Исследователи китайско-российского вуза увеличили скорость научных расчетов на видеокартах GeForce в 800 раз

Исследователи из совместного китайско-российского университета открыли способ ускорения вычислений на видеокартах Nvidia в несколько сотен раз.

Согласно сообщениям, в Университете Шэньчжэнь МГУ-ПИТ, который является результатом сотрудничества Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова и Пекинского технологического института, был разработан революционный вычислительный алгоритм. Он значительно улучшил эффективность перидинамических расчетов, применяемых для моделирования трещин и разрушений в материалах. Представленный метод позволяет усилить производительность до 800 раз, что эквивалентно ускорению вычислений почти на три порядка величины.

Перидинамика активно применяется для прогнозирования разрушений в таких областях, как аэрокосмическая промышленность, гражданское строительство и военная отрасль. Тем не менее, стандартные методы моделирования требуют огромных вычислительных ресурсов, из-за чего масштабные исследования становятся трудоемкими и неэффективными. Под руководством доцента Ян Ян, команда ученых внедрила решение этой проблемы, используя платформу CUDA от Nvidia для оптимизации алгоритмов и эффективного управления памятью.

Разработанный ими фреймворк PD-General обеспечил невероятный 800-кратный прирост скорости работы на графической карте GeForce RTX 4070 по сравнению с традиционными последовательными алгоритмами, и в 100 раз превысил производительность программ, работающих на основе OpenMP. При проведении крупномасштабных симуляций с миллионами частиц, он завершил 4000 итерационных шагов всего за пять минут. Для больших двумерных задач на растяжение он сумел обработать 69,85 миллионов итераций менее чем за две минуты при помощи одинарной точности.

Такое достижение имеет огромное значение для научного сообщества, так как оно предоставляет возможность учащимся и исследователям использовать для моделирования относительно дешевые потребительские графические карты, не уступая при этом специализированным решениям.

Источник: iXBT