Un algoritmo chino puede acelerar las GPU de Nvidia hasta 800 veces

Se espera que el nuevo algoritmo de los científicos ayude a mejorar la eficiencia de la Peridinámica (PD), un método no local utilizado para modelar grietas y daños en los materiales. Este nuevo método puede aumentar el rendimiento de la simulación hasta 800 veces, mejorando significativamente la velocidad de simulación para materiales a gran escala.

Un nuevo algoritmo permite aumentar las capacidades de las populares GPU de Nvidia hasta 800 veces

La peridinámica se utiliza ampliamente ahora en campos como la ingeniería aeroespacial, civil y militar para predecir fallas de materiales. Sin embargo, las simulaciones de peridinámica tradicionales a menudo requieren muchos recursos computacionales, lo que hace que los estudios a gran escala sean lentos y poco prácticos.

Soluciones algorítmicas innovadoras

Ahora, la profesora asociada Yang Yang y su equipo de investigación han resuelto el problema aplicando la tecnología CUDA de Nvidia para optimizar el diseño de algoritmos y la gestión de la memoria. El marco PD-General que desarrollaron logra una aceleración de hasta 800 veces en las tarjetas gráficas (GPU) Nvidia RTX 4070 en comparación con los métodos secuenciales tradicionales, y también es 100 veces más rápido que los programas paralelos basados ​​en OpenMP. En simulaciones a gran escala con millones de partículas, este algoritmo puede completar 4.000 iteraciones en solo 5 minutos. En particular, en problemas de gran escala, la velocidad de procesamiento no sólo es más rápida sino también más precisa que el modelo convencional.

Esta mejora en la eficiencia computacional permite a los investigadores realizar simulaciones en GPU de nivel de consumidor, en lugar de tener que depender de grupos de computadoras costosos y de alto rendimiento. Esto tiene implicaciones importantes para las industrias que requieren un análisis detallado de materiales, incluidas la industria aeroespacial, la ingeniería y la fabricación, así como la investigación militar.

La capacidad de realizar simulaciones de alto rendimiento en GPU populares también reduce la dependencia de la tecnología externa, especialmente en el clima actual de sanciones y restricciones comerciales. El avance permite a China y Rusia avanzar en la investigación sin depender de hardware informático de alta gama de los países occidentales.

La investigación se publicó en el Chinese Journal of Computational Mechanics el 8 de enero de 2025, y el equipo cree que este proceso de optimización puede extenderse más allá de la dinámica, mejorando así el rendimiento de la GPU para otros cálculos científicos.

Fuente: https://thanhnien.vn/thuat-toan-trung-quoc-co-the-tang-toc-gpu-nvidia-len-800-lan-185250205231104787.htm