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自己来回复下，可以在cfd-post中，location->iso-clip，选择分组后通过坐标或其他参数的限定来找到对应面

@黄昏晓为谁破 这是最后手段，不到实在没办法不想用

有没有更方便一些的方法呢？六面体是打比方，我遇到的情况有很多曲面，都看坐标有点伤

标题有点绕。打个比方，在计算域里做一个六面体，六面体的六个面设为一个分组（icem里设为同一个part），定为wall边界。等计算完毕，想提取六面体其中一个面的压力，有办法分离出来嘛？

@luos fluent这种商软的代码恐怕很难得到吧

感谢回复！帖子很长，还要消化一下。。但总体感觉当时花在GPU上的预算换在CPU上可能会更合适一点

最近尝试GPU加速FLUENT计算，工作站配置是至强6138*2,256G内存，quadro GP100显卡显存16G，其中任务管理器显示共享GPU内存128G。载入了一个大约2700万网格的模型，出现了如下错误：

错误1（驱动版本 376.84）：
AMGX ERROR: file amg\amg_gpu.c line 1041
AMGX ERROR: Thrust failure.
Thrust failure: bad allocation: out of memory
File and line number are not available for this exception.
错误2（驱动版本391.74）：
AMGX ERROR: file amg\amg_gpu.c line 1050
AMGX ERROR: CUDA kernel launch error.
Caught amgx exception: Cuda failure: 'out of memory'
at: D:/users/ajarolia/AMGX/amg/base/src/blas.cu:665
Stack trace:

看起来是由于显存不足造成的（共享内存不发挥作用？）。如果载入一些较小的模型，则计算速度还不如纯CPU。按照N卡官网的说法，几百万网格以下的问题使用GPU加速效果不明显（网址https://www.nvidia.com/zh-cn/data-center/gpu-accelerated-applications/ansys-fluent/）。但若考虑显卡显存的限制，4块16G显存的GPU计算卡也只能处理不到3000万网格的问题。16G显存的tesla p100报价5w+，这个硬件费用压力有点大，工作站也装不了那么多。

来请教各位有没有用单块GPU加速计算的办法。