GPU für FEM 2026: welche Karte Ansys Mechanical und Abaqus brauchen, wann FP64 zählt

Welche Grafikkarte Ansys Mechanical braucht

Bei der impliziten Strukturanalyse in Ansys Mechanical entscheidet der Solver über die Karte. Der Sparse-Direct-Solver und die darauf aufbauenden Eigenlöser brauchen eine GPU mit starkem FP64, unter den Karten, die wir liefern, also die NVIDIA H200 NVL. Die iterativen Solver PCG und JCG sowie der Mixed-Solver laufen auf jeder Karte gut, die Ansys listet, auch auf der NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, die Ansys für Sparse Direct als nicht empfohlen markiert.

Ansys veröffentlicht diese Regeln im Installationsleitfaden unter „Requirements for the GPU Accelerator in the Mechanical APDL Application“. Wir haben die Linux- und die Windows-Seite von 2026 R1 am 25. Oktober 2026 gelesen. Der Leitfaden schreibt, dass „only GPU cards with significant double precision performance (FP64) are recommended for use with the sparse direct solver“ und für die darauf beruhenden Eigenlöser, und empfiehlt mindestens 16 GB Speicher auf der Karte für eine spürbare Beschleunigung.

Ansys 2026 R1 Installation Guide, „Requirements for the GPU Accelerator in the Mechanical APDL Application“, Linux- und Windows-Seite, gelesen am 25. Oktober 2026. „Von uns“ ist unsere Lieferliste.

Die Tabelle trennt zwei Arten von Arbeit. Ein Team, das die meisten Modelle mit PCG oder JCG löst, bekommt GPU-Beschleunigung schon von einer RTX-PRO-Karte in der Workstation. Ein Team, dessen Modelle Sparse Direct brauchen, etwa Modalanalysen mit Block Lanczos, plant eine H200 NVL. Welcher Solver für ein Modell gilt, entscheiden die Berechnungsingenieure, und die Solverwahl in den vorhandenen Modellen zeigt, was die GPU zu sehen bekommt.

Die FP64-Werte hinter Y und N

NVIDIA gibt die H200 NVL mit 30 TFLOPS FP64 und 60 TFLOPS auf ihren FP64-Tensor-Cores an, mit 141 GB HBM3e bei 4,8 TB/s. NVIDIAs Architektur-Whitepaper zu RTX Blackwell PRO schreibt: „The FP 64 TFLOP rate is 1/64th the TFLOP rate of FP 32 operations“. Für die RTX PRO 6000 Server Edition mit 120 TFLOPS FP32 ergibt das nach unserer Rechnung rund 1,9 TFLOPS FP64. Für den Solver, den Ansys Karten mit starkem FP64 vorbehält, entscheidet dieser Faktor von rund 16 zwischen den Karten. Unser Vergleich der FP64-GPU-Server stellt diese Werte neben die B300 und die FP64-Emulation in cuBLAS.

Die Ansys-Tabelle nennt eigene FP64- und FP32-Werte, und ihre Fußnote warnt, dass sie aus öffentlichen Datenblättern stammen, „may contain inaccuracies“ und beim Hersteller zu prüfen sind. Drei Zeilen zeigen, warum die Spalten Y und N und NVIDIAs eigene Werte die verlässlichen Teile sind:

• Die Zeile „NVIDIA H200“ trägt 34 und 67 TFLOPS, NVIDIAs Werte für die H200 SXM. Ansys nennt keinen Formfaktor; nach unserer Lesart gilt die Zeile auch für die H200 NVL, die NVIDIA mit 30 TFLOPS FP64 angibt. Hängt ein Supportfall daran, bestätigen Sie das mit Ihrem Ansys-Vertriebspartner.
• Die Zeile zur RTX PRO 6000 nennt 1,9 und 126 TFLOPS und 1.340 GB/s. NVIDIA gibt der Workstation Edition 1.792 GB/s und der Server Edition 1.597 GB/s.
• Die B300 ist für Sparse Direct mit „Y“ markiert, mit den Werten „75/1.2“. NVIDIAs HGX-Tabelle nennt für acht B300-GPUs 10 TFLOPS FP64 und 600 TFLOPS FP32; 75 ist also der FP32-Wert je GPU und rund 1,25 der FP64-Wert, nach unserer Division. Dieser FP64-Wert liegt unter den 1,9 der RTX PRO 6000, die Ansys mit „N“ markiert. Aus den Dokumenten lässt sich die Markierung nicht erklären; behandeln Sie die B300 deshalb als KI-System und fragen Sie Ansys, bevor Sie sie für Sparse Direct einplanen.

Die L40S fehlt in der Liste ganz, und die Fußnote ergänzt, dass GPUs, die nach dem Software-Release erschienen sind, nicht gelistet werden. Für jede nicht gelistete Karte dokumentiert Ansys die Umgebungsvariable ANSGPU_OVERRIDE=1 und bittet darum, sicherzustellen, dass die Karte ausreichend leistungsfähig ist, sowohl in doppelter Genauigkeit als auch beim Kartenspeicher („sufficiently powerful, in terms of both double-precision compute power and on-card memory“); außerdem warnt die Seite, dass die Variable zusammen mit einer zu schwachen CPU die Simulation sogar verlangsamen kann („with an underpowered CPU may actually decelerate your simulation“).

