来源 AI深思
据南华早报昨日报道,中国研究人员的一项突破性成果可能有助于解决宇航到桥梁设计等多个行业的复杂问题。
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这项研究开发了一种高性能算法,能够在消费级GPU上解决复杂的材料设计问题,相比传统方法,该算法实现了惊人的800倍速度提升。
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这项算法由深圳北理莫斯科大学(Shenzhen MSU-BIT University)的研究团队开发,该大学由莫斯科国立罗蒙诺索夫大学和北京理工大学共同创立。新算法增强了对近场动力学Peridynamics(PD)理论的计算效率,近场动力学Peridynamics是一种前沿的非局部理论,能够解决诸如裂纹、断裂等复杂的物理问题。
该算法的突破性进展为在各种行业中解决复杂的机械问题提供了新的可能性。更重要的是,它能够在广泛可用的、成本低廉且不受美国制裁的芯片上运行。
Peridynamics在模拟材料损伤方面表现出显著优势,但其高计算复杂性传统上导致大规模模拟效率低下,主要问题包括高内存使用率和处理速度慢。
为了解决这些问题,深圳北理莫斯科大学的副教授杨洋(Yang Yang)利用了Nvidia的CUDA编程技术,创建了PD-General框架。通过对芯片独特结构的深入分析,研究团队优化了算法设计和内存管理,从而实现了显著的性能提升。
相关研究于2025年1月8日发表在《中国计算力学学报》上。
这种高效的计算能力使得研究人员能够将原本需要数天才能完成的计算任务缩短至几个小时,甚至几分钟,只需使用普通的家用GPU。这一进展对PD研究具有重要意义。
通过这种方法,研究人员能够显著减少计算时间,提高工作效率。具体而言,PD-General框架通过优化内存管理和算法设计,充分利用了GPU的并行计算能力,从而实现了800倍的性能提升。
这意味着,在处理复杂的材料设计和损伤模拟时,研究人员能够更快地获得结果,从而加速科学研究和工程应用的发展。
这项技术的广泛应用将有助于推动多个领域的创新,特别是在需要高性能计算支持的行业中。通过利用消费级GPU的强大计算能力,研究人员能够更高效地解决复杂的物理问题,从而推动科技进步和产业升级。
参考链接
https://www.scmp.com/news/china/science/article/3296135/chinese-algorithm-boosts-nvidia-gpu-performance-800-fold-science-computing
责任编辑:王其霖
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