TesboFlow
几天的算例，一顿饭的工夫。
整条流水线都在 GPU 上。没有一步在等 CPU。
1 亿网格，算一步，花一秒。
实测：1.1 亿胞 · 8×A100 · 1.5 秒/步
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对单核 CPU
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对 18 核 CPU
产品矩阵
四个产品，一条 CFD 闭环。
两套 GPU 求解器，一个直接写出 TesboFlow 原生网格的前处理，再加上同一条管线上的 AI。
TesboFlow · 实测
性能
已经跑到这个速度。这块硬件，这些网格。
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- 对单核 CPU
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- 对 18 核 CPU
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- 1.1 亿胞，一步
套件目标仍是 1000×、典型十分钟、一份程序从 1 张卡到 N 张。
实测 · TesboFlow，2026 年 9 月
每步墙钟
百万胞顶盖驱动方腔，层流——单核 CPU 对一张 GPU
817 万胞 Ahmed，定常 RANS——18 核 CPU 对一张 GPU
1 亿网格，算一步，花一秒。
1.1 亿胞 · 8× A100 · 1.5 秒/步
实测：每步 1.5 秒。
典型场景，不是合同。3,000×：百万胞方腔，单核 CPU，一张 H200 22.8 ms。100×：817 万胞 Ahmed，18 核至强，一张 H200 94 ms。1.1 亿胞，8 张 A100，每步 1.5 秒。
TESBOLBM · 实测
铸造仿真，跑在 GPU 的速度上
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相对单个 CPU 核
单卡 Tesla V100 上 1851 MLUPS，对同机单核的 4.1 MLUPS。
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相对整机 CPU
同一次 GPU 运行，对该机器 18 核全开跑 MPI 的 33.9 MLUPS。这是我们对外用的数字。
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传热核上
5422 MLUPS 对 36 线程 CPU 的 134 MLUPS，两侧跑同一套算术。
同一台机器、同一块 Tesla V100、两侧同一个核，没有缩放也没有外推。整机的倍数远低于单核倍数，是因为 CPU 自己从 1 核到 18 核只快 8.3 倍——格子玻尔兹曼受限于内存带宽，不是主频。
让计算更快
GPU 原生架构
TesboFlow 将整个 CFD 流程运行在 GPU 上——网格、求解器、线性代数、后处理。无 CPU 瓶颈，无数据传输开销，纯并行计算。
- 无 CPU 瓶颈
- 大规模并行
- 高内存带宽
同一套 GPU 原生做法也用在 TesboLBM 上 —— 铸造的充型与凝固同样整程跑在 GPU 上。
了解 TesboFlow为什么选择 TesboFlow
不是移植。GPU 原生有限体积求解器，已经跑到这个速度、这块硬件、这些网格。
自研 AMG
比 NVIDIA AmgX 更快更省。一千步 35 秒对 59 秒，7 焦耳对 11 焦耳。
加卡，墙钟还在掉。
单卡装不下的网格，加卡仍然更便宜。5600 万胞，多出来的卡划得来。
Ahmed 车体 · 湍流尾迹 · 由 GPU 计算
实时 Navier-Stokes 风洞
就在浏览器里，实时求解。选一枚翼型、一根圆柱，或亲手画下一道壁面，看涡与压力波如何演化。
TesboAI · AI + CFD 研究
让智能，生长在求解器里。
因为引擎是 GPU 原生的，模型在它的数据上训练、在它的显存里运行。这里给的是结果，不是承诺。
你
TesboAI
相对 L2 误差 0.194 · 容差 0.25
会话重演 —— 提问、改条件、比较方案；每个数字都由 GPU 求解器算出。
研究原型，开发中。此处是一次真实会话的短版重演 —— 完整会话见 TesboAI 页。
GPU 时代的仿真
为速度而生，由 GPU 驱动。
速度不是一项功能，而是仿真能否被真正用起来的关键。当一个结果只需数分钟而非数天时，工程师便不再等待，而是开始探索。我们从零起就为 GPU 而造，让这成为常态。
这会改变世界。
— Tesbo，项目创始人
关于 TesboCFD
TesboCFD 致力于开发下一代 GPU 原生 CFD 技术，服务于工程仿真与 AI 辅助设计。
学术科研与求解器验证合作机构