Wie Mechanical APDL die GPU nutzt

Die GPU ersetzt die Prozessoren nicht. Der Parallel Processing Guide 2025 R2 schreibt, dass „a GPU does not replace the CPU core(s) on which a simulation typically runs“: Die CPU übernimmt die meisten Operationen und „will automatically offload some of the time-intensive parallel operations performed by certain equation solvers“. Nach unserer Lesart braucht ein GPU-Server für FEM deshalb weiterhin schnelle Kerne und genug Arbeitsspeicher.

Der Leitfaden 2026 R1 listet, was die GPU beschleunigt: statische lineare und nichtlineare Analysen mit dem Sparse-, PCG-, JCG- oder Mixed-Solver; Beulanalysen mit Block Lanczos oder Subspace; Modalanalysen mit diesen sowie mit PCG Lanczos, PCG Block Lanczos, QR Damped, Unsymmetric und Damped; volle harmonische Analysen mit dem Sparse-Solver; volle transiente Analysen mit Sparse, PCG, JCG oder Mixed; dazu den Generation Pass der Substrukturierung einschließlich CMS. Bei jedem anderen Analysetyp gilt: „the solution will continue but GPU acceleration will not be used“. Dasselbe passiert, wenn der Sparse-Solver auf Partial Pivoting umschaltet; der Leitfaden nennt dafür Elemente mit gemischter u-P-Formulierung, MPC184-Elemente mit Lagrange-Multiplikatoren, Kontaktelemente mit Lagrange-Multiplikatoren und bestimmte Schaltkreiselemente.

Ansys 2026 R1 Parallel Processing Guide, Abschnitt 3.2, „Supported GPU Hardware, Analysis Types, and Features“, gelesen am 25. Oktober 2026.

Diese Tabelle prägt die Serverplanung. Ein Sparse-Direct-Job im Shared-Memory-Betrieb nutzt genau eine H200 NVL; ein Server mit zwei Karten rechnet also zwei solche Jobs nebeneinander oder einen verteilten Job über beide Karten. Der Leitfaden 2025 R2 aktiviert die GPU auf der Kommandozeile mit -acc nvidia -na N, wobei N die Zahl der GPUs je Maschine ist, und nutzt eine GPU, wenn nur -acc angegeben ist. Er vermerkt außerdem, dass die Mechanical-APDL-Oberfläche unter Linux mit GPU-Beschleunigung nicht unterstützt wird, dass die GPU-Nutzung auf allen Knoten eines Mehrknotenlaufs gleich sein muss und dass das Programm nicht prüft, ob eine andere Anwendung die GPU bereits nutzt; ein gemeinsam genutzter Server braucht also einen Scheduler, der die Karten zuteilt.

Wir bauen Server mit zwei oder vier H200 NVL für Sparse-Direct-Arbeit und RTX-PRO-Workstations für iterative Solver; schicken Sie uns Modellgrößen, Solver und die Zahl der Berechnungsingenieure, und unser Team antwortet mit einer Konfiguration.

Lizenzen, Treiber und Windows

Ansys zählt HPC-Lizenzen je CPU-Kern und je GPU. Der Parallel Processing Guide 2025 R2 schreibt, dass „HPC licensing for Mechanical APDL is per CPU core and GPU (not per GPU compute engine)“, und dass bis zu vier CPU-Kerne und GPUs zusammen ohne HPC-Lizenz laufen, etwa ein Kern und drei GPUs. Ein Lauf mit 32 Kernen und zwei GPUs zählt nach unserer Lesart also 34. Lizenzbedingungen ändern sich mit Releases und Verträgen; bestätigen Sie die Zählung für 2026 mit Ihrem Ansys-Vertriebspartner, bevor Sie die Prozessoren dimensionieren.

Die Installation von 2026 R1 bringt die Bibliotheken von CUDA 13.0.2 mit, eine separate CUDA-Installation ist nicht nötig, den Treiber installiert sie aber nicht. Ansys verlangt unter Linux den Treiber 580.95.05 oder neuer, unter Windows 581.42 oder neuer. Unter Windows empfiehlt der Leitfaden den TCC-Treibermodus „when using Tesla series GPU cards“ und warnt, dass Remote Desktop oder ein Lauf über RSM als Dienst die GPU-Nutzung abschalten kann. Unser Artikel zu den Treibermodi WDDM, TCC und MCDM erklärt das Umschalten und welche Karten in TCC starten; die Wahl des Betriebssystems behandelt Windows Server oder Linux für den GPU-Server.

