GPU-Beschleunigung in COMSOL Multiphysics®

Ein Wandlermodell, das die Schallgeschwindigkeit darstellt.

GPU-beschleunigte Technologien

In COMSOL Multiphysics^® nutzt die GPU-Beschleunigung die massiv-parallele Compute Unified Device Architecture (CUDA^®) der NVIDIA-Plattform für schnelle Berechnungen. Mit Tausenden von Rechenkernen und einer hohen Speicherbandbreite eignen sich NVIDIA-GPUs hervorragend für die rechenintensiven numerischen Operationen, die typisch für die Physikmodellierung sind.

Der NVIDIA cuDSS (CUDA Accelerated Direct Sparse Solver) ist vollständig in das Standard-Löser-Framework von COMSOL Multiphysics^® integriert, sodass bestehende Modelle von der GPU-Beschleunigung profitieren können, ohne dass Änderungen an den Physikeinstellungen erforderlich sind. Die GPU-Beschleunigung steht auch für das Training von Ersatzmodellen auf Basis von Deep Neural Networks (DNN) zur Verfügung.

Der GPU-beschleunigte Direct Sparse Solver und die DNN-Trainingsfunktionen sind in der Standardinstallation für alle Lizenztypen enthalten und erfordern lediglich kompatible GPU-Hardware und -Treiber. Die Unterstützung für GPU-beschleunigte zeitexplizite Druckakustiksimulationen ist im Acoustics Module verfügbar.

NVIDIA-GPU-Lösertechnologie

Die GPU-beschleunigte Lösertechnologie in COMSOL Multiphysics^® verkürzt die Lösungszeit für große, dünnbesetzte Systeme.

Eine Detailansicht der Einstellungen des direkten Lösers und eines Felgenmodells im Grafikfenster.

NVIDIA cuDSS (CUDA Accelerated Direct Sparse Solver)

Direkte Löser bieten eine robuste und zuverlässige Leistung für eine Vielzahl von Analysen und sind in vielen Anwendungsbereichen, darunter auch in der Strukturmechanik, die erste Wahl. Sie werden häufig für stark gekoppelte Multiphysik-Simulationen bevorzugt, bei denen sie sich als die zuverlässigste Lösungsmethode erwiesen haben.

NVIDIA cuDSS nutzt GPU-Beschleunigung, um die Lösung großer dünnbesetzter Systeme für eine Vielzahl von Forschungszwecken erheblich zu beschleunigen, darunter:

Einzelphysik- und Multiphysik-Modelle
Zeitabhängige Analysen
Parametrische Sweeps
Optimierungsstudien

cuDSS unterstützt sowohl einfache als auch doppelte Genauigkeit und kann entweder als direkter linearer Löser oder innerhalb eines Vorkonditionierers als Ersatz für MUMPS oder PARDISO eingesetzt werden. So kann es beispielsweise in einem direkten Vorkonditionierer, als Groblöser bei Gebietszerlegungs- oder Multigrid-Verfahren oder als Gebietslöser bei Gebietszerlegungsverfahren eingesetzt werden. cuDSS beschleunigt nichtlineare Iterationen, implizite Zeitschrittverfahren und Fortsetzungsmethoden, die in parametrischen Studien verwendet werden. Durch die Beschleunigung der Lösung linearer Systeme bei jeder Iteration oder jedem Zeitschritt verbessert cuDSS die Gesamtsimulationsleistung.

Eine Detailansicht des Model Builders, in der der Knoten Deep Neural Network hervorgehoben ist und das zugehörige Einstellungsfenster angezeigt wird.

Ersatzmodelltraining

Die GPU-Unterstützung für Deep-Neural-Network-Ersatzmodelle (DNN) beschleunigt das Modelltraining erheblich und ermöglicht eine schnellere Entwicklung von Modellen auf der Grundlage von Daten, die aus hochpräzisen Simulationen stammen. Das Training umfasst wiederholte Matrixoperationen während der Vorwärts- und Rückwärtsausbreitung, die sich effizient auf die GPU-Hardware abbilden lassen.

Durch den Einsatz von GPUs lassen sich größere Datensätze und komplexere Netzwerkarchitekturen effizient verarbeiten, was die Erstellung von Ersatzmodellen für eine nahezu sofortige Auswertung in Apps, digitalen Zwillingen und Optimierungsstudien ermöglicht.

Eine Detailansicht des Model Builder mit dem hervorgehobenen Knoten Pressure Acoustics, Time Explicit und drei Fahrzeuginnenraummodellen im Grafikfenster.

Zeitexplizite Druckakustik

Eine zeitexplizite Formulierung der Druckakustik lässt sich effektiv auf Simulationen der Raum- und Fahrzeuginnenraumakustik anwenden. In COMSOL Multiphysics^® basiert diese Formulierung auf einer diskontinuierlichen Galerkin-Methode mit expliziten Zeitschritten, wodurch die Lösung großer linearer Systeme bei jedem Zeitschritt vermieden wird und stattdessen wiederholte Vektoroperationen und lokale Elementaktualisierungen zum Einsatz kommen. Diese Operationen lassen sich in hohem Maße parallelisieren und effizient auf NVIDIA-GPU-Hardware und -Software abbilden. Die GPU-Beschleunigung wird auf die Restberechnungen angewendet und unterstützt sowohl einfache als auch doppelte Genauigkeit.

