Walzwerksoftware<\/a>, um sie f\u00fcr den Einsatz in der Prozessautomatisierung fit zu machen. Wir haben ein kompaktes und leistungsstarkes Toolkit f\u00fcr GPU-basierte FEM- und FVM-Anwendungen entwickelt, das wir auch f\u00fcr Kundensoftwareprojekte anbieten.<\/p>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ _builder_version=”4.15″ custom_margin=”20px||||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.15″ global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.15″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
GPU Benchmark<\/h1>\n
Als relativ einfaches Beispiel einer Finite-Volumen (FV)-Berechnung verwenden wir eine R\u00f6hrenk\u00fchlungssimulation, um den m\u00f6glichen Gewinn eines GPU-beschleunigten Ansatzes aufzuzeigen. Wir vergleichen die numerische L\u00f6sung der transienten W\u00e4rmeleitungsgleichung mit verschiedenen Methoden, sowohl auf einer CPU (AMD Ryzen 5 3600, Single Thread) als auch auf einer GPU (Nvidia RTX 2080 Ti). Die Bilder der Temperaturverteilungsergebnisse k\u00f6nnen Sie in der Galerie rechts, beginnend mit 1200\u00b0C nach 0 Sekunden, in 10 Sekunden Schritten durchschalten.<\/p>\n
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Das Problem wird durch explizites und implizites Zeitschritten gel\u00f6st, letzteres durch direktes oder iteratives Invertieren der Systemmatrix. Die Aufl\u00f6sung und damit die Anzahl der Unbekannten im System wird variiert, um den Einfluss der Problemgr\u00f6\u00dfe zu untersuchen. Bei mehr als 200.000 Unbekannten sehen wir einen Beschleunigungsfaktor von bis zu ~45, wenn die GPU schneller ist als die CPU. Wenn das Problem kleiner wird, hilft der CPU-Cache etwas, diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen.<\/p>\n
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Anwendungsfall<\/h1>\n
Die W\u00e4rmebehandlung von Blechstapeln in einem flachen Ofengef\u00e4\u00df wurde simuliert, um sowohl den Prozess als auch die Automation zu optimieren. Besonderes Merkmal ist der Kontaktalgorithmus an den Au\u00dfenfl\u00e4chen, welcher beliebige Positionierung der Blechstapel im Gef\u00e4\u00df erm\u00f6glicht. Die Abbildung stellt die Temperaturverteilung am Ende der Heizphase dar.<\/p>\n
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GPU-Softwareentwicklung Die GPU-Beschleunigung bietet neue und innovative M\u00f6glichkeiten f\u00fcr rechenintensive Software. Wir verwenden die GPU-Beschleunigung in unserer Walzwerksoftware, um sie f\u00fcr den Einsatz in der Prozessautomatisierung fit zu machen. Wir haben ein kompaktes und leistungsstarkes Toolkit f\u00fcr GPU-basierte FEM- und FVM-Anwendungen entwickelt, das wir auch f\u00fcr Kundensoftwareprojekte anbieten.GPU Benchmark Als relativ einfaches Beispiel einer Finite-Volumen […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"class_list":["post-1711","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.allpccloud.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1711","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.allpccloud.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.allpccloud.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.allpccloud.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.allpccloud.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1711"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/www.allpccloud.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1711\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1944,"href":"https:\/\/www.allpccloud.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1711\/revisions\/1944"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.allpccloud.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1711"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}