中国研究人员开发出一种可在消费级辉达GPU上解决复杂材料设计问题的高效能演算法，其速度比传统方法提高800倍。这项突破为多个产业的复杂机械难题提供了新的解决方案。

这项新演算法由深圳北理莫斯科大学的研究团队开发，该团队由莫斯科国立大学和北京理工大学共同创立，提高近场动力学（peridynamics，PD）的计算效率，PD是一种尖端的非局部理论，可以解决复杂裂缝、损坏和断裂等物理问题。它为使用广泛可用的低成本、不受美国制裁的芯片解决航空航天，以及军事应用等各个行业的复杂机械问题开辟新的可能性。

近场动力学在材料损伤建模方面已被证明具有优势，但其高运算复杂度传统上导致大规模模拟效率低下，存在记忆体占用高、处理速度慢等问题。

为了解决这些挑战，研究人员Yang Yang利用辉达Nvidia的CUDA程式技术创建PD-General框架。与传统串行程式相比，他们的PD-General框架在Nvidia RTX 4070上实现高达800倍的速度提升，与基于OpenMP的平行程式相比，效能提升了100倍。

透过深入分析芯片的独特结构，团队优化演算法设计和记忆体管理，从而显著提升效能。他们的研究成果于1月8日发表在《计算力学期刊》（Chinese Journal of Computational Mechanics）。

中国研究人员开发出一种可在辉达GPU上解决复杂材料设计问题的高效能演算法，其速度比传统方法提高800倍。（示意图，取自网络）