CFD 的 GPU 收益高度依赖求解器与算例规模，先做基线再买卡。
结论：CFD 的 GPU 收益不是必然：中小算例常被内存带宽和串行段限制；大算例、支持 GPU 的求解器（含部分 AMG 加速）才有明显收益。
更稳的投入顺序：CPU 核数与内存带宽 → 高速网络/存储 → GPU。显卡先用在后处理与大算例加速上。
CFD 链路是「几何清理 → 网格 → 求解 → 后处理」。网格与求解主要吃 CPU 核数、内存容量与内存带宽；GPU 在部分求解器里做矩阵求解加速，在后处理（体渲染、流线、动画）里是主力。
第二段是算例规模：几百万网格的算例，GPU 加速比常只有 1.x–3x；上千万网格、瞬态多步才会拉开差距。所以「买卡前先跑基线」在 CFD 里尤其重要。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 几何清理 / 网格划分 | CPU 与内存 | FP64（CPU） | CPU 核数、内存 | GPU 参与有限 |
| 求解（支持 GPU 时） | 双精度 + 显存 | FP64/混合 | FP64 算力、显存、ECC | 加速比随算例规模变化 |
| 后处理体渲染 | 显存 + 算力 | FP32 | 显存容量、专业驱动 | 大模型云图是显存断崖 |
| 动画与出图 | 算力 | FP32 | CUDA/渲染器 | 可放渲染节点 |
| 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 HBM2e + 完整 FP64，求解加速与大模型后处理。 |
| H100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 51.22 TFLOPS | 350 W | HBM3，大算例求解带宽更强。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB 专业卡，后处理与体渲染主力。 |
| RTX 5000 Ada Generation | 32 GB GDDR6 | 65.28 TFLOPS | 250 W | 32GB，中等模型后处理的性价比档。 |
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部分求解器与模块支持（如部分 AMG 与耦合求解），收益取决于算例规模与设置。建议先用你们的典型算例做基线对比。
求解侧取决于求解器与网格，后处理侧取决于云图/体渲染规模。实践上后处理 24GB 起步、大模型建议 48GB。
CFD 的主要成本常在 CPU 核数、内存与存储。若这些没配够，加 GPU 的边际收益很低。
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