基于笔记本电脑，RTX4060，win11系统。
ABAQUS的有限元求解器是基于CPU的，但是它也支持使用GPU进行加速计算。仅支持隐式求解器standard。显示求解器explicit不能用。
要使用GPU加速计算，需要遵循以下步骤：
安装适用于您的GPU的CUDA驱动程序。请确保您已经安装了与ABAQUS版本相对应的CUDA版本。安装适用于您的GPU的cuDNN库。cuDNN库是一个针对深度神经网络的GPU加速库，但它也可以用于ABAQUS求解器的加速计算。英伟达官方介绍，基于Linux https://www.nvidia.cn/data-center/gpu-accelerated-applications/abaqus/
CUDA安装进入cmd命令行，输入nvcc -V查看是否装了CUDA 
如果没有，去英伟达官网下载 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local 
下载本地安装，全部默认安装。 
重启电脑，再次输入nvcc -V，可以看到安装了CUDA 
cuDNN 其实是 CUDA 的一个补丁，专为深度学习运算进行优化的。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 在展开的这一层里，找到适合自己系统的，右击复制链接地址。打开迅雷等下载工具，添加任务时粘贴进刚才复制的网址，即可下载。 
下载后发现其实cudnn不是一个exe文件，而是一个压缩包，解压后，有三个文件夹，把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下。配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe：
首先win+R启动cmd，cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe（进到目录后需要直接输“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”）,得到下图: 
勾选使用GPU加速 
打开任务管理器，查看GPU使用情况，利用率是0%和100%跳变，专用GPU内存占用一直在7G左右，总内存是8G。 
这里仿真的案例是压电片激励板波（Lamb波），采用C3D8E单元建模。压电材料只能使用隐式求解器计算。 
