在這篇文章中,我們回答了 EDEM 用戶提出的有關(guān)單GPU和多GPU的最常見問題。了解有關(guān) EDEM GPU 求解器引擎、使用單GPU和多GPU的原因和時間、推薦的GPU卡以及預期的加速效果。
Q-1:什么是 EDEM GPU,為什么要使用它?
EDEM GPU 求解器引擎允許用戶使用計算機圖形處理單元(GPU)運行 EDEM 模擬。
與傳統(tǒng)的臺式機 CPU 不同,GPU 包含數(shù)千個計算內(nèi)核,而離散元方法(DEM)特別適合在這些大量內(nèi)核之間進行擴展。這意味著 EDEM GPU 求解器可以更快地運行仿真,而且用戶現(xiàn)在可以運行比單獨使用 CPU 更大的仿真。
Q-2:EDEM GPU 使用什么架構(gòu)?
最新版本的 EDEM GPU 求解器是使用 CUDA 語言編寫的,僅在 NVIDIA 硬件上運行。
Q-3:EDEM GPU 是單精度還是雙精度?
可以使用 CUDA GPU 求解器精度模式加快仿真速度。EDEM CUDA 精度模式有3個可用選項,包括:雙精度、單精度和混合精度。
Q-4:不同精度模式有什么區(qū)別?
雙精度具有最高的數(shù)值精度和最慢的求解器速度。
單精度具有最快的求解器速度和最低的數(shù)值精度,這并不適合所有應(yīng)用,特別是剪切應(yīng)力高和時間步長很小的材料。
混合精度使用單精度和雙精度的組合,這不僅提供更快的仿真,而且還減少了內(nèi)存使用。在運行包含數(shù)百萬個可能耗盡內(nèi)存的粒子的大規(guī)模模擬時,混合精度模式在數(shù)值精度和速度之間提供了良好的平衡。
Q-5: 推薦哪些 GPU 卡?
首先,它應(yīng)該是 NVIDIA GPU 卡,CUDA代碼至少需要3.5或更高的計算能力,并兼容Windows或Linux。
我們建議用戶選擇工作站或數(shù)據(jù)中心級 GPU 來運行 EDEM 仿真。
推薦的 GPU主要區(qū)別是:內(nèi)核數(shù)、可用內(nèi)存大小和 FP64(雙精度)性能。通常,在運行大型 EDEM 仿真時,具有大物理內(nèi)存、良好帶寬和高 FP64 和 FP32 性能的卡表現(xiàn)良好。
如果您不確定如何為 EDEM 選擇 GPU,請聯(lián)系我們,我們很樂意談?wù)撐覀冏罱鼛纵啘y試的結(jié)果。
Q-6: GPU 在哪些仿真情況下最有效?
仿真速度會根據(jù)許多因素而變化,例如材料屬性、應(yīng)用規(guī)模和使用的硬件。
在大多數(shù)情況下,對于粒子數(shù)超過 10k 的較大模擬,在GPU上運行模擬變得更加有效。對于粒子數(shù)超過 100k 的模擬,特別是一些工業(yè)級別和粉末顆粒的仿真,GPU運行模擬的速度明顯提高。
以前可能需要數(shù)周時間才能在 CPU 上運行的大型模擬現(xiàn)在可以在 24 小時內(nèi)運行,因為 CPU 和 GPU 之間的加速幅度很大。
Q-7:有沒有測試示例說明可以達到什么樣的加速效果?
下圖是一系列測試用例,每個測試用例包括 100 萬個粒子。
在我們的測試數(shù)據(jù)中,單塊A100卡的速度甚至可以比32核CPU快100倍以上。
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Q-8: 什么時候使用多 GPU?
當需要加速大型模擬時,您可以考慮使用 EDEM 多 GPU,在包含 5 到 1000 萬個粒子的模擬中,如上圖測試示例所示,從1個GPU加速到2個時,速度提高了 1.6 - 1.8 倍。
此外,EDEM 多 GPU 的主要優(yōu)勢之一是,當需要使用非常多的粒子(數(shù)十萬個粒子)運行模擬時,超過某個閾值后,單個 GPU 可能沒有足夠的物理內(nèi)存來運行仿真。
EDEM GPU 求解器使用的內(nèi)存取決于許多因素,包括粒子數(shù)量、接觸數(shù)量和自定義屬性數(shù)量等。在大多數(shù)情況下,如果模擬大小需要,在升級到多 GPU 功能之前,應(yīng)先考慮投資功能更強大的單個 GPU。
Q-9:EDEM 哪些功能支持GPU求解器?
最新版本的 EDEM GPU 求解器支持所有 EDEM 顆粒形狀(多球體、球柱體和多面體)的仿真,包括前處理、API、后處理工具和接觸模型大部分功能。
Q-10: 如何訪問 EDEM GPU?
EDEM GPU 求解器引擎直接集成到 EDEM 環(huán)境中,并在正版許可下作為標準提供。
用戶需要將GPU驅(qū)動程序更新到最新版本。首次在計算機上運行 EDEM CUDA GPU 之前,需要進行設(shè)備測試,測試成功后方可調(diào)用。
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