Un algoritmo chino podría 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 materiales. Este nuevo método puede aumentar el rendimiento de la simulación hasta 800 veces, mejorando así 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 en campos como la aeroespacial, la ingeniería civil y el ámbito militar para predecir fallos de materiales. Sin embargo, las simulaciones tradicionales de peridinámica suelen requerir una gran cantidad de recursos computacionales, lo que hace que la investigación a gran escala sea lenta y poco práctica.

Soluciones algorítmicas innovadoras

Ahora, la profesora asociada Yang Yang y su equipo han resuelto el problema aplicando la tecnología CUDA de Nvidia para optimizar el diseño de algoritmos y la gestión de memoria. El marco PD-General que desarrollaron alcanza una velocidad hasta 800 veces superior en una tarjeta gráfica (GPU) Nvidia RTX 4070 en comparación con los métodos secuenciales tradicionales, y es 100 veces más rápido que los programas paralelos basados ​​en OpenMP. En simulaciones a gran escala con millones de partículas, el algoritmo puede completar 4000 iteraciones en tan solo 5 minutos. En particular, en problemas a gran escala, la velocidad de procesamiento no solo es mayor, sino también más precisa que la del modelo convencional.

Esta mejora en la eficiencia computacional permite a los investigadores ejecutar simulaciones en GPU de consumo, en lugar de depender de costosos clústeres informáticos de alto rendimiento. Esto tiene importantes implicaciones para las industrias que requieren análisis detallado de materiales, como la aeroespacial, la ingeniería y la fabricación, y la investigación militar.

La capacidad de ejecutar simulaciones de alto rendimiento en GPU comunes también reduce la dependencia de tecnología externa, especialmente en el contexto actual de sanciones y restricciones comerciales. Este avance permite a China y Rusia avanzar en la investigación sin depender de hardware informático de alta gama de 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