，軟件的計算效率卻只獲得了有限的提升。CAE 計算效率的停滯成為企業(yè)研發(fā)能力快速提升的制約因素。

魯班系統(tǒng)開發(fā)了基于 GPU 的超高性能的 CAE 軟件，解決了高科技、電子、汽車、機(jī)械等行業(yè) CAE 仿真中的效率挑戰(zhàn)。魯班系統(tǒng)科技創(chuàng)新性地提出了雙異構(gòu)物理仿真并行計算框架，充分發(fā)揮 GPU 與 CPU 在高性能計算過程中各自的優(yōu)勢。通過利用 GPU 卓越的計算能力和帶寬，在復(fù)雜物理場景中（如汽車碰撞仿真和電子產(chǎn)品跌落測試）首次實(shí)現(xiàn)了相較于原來 50 至 100 倍以上的計算加速。這顯著縮短了產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計迭代周期，縮短產(chǎn)品上市時間，提升了制造業(yè)企業(yè)的商業(yè)收益。

在產(chǎn)品仿真方面

面臨的挑戰(zhàn)

隨著先進(jìn)制造業(yè)研發(fā)技術(shù)的發(fā)展和計算機(jī)輔助工程（CAE）的廣泛應(yīng)用，企業(yè)在產(chǎn)品仿真方面面臨諸多挑戰(zhàn)。目前大多數(shù) CAE 軟件主要依賴 CPU 計算，導(dǎo)致性能較低。為了滿足企業(yè)大量的 CAE 計算需求，企業(yè)往往需要購買大量高性能計算服務(wù)器。例如，消費(fèi)電子企業(yè)通常需要投入數(shù)以億計的成本購買 CPU 服務(wù)器進(jìn)行 CAE 仿真計算。但在此種情況下，一個產(chǎn)品設(shè)計方案 CAE 分析過程仍然需要經(jīng)過數(shù)十小時的時間。CAE 仿真計算效率成為產(chǎn)品研發(fā)迭代的主要瓶頸環(huán)節(jié)。

為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，必須通過硬件加速、并行計算等技術(shù)賦能整個 CAE 軟件行業(yè)。特別是利用最新的 GPU 加速技術(shù)至關(guān)重要，以緩解 CPU 計算能力不足的問題。通過建立 CPU+GPU 異構(gòu)計算環(huán)境，制造業(yè)企業(yè)可以顯著提高仿真效率，減少所需服務(wù)器數(shù)量，降低時間成本。當(dāng)前階段，在例如力學(xué)仿真等主要的 CAE 軟件行業(yè)市場鮮少有通用的基于 GPU 實(shí)現(xiàn)大幅加速的仿真軟件。

使用NVIDIA CUDA 技術(shù)解決方案

針對當(dāng)前 CAE 仿真面臨的挑戰(zhàn)，魯班系統(tǒng)科技積極采用 NVIDIA CUDA 技術(shù)對 CAE 仿真計算進(jìn)行加速，通過引入最新的 GPU 硬件技術(shù)，顯著提高了 CAE 仿真計算效率。這一技術(shù)進(jìn)步不僅大幅提升了仿真計算速度，還極大地優(yōu)化了系統(tǒng)級產(chǎn)品設(shè)計和仿真迭代的效率。借助 GPU 的強(qiáng)大計算能力，魯班系統(tǒng)能夠在大規(guī)模復(fù)雜仿真場景中實(shí)現(xiàn)前所未有的性能提升，使得企業(yè)能夠在產(chǎn)品研發(fā)的早期階段進(jìn)行更多輪次的虛擬仿真驗(yàn)證，加快設(shè)計優(yōu)化的進(jìn)程，從而減少產(chǎn)品上市時間，提升市場競爭力。

在底層求解器方面，魯班系統(tǒng)科技提出了雙異構(gòu)物理仿真并行計算框架，這一創(chuàng)新性架構(gòu)充分發(fā)揮了 GPU 和 CPU 各自的優(yōu)勢。具體來說，GPU 以其卓越的并行計算能力和高帶寬內(nèi)存，在處理復(fù)雜計算任務(wù)時能夠顯著提高計算速度，而 CPU 則在執(zhí)行邏輯性較強(qiáng)的任務(wù)時表現(xiàn)出其獨(dú)特的優(yōu)勢。通過合理分配任務(wù)，魯班系統(tǒng)能夠充分利用兩者的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)高效的計算任務(wù)分配和并行處理，從而在高度復(fù)雜的物理仿真場景中實(shí)現(xiàn) 50 到 100 倍的計算加速。這一突破性的進(jìn)展，使得許多以前需要數(shù)天或數(shù)周才能完成的仿真任務(wù)，能夠在幾小時內(nèi)完成，極大縮短了仿真分析的時間。

