深圳商报·读创客户端首席记者吴吉世博体育(中国)官方网站
跟着国产AI DeepSeek崛起，“玄妙的东方力量”激励了科技圈的转动。而近日，一篇在《筹办力学学报》上发表的最新酌量后果，将东说念主们的眼神再次引向了中国。科研团队开发的一种基于图形处理器（GPU）并行的快速近场能源学算法，只需使用正常的家用GPU，即可罢了性能的大幅提高，为处置传统筹办力学算法的效率问题找到了新的成见。
该著述的第一完成单元是深圳北理莫斯科大学，作家为深圳北理莫斯科大学杨杨副教诲、南边科技大学硕士酌量生苏梓鑫。1月31日，在继承深圳商报采访时，杨杨副教诲流露，这项后果的最大改换在于无谓更换GPU，即可将筹办着力“最大化”，从而为工业软件的中枢技能国产化保驾护航。
跨学科协作催生新灵感
近场能源学是一种灵验处置断裂问题的设施。关连词，其非局部表面使得筹办经由较为耗时。并行筹办是加快数值筹办的灵验路线，主要分为基于中央处理器（CPU）的并行筹办和GPU的并行筹办。其中，GPU并行筹办更合乎处理逻辑通俗但筹办量大的场景。
当今，基于GPU的近场能源学并行酌量，大多勾通在将串行设施转化为并行设施。许多优化战略带来的加快效果主要依赖于GPU自身性能的提高，而针对GPU硬件结构的优化相对较少。此外，GPU并行筹办仍存在一些问题，举例在处理大范围问题时“心过剩力不及”、内存带宽浪费、一些算法仅能处理均匀散布且未受损的闹翻结构……
针对这种情况，科研团队酌量瞎想了一个老本效益高且性能优异的近场能源学模拟框架。该分析框架能够以高效的筹办速度准确模拟键基和态基近场能源常识题。该算法聘用了粒子并行时势，建造了一个通用的邻域生成模块用以优化存储，并提议了一种通用寄存器技能，用于高速造访寄存器内存，减少全局内存造访。该技能不仅放手了对邻域点数目的放胆，还适用于材料点的非均匀散布，不错大大提高筹办的效率。
“这项酌量咱们花了好像两年的时候，之是以能取得冲破，是因为咱们是一个交叉学科的团队”，杨杨说，她自己是酌量力学算法的，但团队里招收的硕士酌量生是酌量筹办机边界的，“他关于筹办机的架构很明晰。跨学科的协作与碰撞，使得咱们提议了一个全新的念念路，也走出了不相似的路。”
通用寄存器优化算法默示图
无需升级硬件，即可“榨干”算力
“筹办效率提高800倍”，这么的描绘相等“捏眼球”，有东说念主甚而说AI与之比拟齐小巫见大巫。但杨杨严谨地强调：“不要将它与AI比拟，两者不在一个架构下，不具备可比性。”
杨杨流露，经过科学测试，与现存基于串行设施和OpenMP并行的近场能源学算法设施比拟，该算法分离可罢了高达800倍和100倍的加快。在典型的百万级粒子模拟中，奉行4000次迭代在单精度下可在5分钟内完成，在双精度下可在20分钟内完成，这在低端GPU PC上即可罢了。这意味着，在处理复杂的材料瞎想和损害模拟时，酌量东说念主员能够更快地获取扫尾，从而加快科学酌量和工程应用的发展。
“咱们的上风是能够把英伟达显卡里的一些里面结构充分应用起来，通过对GPU里面寄存器显卡的读取，不需要更换更高等的显卡，即可罢了效率的升级，”杨杨说，该后果不错减少对更高水平筹办机硬件的硬性需求，只需使用正常的家用GPU，就能够将原来需要数天才能完成的筹办任务裁汰至几个小时，甚而几分钟，关联词“它跟AI处置问题的成见是不相似的”。
杨杨流露，在现存勾引单卡的英伟达显卡下，“算力提高800倍”已是现存算法的上限，不外这不虞味着该项酌量不错画下句号。“咱们的酌量还有需要完善和迭代的地点，后续咱们也会赓续将酌量深远下去，力图让它干事于更多实践场景。”
为中枢技能国产化装上“加快器”
在科技界，有“得算力者得天地”的说法，这亦然深北莫该项酌量后果如斯令东说念主“心潮倾盆”的原因。
杨杨流露，这项技能的世俗应用将有助于鼓吹多个边界的改换，相等是在需要高性能筹办支援的行业中。通过应用糟践级GPU的弘远筹办材干，酌量东说念主员能够更高效地处置复杂的物理问题，从而鼓吹科技朝上和产业升级。
“当今，大部分企业应用的软件齐是海外的商用软件。更长久的昔时，咱们但愿新算法不错匡助更多中国的企业研发我方的工业软件世博体育(中国)官方网站，从而赞助更多的开发场景。”杨杨流露，据她所知，好多科研东说念主员和企业正在为工业软件的技能自主而勤苦，该算法有望助他们祖宗后己，为工业软件的中枢技能国产化孝敬力量。