GPU计算 — CAE术语解说
GPU计算
老师，我最近经常听到GPU计算这个词，它和GPGPU（通用GPU）是同一个意思吗？
定义
请给我讲解一下GPU计算的基本原理。
可以认为基本是同义的。GPU原本是用于图形渲染专用，但是将其大量的计算核心转用于通用数值计算的技术就称为GPU计算（GPGPU）。通过使用CUDA或OpenCL这样的编程框架，可以同时执行数千个线程。
与CPU的并行计算相比有什么不同？
CPU拥有数十个核心，擅长处理复杂的处理逻辑，而GPU拥有数千个核心，擅长大规模执行简单的处理。例如，矩阵向量乘积这样的各要素可以独立计算的处理，GPU的速度远超CPU。反过来说，分支很多的处理或顺序性计算用CPU更合适。
CAE中的定位
请具体说明GPU计算在CAE分析中发挥作用的场景。
最典型的是显式求解器的碰撞分析。在每个时间步长中，可以并行计算各节点的内力，所以与GPU的兼容性很好。此外还有CFD的格子Boltzmann方法、带预处理的迭代求解器的矩阵运算，以及最近的物理信息神经网络（PINN）的训练等都是GPU计算的代表应用。
格子Boltzmann方法也很适合GPU呢。普通笔记本电脑的GPU可以处理吗？
小规模的可以运行，但进行正式分析时往往显存不足。在实际工作中，通常使用NVIDIA的A系列或H系列这样的高性能GPU，利用云GPU实例也变得越来越普遍。
相关术语
请告诉我GPU计算的相关术语。
这些是值得掌握的内容。
现在CPU和GPU的优缺点差异很清楚了。我打算先从CUDA的示例代码开始学习。
很好。用简单的矩阵运算比较CPU和GPU的执行时间，能有助于掌握并行化的实感。
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