全球CAE算力瓶颈普遍存在，中国在一体化压铸仿真领域处于快速追赶与局部领先并存的位置。模具设计阶段的CAE仿真要求总体网格数量达到三到五亿，这一算力瓶颈是全球行业共性难题，传统软件算法和硬件都难以满足。中国在超算资源与GPU算力部署上具备后发优势，但在模具设计与仿真人才储备上仍存在不足。
算力瓶颈是全球共性难题
一体化压铸模具设计涉及热平衡、脱模、进浆料方向等复杂因素，CAE仿真需要处理三到五亿的总体网格数量。这一规模对计算能力的要求远超传统软件和硬件的能力范围，导致模具开发周期长达6个月以上，后续还需一到两年进行改进。全球主要CAE厂商均面临这一技术挑战，尚无完全成熟的解决方案。
中国的后发优势与差距
中国在超算中心和GPU算力资源方面具备显著优势，能够为大规模CAE仿真提供更强的计算支撑，这为突破算力瓶颈提供了硬件基础。然而，在模具仿真算法和人才储备上，中国仍与海外存在差距。国内模具市场整体呈现“低端混战，高端缺乏”的格局，具备大型一体化压铸模具设计能力的企业较少，代表性企业包括广州型腔、合力科技、赛维达等。
常见问题
全球主要CAE厂商如何应对3-5亿网格的算力挑战？
目前全球CAE厂商尚未有完全成熟的解决方案，传统软件算法和硬件均难以满足三到五亿网格的仿真需求。各厂商正通过优化算法、引入GPU加速等方式探索突破，但这一算力瓶颈仍是行业共性难题。
中国在超算和GPU算力方面有哪些优势？
中国在超算中心和GPU算力部署上具备后发优势，能够为大规模CAE仿真提供更强的计算资源。这有助于缩短模具设计周期，提升仿真效率，为突破算力瓶颈提供硬件支撑。
中外在模具仿真领域的主要差距在哪里？
主要差距体现在模具仿真算法和人才储备上。国内模具设计人才相对不足，而海外在算法研发和工程经验上积累更深。不过，中国凭借超算资源和后发优势，正在快速缩小这一差距。