从"天"级到"小时"级： VirtualFlow 原生 GPU 求解器做了什么

卡在算力，不卡在方法

冷板液冷要抠微通道的流阻均匀性，浸没液冷要处理气泡动力学。两条路线的技术底座是同一个：气液相变换热的仿真能力。

难题不在方程，在规模。一块冷板的微通道优化要试上百种流道；一个浸没 Tank 要做系统级热管理，得把芯片、服务器、机柜、CDU 塞进同一个模型。冷却液域网格上千万，机柜级模型直接冲到亿级。

传统 CPU 集群靠堆核堆节点，但 MPI 通信开销随核数上升越来越重，内存带宽先撞墙。很多团队的真实体验是——加机器，加速比却越来越难看。

关键在"原生"两个字

GPU 天生适合 CFD：几千个计算核心，显存带宽数倍于 CPU。但把 CPU 求解器"搬"到 GPU 上，不等于 GPU 加速——部分算子 offload 会让数据在内存和显存之间来回搬运，开销把收益吃掉大半。

VirtualFlow 的原生 GPU 求解器，整条求解链路跑在显存里。

实测案例

案例的输出覆盖速度场、温度场、压力场、相分布等关键物理量。

能力速览

30 年开发验证历史，2000+ 工程案例。适用冷板式液冷、浸没式液冷、单相/相变换热、微通道设计。