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e-works为您找到 13  条结果

GPU，巨变前夜

3D图像一直是芯片发展的推动力之一，从上世纪九十年代直到今天，以游戏、电影等为代表的高性能图像渲染应用的蓬勃发展直接让GPU芯片成为了一个新的芯片品类，并且快速发展至今。从这个角度，我们认为高性能3D图像渲染以及3D图像学的发展一直在驱动着GPU芯片品类的发展。
EDA
来源：半导体行业观察
2023-12-27

借助GPU实现仿真极致加速

本文将分享基于Altair的CFD软件和Nvidia GPU硬件相结合的案例评测，供CFD工程师选择GPU时参考。
CAE
来源：e-works
2021-07-24

GPU如何加速流体仿真分析？

借助于GPU加速计算所提供的非凡应用程序性能，能将CFD程序计算密集部分的工作负载转移到GPU，同时仍有CPU运行其余程序代码，这样计算速度大大提升。
CAE
来源：e-works
2020-10-23

ultraFluidX在整车气动性能开发中的应用与验证

本文从ultraFluidX软件中的LBM与GPU并行计算方法出发，针对空气动力学性能开发中的几个典型应用进行分析评估，并与风洞试验结果相比较，验证其仿真可靠性。
CAE
来源：Altair论文集
2019-10-25

电驱变速箱润滑CFD仿真CFD（二）

本文主要研究电驱动变速箱飞溅润滑CFD仿真的方法。基于nanoFluidX软件的光滑粒子流体动力学方法（SPH方法），使用Linux计算平台下的GPU技术对真实的几何形状进行高性能仿真。此方法可以预测有复杂轮系运动的变速箱润滑油流动，并分析系统每个部件的力和力矩。使用一个显卡GPU仿真计算转速为近万转每分钟的电驱变速箱的一百多个转动周期只要几天时间。为电驱变速箱润滑管理系统的研发和优化提供了可靠而又快速的虚拟样机验证。
CAE
来源：互联网
2018-03-07

电驱变速箱润滑CFD仿真CFD（一）

本文主要研究电驱动变速箱飞溅润滑CFD仿真的方法。基于nanoFluidX软件的光滑粒子流体动力学方法（SPH方法），使用Linux计算平台下的GPU技术对真实的几何形状进行高性能仿真。此方法可以预测有复杂轮系运动的变速箱润滑油流动，并分析系统每个部件的力和力矩。使用一个显卡GPU仿真计算转速为近万转每分钟的电驱变速箱的一百多个转动周期只要几天时间。为电驱变速箱润滑管理系统的研发和优化提供了可靠而又快速的虚拟样机验证。
CAE
来源：互联网
2018-03-06

科普GPU和CPU之间的区别

CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。
终端和服务器
来源：机翼技术
2017-12-02

电驱变速箱润滑CFD仿真

本文主要研究电驱动变速箱飞溅润滑CFD仿真的方法。
CAE
来源：e-works
2017-11-27

移动设备上的实时深度学习

2017年，在移动应用的深度学习方面取得了一些重大进展。2017年4月，谷歌发布了轻量级神经网络MobileNets。2017年6月，苹果公司发布了Core ML，支持在移动设备上运行机器学习模型。除此之外，最近发布的一些高端设备配备了GPU，它们运行机器学习甚至比MacBook Pro还要快。
其他
来源：36大数据
2017-11-19

人工智能时代，GPU迎来发展新契机

经过这么多年发展，GPU已经有着相当规模的用户群体，以及相对成熟的编程平台和社区，这为GPU在人工智能时代的发展提供了坚实的支撑。
Eworks视点
来源：e-works
2016-12-04
共2页 总数：13条
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