注：本直播信息来自黄大年茶思屋网站

https://www.chaspark.com/#/live/1275906749158846464

技术背景

当一辆车还没真正成型，工程师们就想知道：高速过弯时，风噪有多大？电池满负荷工作，会不会过热？芯片里密密麻麻的晶体管之间，热量又该怎么带走？越来越多的时候，这些问题的答案，都依赖于一场“虚拟风洞”实验——CFD 仿真。 

今天的 CFD，正被推到前所未有的规模。整车气动噪声、赛车风阻、电动车热-流耦合、芯片全细节散热……这些场景已经让网格规模突破十亿量级。其中，带附面层的多面体网格，凭借抗畸变强、数值稳定、网格数量更少等优势，正逐渐成为 CFD 的首选。可系统性的高质量剖分方法，至今仍然缺失。 

更棘手的，是算力这一侧的失衡：GPU 让“求解”飞快提速，“建网格”却还困在纯 CPU 时代。一快一慢之间，网格生成反而成了拖慢全流程的瓶颈。要让两端真正匹配，就必须发展一套能与 GPU 并行求解器深度契合的高效异构网格剖分框架。

专家专项讲解

这正是第 17 期“工业软件新场景新技术难题”需要攻克的命题。为帮助大家深入理解它的行业背景与核心诉求，茶思屋特别推出专家解析系列活动。

直播时间：5月25日19:00

主讲嘉宾：深圳云泊网格技术部部长杨帆

本期难题：《面向云泊网格剖分引擎软件的超大规模多面体网格的 CPU-GPU 高效异构并行生成问题》

杨帆老师将针对本期重点难题展开专项讲解，为你深度拆解核心需求要点与技术演进方向。

直播间链接：https://www.chaspark.com/#/live/1275906749158846464

本期难题征集的具体信息如下：

本期难题征集时间：2026年5月11日至6月10日18:00（征集时间一个月）

征集流程：了解难题内容→获取解题参与详解说明及解题思路方案模板→解题思路方案准备→在规定时间内提交报名信息，并上传方案→方案预审核反馈及确认→内部评审解题思路方案

报名及方案提交链接：https://jsj.top/f/M2PLnW

难题详情：https://www.chaspark.com/#/hotspots/1273112346209406976

往期难题全集：https://www.chaspark.com/#/s/1755164001091

信息来自：黄大年茶思屋网站

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