产品定位
鲁班仿真加速系列产品覆盖物理仿真求解器、控制系统仿真求解器与硬件加速算法库，致力于打造下一代科学计算求解引擎，追求科学计算加速极限，为仿真驱动的智能设计奠定充足的数据基础：
- 物理仿真求解器：面向结构、流体等多物理场问题，提供高精度、高并发的求解能力，显著缩短工程迭代周期。例如，鲁班系统最新GPU非线性力学求解器性能提升数十倍（多并发求解通量提升可达100倍）。
- 系统仿真求解器：利用创新算法 + 硬件加速技术，构建了一批高性能的频域分析、矩阵分解、ODE求解器等工具，面向复杂控制系统的频域与时域仿真加速。
- 软硬件加速运行时（Runtime）：集成分布式计算、CPU、GPU、PTX 指令加速等技术，为各类仿真求解提供统一的高性能运行时支撑。
行业趋势分析
算得更快是仿真求解器开发的永恒追求，更快意味着更短的研发周期、更低的服务器成本，
更充分的“虚拟测试”验证，更快的仿真叠加AI技术将带来更多的可能性！
随着AI产业的爆发，越来越多的开发者开始接触并掌握GPU加速技术。在仿真领域，利用GPU加速数值求解的理念，早在十多年前便由少数行业先行者开展探索，其中很多还是我们国内的教授和专家。彼时，GPU生态尚不完善，专业人才稀缺，加之主流商软也缺少相关进展及报道，行业先行者能够一直坚持研究属实不易。近年来，得益于高性能计算（HPC）硬件与软件栈的快速发展，主流商业仿真软件逐渐推出了具备显著加速效果的GPU版本求解器，已逐步被更多工程师和企业认可并采用。
开发一款科学计算求解器，本身就是一项跨学科、系统化的工程，至少需要同时应对三大挑战：
数学与物理原理（算法层面）：涉及偏微分方程（PDE）、数值稳定性、迭代收敛性、稀疏矩阵、非线性求解等核心技术。
工业工况与工程适配（行业层面）：不同行业的物理模型、离散方法、边界条件、载荷和材料特性差异极大，需要求解器在保持精度的前提下具备高度的适应性和可扩展性。
- 现代软件工程与架构设计（软件层面）：包括跨平台支持、模块化架构、内存管理、并行任务调度、I/O性能优化以及可视化与后处理接口。
开发一款GPU大幅加速的科学计算求解器则更具挑战。相比CPU，GPU在理论上具备更强的浮点运算能力（TFLOPS级别）和更大的内存带宽（TBps级别），这使其在处理高度并行、数据密集型的数值计算时有天然优势。然而，这种优势并非无条件释放：
算法限制更多：许多传统为CPU优化的算法在GPU上并不能直接高效运行，需要重新设计数据结构和并行策略（如从稀疏矩阵逐行存储转向块压缩格式，减少访存开销）。
- 内存访问模式要求更严苛：GPU高带宽的前提是访问模式连续且协同，非对齐或随机访问可能严重拖慢速度。
通信与扩展的瓶颈：在多GPU或GPU-CPU混合计算场景下，PCIe/NVLink传输延迟、节点间通信效率成为影响可扩展性的关键因素。
数值精度与稳定性挑战：GPU硬件在单精度和半精度上性能更强，但科学计算通常依赖双精度运算，需要很多特殊处理。
因此，在GPU求解器的研发过程中，不仅要深刻理解数值计算原理，还要结合GPU架构特性对算法进行针对性重构与优化。同时，需要构建高效的异构计算框架，充分利用CPU与GPU各自的优势，实现任务分工与数据流的高效协同。这不仅是一次计算平台的迁移，更是一次算法设计理念和软件工程方法的整体升级。
行业GPU高速求解实测
如上文所述，开发一款能够在GPU平台上实现大幅加速的科学计算求解器具备相当的难度，需要在算法重构、数据布局优化、并行调度以及硬件特性适配等方面进行系统性突破。然而，这一目标并非遥不可及。
在与行业一线客户长期合作的过程中，我们接触到一批追求卓越、持续探索新技术的领先企业与研发团队。他们在产品设计和工程分析中积极引入GPU加速，并与我们共同对多个最新的求解器、最新的计算硬件进行了深入测试与验证。我们发现自2024年以来，有多款国际主流商业仿真软件最新的GPU版本加速比大幅超越常规预期，尤其是在计算流体力学（CFD）领域表现突出，下图展示了某次流体仿真求解的实测数据，采用单节点对比，GPU节点比CPU节点加速超过两个数量级：
备注：本测试例单元规模亿级。由于模型规模过大单卡显存不足，故上述GPU数从2开始（8CPU+2GPU）。
鲁班科学计算GPU通用加速底座
如果说前20年CAE软件行业已然趋于成熟，近年来涌现的GPU技术、AI技术，则可能有重塑整个行业、加速爆发的潜力。经过长期调研，我们认为本行业“冰山下”的进展其实是日新月异的，因此，自研软件的性能目标不能刻舟求剑，反而要更加“激进”，才有机会追上国际顶尖的水平。
目前主流商软在流体、电磁等领域已经发布了多个完全GPU计算（Fully GPU Compute）的新求解器，而固体力学领域却一直缺乏类似的进展（很多固体求解器是GPU acceleration而非完全GPU Compute，因此加速效果有限）。鲁班系统近年来专注【GPU Compute + 科学计算】领域研究与积累，开发了鲁班科学计算GPU通用加速底座，并在固体力学领域、系统仿真等领域进行了开发实践，取得了初步进展。
一、物理仿真求解加速（结构力学仿真）
例如，利用最新的GPU服务器，鲁班在结构力学领域克服多个非线性算法难题，获得了可类比头部商软在流体领域的GPU加速比效果，且进一步提升的潜力巨大：
备注：本测试例单元规模为数千万。
在效率提升的同时保持了高精度的求解结果：
下面的视频展示了超快求解体验：
备注：本案例使用LUBAN CAE 2024初版软件演示，LUBAN正式版求解进展将在后续陆续披露。
相关公开报道链接为：【转载 | 利用 NVIDIA 高性能 GPU，鲁班系统重新定义 CAE 计算效率】
二、控制系统仿真求解加速
基于鲁班科学计算GPU通用加速底座，不仅能够加速物理仿真求解，还能显著提升控制系统仿真求解速度，未来还将支撑更多大型科学计算加速。与商软原生算法相比，LUBAN系统仿真加速库GPU加速效果如下：
未来趋势思考
站在当下的时间节点，我们不妨对仿真技术未来演进的趋势进行预判，引导我们不断取得技术进步：
1.仿真计算加速的趋势：充分利用计算硬件的时代红利，将仿真效率提升两个甚至更多数量级，让企业通过更低的硬件成本，支撑更大的仿真数量需求以及更精细的仿真模型。
2.AI + Sim发展的趋势：利用效率更高的求解器，在短时间内快速积累大量仿真数据，并交由AI算法调度、决策、演进，逐步在部件级、整机级、系统级产品上实现智能设计的目标。