Abaqus auf GPUs

Abaqus/Standard beschleunigt seinen direkten Sparse-Solver seit Release 6.11 auf NVIDIA-GPUs, wie NVIDIAs Whitepaper „Accelerating Abaqus Computations Using NVIDIA GPUs“ (WP-07843-001_v03, August 2016) festhält. Es beschreibt das Verfahren: Der Solver lagert die dichten Matrixoperationen auf die GPU aus, Assemblierung, Baumdurchlauf und Vorwärts- und Rückwärtssubstitution bleiben auf der CPU. Für Abaqus 2016 kommen GPU-Unterstützung für den AMS-Eigenlöser und einen Frequenzgang-Solver hinzu. Das Papier empfiehlt GPUs mit „high double-precision capacity“, meldet deutliche Beschleunigung für Modelle über einer Million Freiheitsgraden und schreibt für dieses Release, dass eine GPU bei der Berechnung der Lizenz-Token „is counted as a single CPU core“. GPUs werden mit der Option -gpus angefordert, etwa -cpus 8 -gpus 1.

Neu ist Abaqus/Explicit. Ein Beitrag in der SIMULIA-Community von Dassault Systèmes vom 23. Januar 2026 kündigte an: „with the release of 2026 FD01, Abaqus is introducing GPU acceleration for Explicit analyses“. Der Beitrag nennt weder Karten noch Genauigkeit noch Lizenzbedingungen, und Dassaults Systeminformationen zu Abaqus 2026 waren für uns nicht erreichbar; eine Kartenliste für Abaqus 2026 geben wir deshalb nicht an. Fragen Sie Dassault Systèmes oder Ihren Vertriebspartner nach den qualifizierten GPUs Ihres Releases und bei Explicit danach, ob es auf der GPU in einfacher oder doppelter Genauigkeit rechnet. Nach unserer Lesart gilt die FP64-Logik des Sparse-Solvers von Ansys auch für den direkten Solver von Abaqus/Standard; die H200 NVL ist also die Karte, mit der Sie dafür planen.

GPU für die FEM-Simulation: Workstation oder Server

Kartenspeicher laut NVIDIAs Produktseiten; die Leistungsaufnahme ist unsere Schätzung (Karten mit 600 W, zwei AMD EPYC 9355 bei den H200-NVL-Servern und zwei EPYC 9135 beim RTX-PRO-Server, plus 15 Prozent) wie in unseren Leitfäden zu Servern mit zwei und vier Karten und wird durch eine Messung am gelieferten System bestätigt.

Workstation für iterative Solver. Eine oder zwei RTX PRO 6000 Workstation Edition oder Max-Q beschleunigen PCG und JCG und bedienen zugleich die Bildschirme für CAD und Postprocessing. Laut NVIDIA passen bis zu vier Max-Q-Karten in eine Workstation. Passen die Modelle in 72 GB, ist die RTX PRO 5000 72 GB die kleinere Wahl, wie unser Leitfaden zum Kauf einer Workstation mit RTX PRO 5000 72 GB zeigt. Die Grafikseite desselben Arbeitsplatzes behandelt unser Leitfaden zur GPU für CAD.

Server mit zwei oder vier H200 NVL. Das ist die Konfiguration für Sparse Direct und die Sparse-basierten Eigenlöser. Den Arbeitsspeicher kalkulieren wir nach NVIDIAs Richtlinie für zertifizierte Systeme mit dem Doppelten des GPU-Speichers, 768 GB für zwei und 1.152 GB für vier Karten, mit mindestens sechs Kernen je GPU auf zwei Sockeln; die FEM-Prozesse brauchen zusätzlich eigenen Speicher, daher richten wir uns nach Ihrem größten Modell. Die NVLink-Brücken der H200 NVL zählen bei Codes, die NVLink nutzen; eine Aussage von Ansys, dass der Sparse-Solver von Mechanical APDL sie nutzt, haben wir nicht gefunden. Unsere Leitfäden zum Server mit zwei H200 NVL und zum Server mit vier H200 NVL behandeln Gehäuse, Strom und Kühlung.

Gemischtes Team. Wo Berechnungsingenieure am Arbeitsplatz iterativ rechnen und große direkte Lösungen an einen gemeinsamen Knoten schicken, decken RTX-PRO-Workstations plus ein H200-NVL-Server beides ab. Unser Vergleich GPU-Server oder Workstations für ein Team rechnet diese Aufteilung durch, und unser Leitfaden zur CFD-Simulation behandelt Fluent, STAR-CCM+ und OpenFOAM, für die andere Regeln gelten. KI-Surrogatmodelle, die mit FEM-Ergebnissen trainiert werden, sind eine eigene Arbeitslast; dazu unser Artikel zu PhysicsNeMo für CAE.

Was wir liefern

Sie können dieses System bei uns kaufen: Unser Team dimensioniert die Konfiguration nach Ihrer Arbeitslast und Ihrem Budget und antwortet innerhalb eines Werktages. Wir liefern die H200 NVL und die RTX PRO 6000 in Workstation, Max-Q und Server Edition und bauen Workstations und Server auf Bestellung, vor der Lieferung montiert und getestet, mit einem EU-Vertrag und einer Rechnung, Herstellergarantie auf jede Komponente und der Montage in unserer Verantwortung. Betriebssystem und Treiber installieren wir auf Wunsch. Mengen und Lieferzeit werden mit dem Angebot schriftlich bestätigt. Nennen Sie uns die Solver Ihrer Modelle und deren Größe, und wir antworten mit einer Konfiguration und einem schriftlichen Angebot.

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