我有一个为 OpenFOAM 和 CFDEM 编写的模拟项目，并希望找到在 GPU 上运行它的替代方案，因为增加内核数量已经提供了有希望的加速，并且推断表明 GPU 可能是要走的路。

对于 OpenFOAM，存在一个名为“RapidCFD”的项目，该项目将 OpenFOAM 计算带到 GPU，但它与 CFDEM/LIGGGHTS 不兼容，甚至移植它似乎也不是很有希望，参考其中一位开发人员的答案（https://github .com/Atizar/RapidCFD-dev/issues/64）。

我怀疑将 RapidCFD 基本代码用于 CFDEM 求解器并不容易或高效。

• 据我所知，LIGGGHTS 没有启用 GPU。
• CFDEM 库未设置用于 GPU 计算。
• RapidCFD 基于 OpenFOAM 2.3.x，目前 CFDEM 基于 OpenFOAM 5.x（也许当前版本的 CFDEM 仍然适用于 OF 2.3.x，或者您当然可以使用早期版本的 CFDEM，来解决这个问题忧虑）。

但 RapidCFD 的主要思想是尽量减少 CPU 内存和 GPU 之间的数据传输。如果不为 GPU 移植 CFDEM 库（或 LIGGGHTS？），我不确定这是否会像人们用 RapidCFD 讨论的其他一些结果一样快速，因为数据需要在 CPU 和 GPU 之间传输（这是慢）。

最后，我不认为所有计算都有助于 GPU 加速，即使您要将 CFDEM 库和/或 LIGGGHTS 移植到 GPU。需要检查 CFDEM 和/或 LIGGGHTS 完成的计算类型是否是有助于 GPU 加速的矩阵类型计算。如果没有，那么在完成所有工作之后，加速可能不会那么令人印象深刻。

我发现的另一个可能取代 LIGGGHTS 的项目是 EDEM ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6267572/ ) 并且由于以下出版物 ( https://www.edemsimulation.com/ news/new-cfd-coupling-interface-for-edem-enables-particle-fluid-simulation-with-any-cfd-software/）它应该可以与任何 CFD 软件耦合。

由于我在 CFD 和 DEM 粒子模拟领域没有经验，我想问您是否知道替代方案以及对加速使用这些工具的可能期望。切换到像 EDEM 这样的商业工具并将其与启用 GPU 的 CFD 求解器相结合是否有意义。