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精通 GPU 并行編程（CUDA）：硬件與軟件 - 最近更新時間：2025 年 - 語言：英語 + 字幕 - 課時：50講，共 20小時 - 文件大小：15GB 2.

微博有朋友問，如何配置GPU并行計算，我之前并沒有弄過，網上搜帖子，配置成功，特意把詳細細節記錄在下方便大家參考。僅為參考，每個人的電腦配置情況并不一樣，要解決問題請分析具體情況。

GPU（圖形處理單元）最初是為圖形渲染任務設計的專用處理器，其核心功能是快速生成高質量的圖像和視頻內容。憑借數以萬計的計算核心，GPU能夠同時調用大量線程進行運算，展現出強大的并行處理能力。隨著技術的不斷進步，尤其是NVIDIA Ampere、Hopper等現代架構的推出，GPU的并行處理能力得到顯著提升，能夠輕松應對超大規模計算挑戰。

EDEM GPU計算時，顆粒和接觸信息被存入顯存進行計算，如果問題規模足夠大，顯存可能會不足，從而導致無法計算。此時就可以考慮多GPU并行策略，通過多張顯卡并行，來分擔計算任務，確保每張卡顯存容量足夠完成對應分塊的計算。</p><p><br></p><p>但需要考慮多張顯卡采購的成本，是否優于單張高顯存容量的顯卡 (如A100，單張80GB)。

，支持原生的GPU并行加速計算。

兩種模型在H100 GPU上的并行加速比和并行效率。在8個GPU上的仿真速度降低，是因為該模型對于8個CPU的配置來說太小。使用的版本為2024 R2的預覽版。

02 如何在神工坊平臺上使用ParaView進行并行渲染？首先，用戶需要在神工坊平臺上運行ParaView實例，具體操作如下圖（點擊登錄SimForge?高性能仿真云）。神工坊目前已經為用戶完成并行運行模式的配置，用戶只需要選擇適合的CPU和GPU數量即可開始體驗。在渲染上，ParaView實際是 調用了IceT庫實現其并行渲染算法。

03 GPU加速 Fluent GPU求解器是由NVIDIA開發的并行計算平臺和應用程序編程接口(API) CUDA(計算統一設備架構)驅動，因此，GPU求解器只支持NVIDIA的GPU，包括大多數NVIDIA Tesla和NVIDIA Quadro系列的GPU，以及Ansys網站羅列的可支持的部分GPU。

從實現方法上講，采用基于C語言的GPU并行計算方法代替傳統的CPU串行計算方法。GPU并行計算方法相比于傳統的CPU串行方法有著一定倍數的加速比，可以提高效率縮短計算時間。將GPU并行計算方法和基于系統識別的ROM方法相結合，可以得到更可觀的加速效果。

CPU多核計算(用于大規模并行): 進行星座分析或蒙特卡洛仿真時，每個CPU核心可以負責一條或多條軌道的計算，擴展性非常好。GPU計算(潛力巨大): GPU是進行大規模軌道并行計算的“神器”。成千上萬個GPU核心可以同時計算數萬條不同的軌道，效率遠超CPU。STK等軟件的專用模塊正在利用GPU進行此類計算。

就 HPC 而言，這一趨勢表明 GPU 未來將會變得昂貴且難以找到（除非您購買的數量足以直接向供應商購買）。 GPU 非常適合加速矩陣運算，這通常是許多 HPC 應用程序的核心。它們提供 SIMD（單指令多數據）處理單元，可以加速復雜的并行數組操作。

2 如何在神工坊平臺上使用ParaView進行并行渲染？首先，用戶需要在神工坊平臺上運行ParaView實例，具體操作如下圖（點擊登錄神工坊平臺）。神工坊目前已經為用戶完成并行運行模式的配置，用戶只需要選擇適合的CPU和GPU數量即可開始體驗。 在渲染上，ParaView實際是 調用了IceT庫實現其并行渲染算法。

由于GPU的選擇將從根本上決定CFD分析過程的體驗，如何更有效結合CFD模型特點和GPU硬件加速，進而充分釋放并行計算能力實現極致加速成為非常重要的研究課題。對于真領域的工程師而言，通過在北鯤云超算平臺云計算SaaS服務，在北鯤云超算平臺可以自行選擇所需的計算資源。

GPU計算(新興力量): GPU加速在隱式分析中正在發展，尤其是在直接求解器和迭代求解器上，但成熟度和普適性尚不如顯式分析。- 顯式分析: GPU計算(絕對優勢): GPU的并行架構與顯式算法完美匹配。LS-DYNA, Abaqqus/Explicit, Pam-Crash 等求解器在GPU上可獲得數十倍的加速。

運用GPU并行架構徹底改變現況，以極短時間真實地模擬問題，以高質量可視化呈現分析結果，相較于傳統計算群集大幅降低能源耗損，顯著縮短運算時間。本次網絡研討會邀請來自NVIDIA及ALTAIR技術專家，共同探討NVIDIA GPU加速仿真模擬性能優勢，并且分享行業成功案例。

支持4~6個GPU卡(全部PCIe 5.0 x16接口)，最大GPU CUDA 6.5萬核數（FP32 ：320Tflops）、Tensor Core 2306個核數（FP16 2184Tflops），完美的GPU超算架構 可搭配 RTX4090 24GB、RTX A6000 48GB、 A100 80GB（水冷型），提供強大的異構超算能力 配備基于PCIe 4.0總線的海量并行存儲

的能力進行并行計算。

普通的GPU就包含了幾百個核，高端的有上萬個核，這對于處理大量的重復處理過程有著天生的優勢，同時更重要的是，它可以用來做大規模并行數據處理。

4、AI服務器：更適合深度學習等AI訓練場景AI服務器采取GPU架構，相較CPU更適合進行大規模并行計算。通用服務器采用CPU作為計算能力來源，而AI服務器為異構服務器，可以根據應用范圍采用不同的組合方式，如CPUGPU、CPUTPU、CPU其他加速卡等，主要以GPU提供計算能力。從ChatGPT模型計算方式來看，主要特征是采用了并行計算。

然而，對于某些復雜的模型和算法，多核并行計算可以提高計算速度和效率。在使用Parallel Computing Toolbox的情況下，可以使用MATLAB的并行計算功能實現多核并行計算。 目前，MATLAB在半導體工具箱方面尚未提供直接的GPU加速支持。