本项目汇集了多个可用于沐曦（MetaX）GPU 的人工智能流体力学 模型和应用。
本文件夹以聚合分发方式提供多个相互独立的开源项目，各项目作为独立程序分别置于各自子目录中，我方仅将其聚合打包传输，并未将其组合为单一作品。各项目分别受其自带许可证约束，您在使用或分发任一项目前，须遵守该项目对应许可证的条款。如各项目内另附有我方提供的Patch文件或适配文件，系针对相应开源项目的修改或组合，此文件的许可证放置于对应文件夹中。
当前包含以下独立子项目：
| 子目录 | 项目简介 | 主要领域 |
|---|---|---|
| DeepCFD | 基于卷积神经网络（CNN）的模型，可高效求解非均匀稳态层流问题。 | 流体力学模型、流场预测 |
| PaddleScience-ModelZoo | 汇总了开源项目 PaddleScience官方仓库中支持的流体相关模型/案例 | PaddleScience支持的物理、化学、气象等领域 |
更多模型和应用正在持续适配与添加中，敬请关注。
以下是目前已适配沐曦GPU并可用于计算流体力学及相关领域研究的部分模型与应用概览：
| 模型/应用 | 描述 | 框架/生态 |
|---|---|---|
| DeepCFD | 基于卷积神经网络（CNN）的模型，可高效求解非均匀稳态层流问题 | PyTorch |
| DrivAerNet | 汽车表面阻力预测模型 | PaddleScience |
| Domino | 汽车表面阻力预测模型 | PhysicsNeMo |
| AeroGraphnet | 汽车表面阻力预测模型 | PhysicsNeMo |
| Aneurysm | 颅内动脉瘤压力建模 | PaddleScience、PhysicsNeMo |
| CFD-GCN | 通用流场高分辨率模型 | PaddleScience、PyTorch |
| FNO | 傅里叶神经算子模型 | Pytorch、PhysicsNeMo、PaddleScience |
| KAN | 一种用可学习的样条函数替代固定激活函数的神经网络，在符号回归等任务中表现出高精度和可解释性 | PyTorch、PhysiceNeMo |
| DeepOnet | 神经算子模型 | PhysicsNeMo、PaddleScience、DeepXDE |
- 硬件：需具备沐曦（MetaX）GPU。
- 基础软件：Linux操作系统，沐曦GPU运行时环境。
- 主要依赖：Python 3.8+，PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle/PhysiceNeMo（适配沐曦GPU版本），以及各子项目特定的依赖库（详见各子目录下的
requirements.txt或文档）。
具体安装与使用步骤，请参阅各子项目文件夹内的独立指南（如README.md或UserGuide）。
在使用本仓库中的任何资源前，请仔细阅读并遵守以下声明：
- 独立项目：本仓库中的每个子项目均为独立的开源项目，保留其原有的许可证和版权声明。我方仅提供聚合分发服务，不对这些项目的功能、安全性或合规性做额外担保。
- 使用责任：您有责任理解并遵守每个子项目自带的许可证条款。在使用或分发任何子项目时，请确保完全符合其许可证要求。
- 修改与组合：如子项目内包含由我方提供的Patch文件或适配文件，这些特定文件的许可证将放置于对应的子文件夹中，请在使用时一并遵循。
- 2026-08-17：CFD-GCN、Aneurysm、DrivAerNet模型归笼到paddlescience-modelzoo。
- 2026-07-14：初始版本，包含DeepCFD、CFD-GCN、Aneurysm、DrivAerNet模型，并提供了基础的用户指南。
欢迎通过GitHub Issues或Pull Requests提出建议、报告问题或贡献新的适配模型。让我们一起推动AI在计算流体力学领域的革新！
感谢您对沐曦GPU生态及AI4CFD发展的关注与支持！