NVIDIA 助力熙流数字 Aerocae 工业级流体仿真系统实现高精度仿真和超真实渲染

导语：

3月18日,备受科技行业关注的英伟达2024年度AI大会GTC(GPU技术大会)在美国加州圣何塞ASP中心举行,北京时间3月19日凌晨4时,NVIDIA 创始人兼CEO黄仁勋登台发表GTC 2024的主题演讲《见证AI的变革时刻》,AI教父黄仁勋在会上宣布推出新一代GPU Blackwell,名为GB200(GB200将两个B200 Blackwell GPU与一个基于Arm的Grace CPU进行配对)将于今年晚些时候上市。同时他现场展示Grace-Blackwell系统(两个Blackwell GPU、四个die与一个Grace CPU连接在一起),并表示该系统可以支持多达10万亿参数的模型进行AI训练和实时LLM推理,成本和能耗将大幅降低。

黄仁勋重点描述了在汽车、电子元器件行业中常用的CFD(流体力学领域)计算中,使用英伟达的GPU加速计算解决方案,在产出不变的情况下,较使用CPU减少9倍成本,还能减少17倍能耗。

熙流数字采用NVIDIA 计算平台来支持其工业平台,为工业流体仿真的三个环节(前处理、求解器和后处理)带来更高效率与更多功能。

前处理环节可视为仿真计算的准备工作,包含 3D 几何处理和网格划分等任务, 往往十分繁琐且耗时。NVIDIA GPU 具备高内存且支持并行计算,强大的 CUDA Core 允许处理大型图形、仿真和 AI 工作负载。Aerocae 采用了结构化的直角网格进行空间划分并结合 AI 技术,简化了该环节的人工处理量,最终实现快速自动化网格生成。相较于 CPU 解决方案,使用 NVIDIA GPU 的网格生成计算速度提升了约 30 倍。

求解器阶段需要对物理问题进行数值计算,在 NVIDIA CUDA 架构的基础上,Aerocae 选择了较新的 LBM 方法作为底层方法,相对传统的 FVM 算法,LBM 方法所需的格点数量更多,但每个格点的计算更为独立,没有全局依赖。NVIDIA 并行计算架构可以支持 Aerocae 在复杂计算工况下(动态耦合/气动噪声/多相流),实现高于传统 FVM 流体仿真软件的 10～30 倍性能。

数值计算完成后,则进入了后处理阶段,在此阶段需要考虑如何呈现计算结果,常见的展示方式包括云图、曲线、对比报告等。NVIDIA RTX GPU 具备强大的渲染能力并支持众多渲染功能,例如:粒子追踪让 Aerocae 在仿真的同时可以生成体积烟雾,令用户直观地感受到仿真效果;NVIDIA 的全局光照(Global Illumination)和光线追踪(Ray Tracing)技术等可以模拟光线的物理行为,进一步提升渲染结果的真实感;NVIDIA OptiX 引擎可用于加速光线追踪算法,所具备的 AI 降噪器能显著缩短渲染无噪点高保真图像的时间。

熙流数字创始人兼 CEO 牟熙表示:Aerocae工业软件将见证新能源汽车行业的持续迭代,并伴随其共同成长,我们将致力于汽车流体应用场景的全覆盖,助力车企在空气动力学、气动噪声、水管理、热管理、工业数字孪生等方面的长足进步。