在 GPU 上运? EM 模拟可以显着加快速度。即使在 CST Studio Suite 中，通过使? GPU，计算速度也可以?最新的 CPU 快 10倍以上。在本主题中，我们将根据截? 2022 年 11 ?的 GPU 产品信息，介绍有关 GPU 的 CST 计算性能和分析环境的信息。

使? GPU 进??速计算

GPU（Graphics Processing Unit）是?于图像处理的处理器，它能够对电脑游戏和3DCG进?实时渲染处理，因此它具有适合?量计算的并?流?线处理的配置。将 GPU 出?的并?计算性能应?于数值分析的技术已经司空见惯，被称为 GPGPU（GeneralPurpose Computing on Graphics Processing Units）。? 2007 年以来，CST 率先?持使? GPU 进?分析，并在?速分析?规模问题??取得了巨?的成果。

?于数值分析的 GPU

?于CST仿真的GPU要么是?端显卡产品，要么是专为数值计算?设计的GPU产品。CST 多年来?直使? NVIDIA 产品，在过去的?年中，我们也?持 AMD 产品，这些产品表现出显着的性能提升。

截? 2022 年，NVIDIA 性能最?的 GPU 是 NVIDIA A100。除了像普通显卡那样通过 PCI Express 连接到?作站主板的类型之外，还有?种?于专?系统的类型。

NVIDIA A100

GPU 加速模拟

CST ?于 GPU 计算的求解器?前有 Time Domain Solver、Integral Equation Solver、Multilayer Solver、Asymptotic Solver、PIC Solver 和 EsPIC Solver。其中，时域求解器是 GPU 最密集的。时域求解器将待分析的三维空间??格离散化，并在求解每个时间步长的电磁场控制?程的同时获得瞬态响应。虽然控制?程本?的计算负荷低于有限元法等其他求解器，但内存和CPU之间交换了?量数据，因此内存带宽对分析速度的影响很?。在 GPU 的情况下，在结构上，处理器和 VRAM 之间的内存带宽? CPU 更?，这极?地有助于提?时域求解器的计算速度。

以实际计算?例为基准

作为计算速度?较准备的任务，我们采?了智能?机通话状态的分析模型。包括?的头部和?，我们进?了?负载设置，例如?平时更精细地设置?格。

基准模型
分析终端有 5 种类型，如下表所?。标准 CPU 是具有最新第三代英特尔?强可扩展处理器的双重配置的系统。提供两种 GPU 模式：NVIDIA RTX A6000 和 NVIDIA A100（80GB 型号）。NVIDIA RTX A6000 是?款顶级的专业级?端显卡，与专?于数值计算的产品 NVIDIA A100 ?起，是 GPU 计算的合适选择。GPU 驱动器的数量在 1 和 2 个单元之间进??较。

计算时间?较

基于 CPU 的计算时间，计算速度乘数以图表形式汇总。在总计算时间中，?较了计算电磁场瞬态响应的主要部分的时间。在实践中，增加了?格处理和电磁场分布?成等前处理和后处理。

计算速度对?

使??台 NVIDIA RTX A6000 时，计算速度是 CPU 计算速度的 3.55 倍。可以看出，通过对两个单元进?并?处理，进?步提?了速度。具有最?性能的 NVIDIA A100 可以执?更快的计算，使其成为?款具有吸引?的产品，可以在短时间内进??量分析。

配备GPU的分析终端

接下来介绍?个配备了?于该基准测试的 GPU 的实际分析终端的?例: 在?端GPU的情况下，重要的是选择在功耗、PCI Express扩展总线的空间??、冷却GPU产?的热量的性能等??能够?持稳定运?的?作站/服务器机器.



带 GPU 的?作站

照?中的产品是?个?作站，最多可配备 4 个 NVIDIA RTX A6000 / NVIDIA A100。它是?种即使在电源容量和散热能?等?负载连续分析下也能稳定运?的产品。

GPU不仅?泛?于模拟，还?泛?于AI等机器学习，其产品周期?常快，?性能产品层出不穷。CPU 与 GPU 相结合的产品趋势以及?作站和服务器的产品信息也在不断更新。我们始终努?掌握最新信息，并根据我们在分析环境??的知识和经验，根据安装环境和安装成本，为使? CST Studio Suite 的?户提供最佳的分析环境选择和安装 ， 硕迪科技始终在这??持你。

?此，我们已经介绍了有关 GPU 的 CST 计算性能和分析环境的信息。如果您?前正在考虑使? CST Studio Suite，包括加速技术，欢迎联系达索系统官?授权经销商硕迪科技。

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