汽车轮毂径向疲劳仿真APP支持调整车轮的材料属性、径向最大负荷、强化系数、胎圈座受力宽度、网格划分尺寸等参数，同时考虑了材料屈服硬化的非线性特性，用户只需要进行简单的参数修改并提交计算，就可以获得不同设计和选材方案的轮毂变形和应力分布和大小情况，在此基础上结合疲劳载荷谱和材料特性数据，即可评估车轮在径向载荷工况下的疲劳寿命，指导优化方案制定，完成符合性能要求的产品设计。因此，在仿真模型搭建时，将轮

在伏图-电子散热模块（Simdroid-EC）中，针对强迫对流散热、液冷散热等场景，与传统CPU计算（Intel i7，8核并行）相比，使用单块NVIDIA A4000显卡（其价格和Intel i7相当），计算时长可显著缩短一半以上，极大提升了仿真效率。对于商业用户而言，若采用更新一代的显卡，计算时间将进一步缩短。

在人工智能（AI）领域，随着技术的飞速发展，从基础的卷积神经网络和多层感知器，到如今参数动辄达到数以亿计的大语言模型，模型的训练和推理对计算资源提出了极高的要求。例如，当前最火热的DeepSeek模型在训练阶段就使用了数千块高端GPU显卡。而在部署DeepSeek模型时，使用的参数版本越大，对显卡的内存和计算能力要求就越高。AI的迅猛发展，得益于GPU技术的不断进步，这在传统的CPU时代是难以想象