结构仿真先看内存与核数：撞内存墙比撞算力墙常见得多。
结论：商业有限元软件以 CPU 多核 + 大内存为主，GPU 只在部分求解器/模块有效；自研代码若有 GPU 实现，才值得配卡。
内存按「最大模型自由度数 × 1.3」估，建议 256GB 起，大模型 512GB–1TB。
链路是「建模 → 网格 → 求解 → 后处理」。求解是长时间批处理，吃 CPU 核数与内存带宽；GPU 在部分求解器与后处理上有用。
第二段是并发：课题组常同时跑多个算例，并发能力（核数 × 节点数 × 许可）比单例加速更影响产出。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 网格划分 | CPU 与内存 | FP64 | 核数、内存 | GPU 有限 |
| 求解（支持 GPU 时） | 双精度 + 显存 | FP64 | FP64、显存、ECC | 加速比随算例变化 |
| 自研代码 GPU 版本 | 算力 + 显存 | FP32/FP64 | CUDA、显存容量 | 代码决定一切 |
| 后处理可视化 | 显存 | FP32 | 显存、专业驱动 | 工位侧配卡 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB + FP64，支持 GPU 的求解器与自研代码。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，后处理与自研代码验证。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，工位后处理。 |
| H100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 51.22 TFLOPS | 350 W | HBM3，大规模自研代码。 |
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部分模块支持（如部分直接求解器），收益取决于算例与版本。建议用你们的典型算例做基线对比。
按最大自由度规模估，建议 256GB 起，大模型 512GB–1TB，并留 30% 余量。
除非软件明确支持并实测有收益，否则优先把预算给核数与内存；自研代码则按代码的并行度定。
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