当前的测试流程中是否存在数据处理、图像处理等需大计算资源的环节?这些可以通过GPU或并行计算提速吗?

制造行业的HPC平台应用倾向于将GPU计算和并行计算结合使用，针对高度计算密集型和数据密集型任务，利用GPU的并行处理能力和高浮点运算速率，显著提升仿真效率和准确性。具体应用场景可以根据以下两类进行细分：
GPU加速仿真场景：
1.结构力学与碰撞模拟：
多体动力学仿真：利用GPU加速求解大规模非线性方程组，模拟车辆在不同工况下的动态响应，包括悬挂系统、车体结构等。
有限元分析（FEA）：在车辆设计阶段，用于快速准确地计算和可视化部件及整车在静态、动态载荷下的应力、应变和变形情况。
2.流体力学仿真：
空气动力学模拟：通过CFD拟风阻、升力、散热效果等，GPU能够高效处理复杂的流体网格划分和迭代计算。
3.电磁仿真：
车辆内部电气系统的电磁干扰（EMI）分析，GPU能加速三维电磁场计算。
4.噪声振动与声振粗糙度（NVH）仿真：
对声波传播及结构振动进行快速模拟，有助于改善车内噪音水平和乘坐舒适性。
5.自动驾驶系统开发：
深度学习训练与推理，包括视觉识别、路径规划等算法，在GPU上执行效率高。
并行计算加速场景：
1.多物理场耦合仿真：
结构、流体、热力学等多个领域的仿真结果相互影响时，往往需要并行计算同时求解多个子问题。
2.大规模优化设计：
在进行轻量化设计、材料优选或参数优化时，通过并行算法可以在多种设计方案之间快速迭代，寻找最优解。
3.耐久性与疲劳分析：
通过大量的随机道路谱输入和结构响应分析，评估汽车零部件的寿命，需要大规模并行计算以减少计算周期。