使⽤最新 GPU 提升CST电磁仿真的计算性能

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

使⽤ GPU 进⾏⾼速计算

GPU（Graphics Processing Unit）是⽤于图像处理的处理器，它能够对电脑游戏和3DCG进⾏实时渲染处理，因此它具有适合⼤量计算的并⾏流⽔线处理的配置。将 GPU 出⾊的并⾏计算性能应⽤于数值分析的技术已经司空见惯，被称为 GPGPU（GeneralPurpose Computing on Graphics Processing Units）。⾃ 2007 年以来，CST 率先⽀持使⽤ GPU 进⾏分析，并在⾼速分析⼤规模问题⽅⾯取得了巨⼤的成果。

⽤于数值分析的 GPU

⽤于CST仿真的GPU要么是⾼端显卡产品，要么是专为数值计算⽽设计的GPU产品。CST 多年来⼀直使⽤ NVIDIA 产品，在过去的⼏年中，我们也⽀持 AMD 产品，这些产品表现出显着的性能提升。

截⾄ 2022 年，NVIDIA 性能最⾼的 GPU 是 NVIDIA A100。除了像普通显卡那样通过 PCI Express 连接到⼯作站主板的类型之外，还有⼀种⽤于专⽤系统的类型。

NVIDIA A100

GPU 加速模拟

CST ⽤于 GPU 计算的求解器⽬前有 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⽤⽹格离散化，并在求解每个时间步长的电磁场控制⽅程的同时获得瞬态响应。虽然控制⽅程本⾝的计算负荷低于有限元法等其他求解器，但内存和CPU之间交换了⼤量数据，因此内存带宽对分析速度的影响很⼤。在 GPU 的情况下，在结构上，处理器和 VRAM 之间的内存带宽⽐ CPU 更⼤，这极⼤地有助于提⾼时域求解器的计算速度。

以实际计算⽰例为基准

作为计算速度⽐较准备的任务，我们采⽤了智能⼿机通话状态的分析模型。包括⼈的头部和⼿，我们进⾏了⾼负载设置，例如⽐平时更精细地设置⽹格。

基准模型
分析终端有 5 种类型，如下表所⽰。标准 CPU 是具有最新第三代英特尔⾄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 是⼀款顶级的专业级⾼端显卡，与专⽤于数值计算的产品 NVIDIA A100 ⼀起，是 GPU 计算的合适选择。GPU 驱动器的数量在 1 和 2 个单元之间进⾏⽐较。

计算时间⽐较

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，⽐较了计算电磁场瞬态响应的主要部分的时间。在实践中，增加了⽹格处理和电磁场分布⽣成等前处理和后处理。

计算速度对⽐

使⽤⼀台 NVIDIA RTX A6000 时，计算速度是 CPU 计算速度的 3.55 倍。可以看出，通过对两个单元进⾏并⾏处理，进⼀步提⾼了速度。具有最⾼性能的 NVIDIA A100 可以执⾏更快的计算，使其成为⼀款具有吸引⼒的产品，可以在短时间内进⾏⼤量分析。

配备GPU的分析终端

接下来介绍⼀个配备了⽤于该基准测试的 GPU 的实际分析终端的⽰例: 在⾼端GPU的情况下，重要的是选择在功耗、PCI Express扩展总线的空间⼤⼩、冷却GPU产⽣的热量的性能等⽅⾯能够⽀持稳定运⾏的⼯作站/服务器机器.



带 GPU 的⼯作站

照⽚中的产品是⼀个⼯作站，最多可配备 4 个 NVIDIA RTX A6000 / NVIDIA A100。它是⼀种即使在电源容量和散热能⼒等⾼负载连续分析下也能稳定运⾏的产品。

GPU不仅⼴泛⽤于模拟，还⼴泛⽤于AI等机器学习，其产品周期⾮常快，⾼性能产品层出不穷。CPU 与 GPU 相结合的产品趋势以及⼯作站和服务器的产品信息也在不断更新。我们始终努⼒掌握最新信息，并根据我们在分析环境⽅⾯的知识和经验，根据安装环境和安装成本，为使⽤ CST Studio Suite 的⽤户提供最佳的分析环境选择和安装 ， 硕迪科技始终在这⾥⽀持你。

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

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