기존 격자 (mesh) 기반 CFD는 Eulerian기법으로, 시뮬레이션 공간을 임의의 격자로 분할하여, 이산된 각 셀에서 Navier-Stokes equations의 근사해를 구합니다. 구조물의 형상 및 관심 있는 유동 영역을 정확하게 모델하기 위한 고신뢰성 격자를 생성하는데 많은 시간과 노력을 필요로 합니다. 더 나아가, 기존 CFD는 정상 상태의 유동을 해석하는 방식으로, 비정상 유동의 물리를 해석하는데 한계를 가질 수 있습니다.
최근 CFD 업계에서 각광받는 LBM은 입자 속도에 대한 확률 분포를 계산하는 방식으로 시간에 따라 변하는 값의 예측이 가능하며 NFLOW LBM RED는 Navier-Stokes Equations 기반 CFD 솔루션들에 비해 전처리가 매우 간단합니다. LBM은 기존 CFD 솔루션의 한계를 넘는 새로운 해결책으로서, 특히 GPU 병렬 컴퓨팅 기법에 기반한 NFLOW와 접목될 경우 매우 뛰어난 계산 효율성을 가집니다.