以數(shù)千萬網(wǎng)格規(guī)模的大型力學(xué)仿真計算為例，傳統(tǒng)的仿真方法往往需要長時間的計算和分析，且難以在短時間內(nèi)迭代優(yōu)化。而通過魯班系統(tǒng)科技采用的 GPU 加速方案，原本需要一周時間完成的仿真任務(wù)，現(xiàn)在僅需幾個小時即可完成，這使得企業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計和研發(fā)階段能夠更頻繁地進(jìn)行仿真驗(yàn)證。借助魯班系統(tǒng)的超高速仿真計算能力，客戶能夠快速識別產(chǎn)品設(shè)計中的潛在風(fēng)險和缺陷，及時調(diào)整設(shè)計方案，確保產(chǎn)品在上市前達(dá)到最佳性能。這樣的仿真加速不僅優(yōu)化了產(chǎn)品設(shè)計的準(zhǔn)確性，還縮短了仿真迭代周期，顯著提高了產(chǎn)品的研發(fā)效率和市場響應(yīng)速度。

基于 NVIDIA CUDA

技術(shù)的使用效果與影響

魯班系統(tǒng)通過結(jié)合最新的 GPU 加速技術(shù)，突破了傳統(tǒng) CAE 仿真計算的瓶頸，顯著提升了企業(yè)的研發(fā)效率。通過基于 NVIDIA 高性能 GPU 的強(qiáng)大并行計算能力，魯班系統(tǒng)能夠大幅加速仿真任務(wù)的計算速度。此外， GPU 加速使得設(shè)計優(yōu)化和虛擬驗(yàn)證更加高效，企業(yè)能夠在更短時間內(nèi)完成多輪設(shè)計迭代，及時識別潛在風(fēng)險和缺陷。這樣的效率提升不僅縮短了產(chǎn)品從設(shè)計到上市的周期，還降低了研發(fā)成本，幫助企業(yè)更快響應(yīng)市場需求，增強(qiáng)了市場競爭力。

“以智能手機(jī)產(chǎn)品的研發(fā)為例，現(xiàn)在高端制造業(yè)產(chǎn)品研發(fā)的特點(diǎn)是研發(fā)活動密集、開發(fā)周期短、產(chǎn)品競爭力要求高且設(shè)計可繼承性差。研發(fā)的質(zhì)量和效率一直是先進(jìn)制造業(yè)企業(yè)競爭力和商業(yè)成功的關(guān)鍵因素。仿真技術(shù)的應(yīng)用在提升消費(fèi)電子企業(yè)研發(fā)能力方面起著至關(guān)重要的作用。仿真軟件的計算效率在消費(fèi)電子產(chǎn)品設(shè)計迭代中具有決定性作用。魯班系統(tǒng)應(yīng)用基于 GPU 計算的高性能仿真計算技術(shù)，顯著提升了系統(tǒng)級仿真的效率，從而提高了產(chǎn)品研發(fā)效率?；?GPU 的高性能求解技術(shù)的成熟應(yīng)用將改變消費(fèi)電子行業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)模式，實(shí)現(xiàn)更高效的仿真能力，提升消費(fèi)電子產(chǎn)品的競爭力和企業(yè)盈利能力?！濒敯嘞到y(tǒng)科技 CEO 常金濤表示。

NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃

NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃 (NVIDIA Inception)為免費(fèi)會員制，旨在培養(yǎng)顛覆行業(yè)格局的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司。該計劃聯(lián)合國內(nèi)外知名的風(fēng)投機(jī)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)孵化器、創(chuàng)業(yè)加速器、行業(yè)合作伙伴以及科技創(chuàng)業(yè)媒體等，打造創(chuàng)業(yè)加速生態(tài)系統(tǒng)。能夠提供產(chǎn)品折扣、技術(shù)支持、市場宣傳、融資對接、業(yè)務(wù)推薦等一系列服務(wù)，加速創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展。