NVIDIA 助力熙流數字 Aerocae 工業級流體仿真系統實現高精度仿真和超真實渲染

導語：

3月18日,備受科技行業關注的英偉達2024年度AI大會GTC(GPU技術大會)在美國加州圣何塞ASP中心舉行,北京時間3月19日凌晨4時,NVIDIA 創始人兼CEO黃仁勛登臺發表GTC 2024的主題演講《見證AI的變革時刻》,AI教父黃仁勛在會上宣布推出新一代GPU Blackwell,名為GB200(GB200將兩個B200 Blackwell GPU與一個基于Arm的Grace CPU進行配對)將于今年晚些時候上市。同時他現場展示Grace-Blackwell系統(兩個Blackwell GPU、四個die與一個Grace CPU連接在一起),并表示該系統可以支持多達10萬億參數的模型進行AI訓練和實時LLM推理,成本和能耗將大幅降低。

黃仁勛重點描述了在汽車、電子元器件行業中常用的CFD(流體力學領域)計算中,使用英偉達的GPU加速計算解決方案,在產出不變的情況下,較使用CPU減少9倍成本,還能減少17倍能耗。

熙流數字采用NVIDIA 計算平臺來支持其工業平臺,為工業流體仿真的三個環節(前處理、求解器和后處理)帶來更高效率與更多功能。

前處理環節可視為仿真計算的準備工作,包含 3D 幾何處理和網格劃分等任務, 往往十分繁瑣且耗時。NVIDIA GPU 具備高內存且支持并行計算,強大的 CUDA Core 允許處理大型圖形、仿真和 AI 工作負載。Aerocae 采用了結構化的直角網格進行空間劃分并結合 AI 技術,簡化了該環節的人工處理量,最終實現快速自動化網格生成。相較于 CPU 解決方案,使用 NVIDIA GPU 的網格生成計算速度提升了約 30 倍。

求解器階段需要對物理問題進行數值計算,在 NVIDIA CUDA 架構的基礎上,Aerocae 選擇了較新的 LBM 方法作為底層方法,相對傳統的 FVM 算法,LBM 方法所需的格點數量更多,但每個格點的計算更為獨立,沒有全局依賴。NVIDIA 并行計算架構可以支持 Aerocae 在復雜計算工況下(動態耦合/氣動噪聲/多相流),實現高于傳統 FVM 流體仿真軟件的 10～30 倍性能。

數值計算完成后,則進入了后處理階段,在此階段需要考慮如何呈現計算結果,常見的展示方式包括云圖、曲線、對比報告等。NVIDIA RTX GPU 具備強大的渲染能力并支持眾多渲染功能,例如:粒子追蹤讓 Aerocae 在仿真的同時可以生成體積煙霧,令用戶直觀地感受到仿真效果;NVIDIA 的全局光照(Global Illumination)和光線追蹤(Ray Tracing)技術等可以模擬光線的物理行為,進一步提升渲染結果的真實感;NVIDIA OptiX 引擎可用于加速光線追蹤算法,所具備的 AI 降噪器能顯著縮短渲染無噪點高保真圖像的時間。

熙流數字創始人兼 CEO 牟熙表示:Aerocae工業軟件將見證新能源汽車行業的持續迭代,并伴隨其共同成長,我們將致力于汽車流體應用場景的全覆蓋,助力車企在空氣動力學、氣動噪聲、水管理、熱管理、工業數字孿生等方面的長足進步。