Eine Detailansicht der Einstellungen für Pressure Acoustics, Time Explicit sowie eines Kammermusiksaals im Grafikfenster.

Unterstützung für mehrere GPUs

Sowohl NVIDIA cuDSS- als auch zeitexplizite Druckakustiksimulationen können auf mehreren GPUs berechnet werden.

Für Modelle, die mit cuDSS gelöst werden, ist die Multi-GPU-Unterstützung für alle Lizenztypen verfügbar. Dies verbessert die Leistung und erhöht die Kapazität, da Simulationen auf einer einzelnen GPU durch den auf dieser GPU verfügbaren Speicher begrenzt sind. Durch die Verteilung von Rechenleistung und Speicher auf mehrere GPUs können größere Modelle effizient gelöst werden. Für Nutzer mit einer Netzwerklizenz unterstützt COMSOL Multiphysics^® ab Version 6.4 Update 2 auch die Ausführung von NVIDIA cuDSS mit mehreren GPUs auf Clustern unter Verwendung der MPI-Interprozesskommunikation.

Zeitexplizite Druckakustiksimulationen können auf mehreren GPUs innerhalb eines einzelnen Rechners ausgeführt und zudem auf GPU-Cluster verteilt werden. Diese Möglichkeit ist besonders wertvoll für Akustiksimulationen in großen Räumen und im Fahrzeuginnenraum, wo eine hohe räumliche Auflösung und breite Frequenzbereiche sehr große Netzgeometrien und Zehntausende von Zeitschritten erfordern. Durch die Verteilung der Rechenlast auf mehrere GPUs wird die Simulationszeit erheblich verkürzt, was eine effiziente Modellierung realistischerer Szenarien ermöglicht. Die GPU-beschleunigte zeitexplizite Druckakustik ist bei Verwendung einer einzelnen GPU für alle Lizenztypen verfügbar, während für Berechnungen mit mehreren GPUs eine Netzwerklizenz erforderlich ist.

NVIDIA-cuDSS-Benchmarks

Das Benchmarking von Multiphysik-Modellen mit cuDSS hat Geschwindigkeitssteigerungen von bis zu dem Fünffachen oder mehr im Vergleich zu CPU-basierten direkten Lösern gezeigt. Die erzielbare Geschwindigkeitssteigerung hängt von den beteiligten physikalischen Phänomenen und den Einzelheiten des Modells ab.

Beispielsweise ergab ein Vergleichstest für ein thermoviskoses Akustikmodell einer perforierten Platte, wie sie in Schalldämpfern und Schallschutzauskleidungen zum Einsatz kommt, bei Modellgrößen zwischen 0,9 und 4,5 Millionen Freiheitsgraden eine bis zu 6-fache Beschleunigung bei der Berechnung mit cuDSS auf vier NVIDIA H100-GPUs im Vergleich zu einem System mit zwei Intel^® Xeon^® Platinum 8260-Prozessoren.

Bei einer Strukturanalyse einer Felge erzielte eine GPU-basierte Berechnung auf einer NVIDIA RTX™ 5000 Ada Generation-Workstation-GPU eine 2-fache Beschleunigung im Vergleich zu einer CPU-basierten Berechnung auf einem Intel^® W5-2465X-Prozessor.

Ein Transferimpedanzmodell einer perforierten Platte, das die akustische Partikelgeschwindigkeit darstellt, sowie ein Balkendiagramm, das die Beschleunigung durch die GPU veranschaulicht.

Die Benutzeroberfläche einer Simulations-App mit einem Modell eines thermischen Aktuators im Grafikfenster.

Simulations-Apps und Ersatzmodelle

COMSOL Multiphysics^® bietet GPU-Beschleunigung für Simulations-Apps, die mit dem Application Builder erstellt wurden. Apps, die auf hochpräzisen Modellen basieren, profitieren von GPU-beschleunigten Lösern für schnellere Ergebnisse, während solche, die DNN-Ersatzmodelle verwenden, die GPUs für ein effizientes Training mit großen Datensätzen und in großen Parameterräumen nutzen können.

Diese Leistungssteigerungen gelten auch für mit COMSOL Compiler™ erstellte kompilierte Apps, sodass leistungsstarke Simulationswerkzeuge ohne kostenpflichtige Softwarelizenzen bereitgestellt werden können.

NVIDIA, CUDA und NVIDIA RTX sind Marken und/oder eingetragene Marken der NVIDIA Corporation in den USA und/oder anderen Ländern. Intel, das Intel-Logo, Intel Core und Xeon sind Marken der Intel Corporation in den USA und/oder anderen Ländern.

GPU-Beschleunigung

GPU-beschleunigte Technologien

NVIDIA-GPU-Lösertechnologie