ABAQUS启动GPU加速计算

文章目录

  • 系统说明
  • CUDA安装
  • 安装cuDNN
  • ABAQUS设置
  • Lamb波压电仿真


系统说明

基于笔记本电脑,RTX4060,win11系统。

ABAQUS的有限元求解器是基于CPU的,但是它也支持使用GPU进行加速计算。仅支持隐式求解器standard。显示求解器explicit不能用。

要使用GPU加速计算,需要遵循以下步骤:

  1. 安装适用于您的GPU的CUDA驱动程序。请确保您已经安装了与ABAQUS版本相对应的CUDA版本。
  2. 安装适用于您的GPU的cuDNN库。cuDNN库是一个针对深度神经网络的GPU加速库,但它也可以用于ABAQUS求解器的加速计算。

英伟达官方介绍,基于Linux
https://www.nvidia.cn/data-center/gpu-accelerated-applications/abaqus/

CUDA安装

进入cmd命令行,输入nvcc -V查看是否装了CUDA
在这里插入图片描述
如果没有,去英伟达官网下载
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local
在这里插入图片描述
下载本地安装,全部默认安装。
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重启电脑,再次输入nvcc -V,可以看到安装了CUDA
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安装cuDNN

cuDNN 其实是 CUDA 的一个补丁,专为深度学习运算进行优化的。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
在展开的这一层里,找到适合自己系统的,右击复制链接地址。打开迅雷等下载工具,添加任务时粘贴进刚才复制的网址,即可下载。
在这里插入图片描述
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下载后发现其实cudnn不是一个exe文件,而是一个压缩包,解压后,有三个文件夹,把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下。配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe:

首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe(进到目录后需要直接输“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”),得到下图:
在这里插入图片描述

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ABAQUS设置

勾选使用GPU加速
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打开任务管理器,查看GPU使用情况,利用率是0%和100%跳变,专用GPU内存占用一直在7G左右,总内存是8G。
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Lamb波压电仿真

这里仿真的案例是压电片激励板波(Lamb波),采用C3D8E单元建模。压电材料只能使用隐式求解器计算。
在这里插入图片描述
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