摘要：在自主可控技术的发展进程中，一家专业的工程机械公司积极响应政策，对工业信息化设备体系展开全面革新，毅然从传统的Intel+NVIDIA架构，转型采用国产CPU和AI加速卡。然而，这一转型之路却充满坎坷，公司IT部门面临诸多难题。本文将围绕鲲鹏CPU与昇腾AI加

在自主可控技术的发展进程中，一家专业的工程机械公司积极响应政策，对工业信息化设备体系展开全面革新，毅然从传统的Intel+NVIDIA架构，转型采用国产CPU和AI加速卡。然而，这一转型之路却充满坎坷，公司IT部门面临诸多难题。本文将围绕鲲鹏CPU与昇腾AI加速卡，在关键工业设计与仿真软件中的应用表现、问题成因展开深度剖析，并给出相应的结论与建议。

1. Siemens NX：作为CAD/CAM/CAE领域的标杆软件，在鲲鹏架构上安装就困难重重。选择特定模块时，系统频繁提示不兼容，导致安装失败。在实际3D建模与渲染时，处理复杂装配体响应缓慢，与x86平台相比，效率大幅降低，严重阻碍设计流程。

2. Solid Edge：这款专注快速产品开发的3D CAD软件，在鲲鹏架构下图形渲染能力不足。面对复杂图形，渲染速度极慢，无法满足实时设计反馈需求。在编辑和操作大模型时，卡顿现象频发，严重影响用户操作体验。

3. CATIA：在工程设计中占据重要地位的CATIA，在鲲鹏架构上频繁崩溃。尤其是执行大型装配体分析等复杂任务时，崩溃导致工作中断。同时，大量数据处理和复杂计算的响应时间显著延长，难以满足高效设计的要求。

4. PTC Creo：以参数化设计闻名的Creo，在鲲鹏平台上也问题不断。处理复杂数据集时，参数化设计响应时间明显增加，影响设计迭代效率。部分高级仿真和分析功能无法正常运行，极大限制了软件使用范围。

1. Simcenter：作为多物理场仿真和工程分析的关键工具，在鲲鹏平台上，大型有限元模型计算时，鲲鹏CPU多核性能未充分发挥，仿真计算时间大幅延长。进行多物理场耦合分析时，系统不稳定，常出现不响应或崩溃，影响仿真结果可靠性。

2. ANSYS：广泛应用的ANSYS在鲲鹏平台上，复杂仿真任务（如结构分析、流体动力学和热分析）性能远低于x86架构，无法满足实时仿真需求。并且，内存和CPU资源占用极高，复杂仿真时系统极易崩溃。

3. Altair HyperWorks：集成CAE软件HyperWorks在鲲鹏平台上，执行复杂后处理和可视化操作时性能下降明显，影响分析效率。同时，存在诸多兼容性问题，许多模块和功能无法正常使用，软件功能受限。

4. MATLAB：强大的数值计算和工程仿真工具MATLAB，在鲲鹏架构上计算速度慢。大规模数据分析和仿真时，计算速度低于x86平台，影响项目进度。部分专业工具箱运行不稳定，限制了软件应用的多样性。

（一）软件生态发展滞后

鲲鹏CPU和昇腾AI加速卡属于国产化新兴硬件，其生态系统尚未成熟。目前主流工业设计与仿真软件大多仍以适配x86架构为主，对鲲鹏平台的优化和支持不足，缺乏全面维护，导致在鲲鹏平台上出现大量兼容性和性能问题。

（二）架构差异引发性能瓶颈

鲲鹏CPU基于ARM架构，而这些工业软件长期针对x86架构优化，特别是在单线程性能和浮点计算方面。鲲鹏CPU在复杂运算和多线程任务处理中存在性能瓶颈，在工程仿真场景下难以达到理想的计算速度和效率。

（三）GPU加速能力不足

昇腾AI加速卡在特定AI应用中表现尚可，但对专业图形渲染和工程仿真加速的支持较弱。许多工业软件依赖NVIDIA GPU的CUDA技术进行并行计算和图形渲染，昇腾卡在这方面支持不完善，导致软件渲染和仿真性能下降。

经过实际测试和深入分析可知，国产ARM芯片在工业设计与仿真应用中存在明显短板。与关键工业软件的兼容性和性能表现不佳，鉴于国产ARM芯片生态和应用场景不成熟，异构环境下性能受影响，企业在选型改造时应审慎决策。建议优先采用主流技术路线产品，逐步进行替换，为业务系统稳定运行保留容错空间。同时，国产ARM芯片产业需加快完善生态体系，优化架构性能，提升GPU加速能力，以推动在工业软件领域的发展。

来源：卢老博识