很多朋友在使用abaqus软件时，会遇到gpu加速利用率低的问题，今天我么来聊聊这个问题的原因。在使用abaqus软件进行隐式分析时启用gpu加速，但显卡利用率低可能有以下几个原因：
1. 软件设置不正确：在abaqus软件中需要正确配置gpu加速选项才能充分利用显卡资源。可能是没有启用gpu加速选项，或者设置不正确导致显卡利用率低。
2. 模型复杂度：如果模型过于复杂或者计算量较小，可能无法充分利用gpu资源。在这种情况下，显卡利用率会相对较低。
3. gpu性能：显卡本身的性能也会影响显卡利用率。如果显卡性能较低，可能无法充分发挥gpu加速的效果。
4. 数据传输瓶颈：在数据传输过程中可能存在瓶颈，导致gpu无法充分利用。这可能是由于数据传输速度慢或者数据量过大导致的。
5. 其他系统资源限制：系统中其他资源的占用情况也会影响显卡的利用率。如果cpu或内存等资源受限，也会导致显卡利用率低。
针对显卡利用率低的原因，可以尝试以下解决方法：
l确保已正确配置abaqus软件中的gpu加速选项。
l尝试简化模型或增加计算量，以充分利用gpu资源。
l更新显卡驱动程序，确保显卡性能正常。
l检查系统中是否存在数据传输瓶颈，优化数据传输速度。
l确保系统中其他资源的占用情况正常，避免资源限制影响显卡利用率。
这里我们就针对abaqus软件中的gpu加速选项展开来讲，只要我们把显卡需要设置成tcc模式，就可以完美解决上述的问题。
tcc（模式）是tesla computer cluster的缩写，为nvidia显卡两种驱动模式之一，在此模式中，100% 的 gpu 资源用于计算任务；另一种驱动模式是 wddm 模式（基本图形和计算功能），wddm 是 指提供基本图形功能的 windows 显示驱动程序模型，在此模式中，gpu 资源同时分配给图形和计 算任务。
这里拓展一下gpu的ecc模式，ecc 是 error correction code 的缩写，为 nvidia 内自带的错误纠正代码，用来检查和在某些 情况下纠正在自然环境因素时可能会在数据传输和存储过程中引发的比特错误。
一般情况下，如果想要解决上述的问题，我们就要关闭 gpu 卡的 ecc 模式而开启 tcc 模式。ecc 模式将会划分出一部分 gpu 资源用于检查和纠错，wddm 模式将会划分出一 部分 gpu 资源用于图形显示，而 tcc 模式能够将 100%的 gpu 资源都用于计算，显然要关闭 ecc 模式而开启 tcc 模式。
除了使用abaqus软件可能会用到这个知识，在使用cst电磁仿真软件可能会设计到这个知识点，建议大家收藏内容，以免要用的时候找不着。
