Un algorithme chinois peut accélérer les GPU Nvidia de 800 fois

Le nouvel algorithme développé par les scientifiques devrait contribuer à améliorer l'efficacité de la péridynamique (PD), une méthode non locale utilisée pour modéliser les fissures et les dommages dans les matériaux. Cette nouvelle méthode peut multiplier par 800 les performances de simulation, améliorant ainsi considérablement la vitesse de simulation pour les matériaux à grande échelle.

Un nouvel algorithme permet d'augmenter jusqu'à 800 fois les capacités des GPU populaires de Nvidia

La péridynamique est aujourd'hui largement utilisée dans des domaines tels que l'aérospatiale, le génie civil et l'armée pour prédire la défaillance des matériaux. Cependant, les simulations péridynamiques traditionnelles nécessitent souvent des ressources de calcul importantes, ce qui rend les recherches à grande échelle lentes et peu pratiques.

Solutions algorithmiques révolutionnaires

La professeure agrégée Yang Yang et son équipe ont résolu ce problème en appliquant la technologie CUDA de Nvidia pour optimiser la conception des algorithmes et la gestion de la mémoire. Le framework PD-General qu'ils ont développé permet d'obtenir une accélération jusqu'à 800 fois supérieure sur une carte graphique (GPU) Nvidia RTX 4070 par rapport aux méthodes séquentielles traditionnelles, et est 100 fois plus rapide que les programmes parallèles basés sur OpenMP. Dans des simulations à grande échelle avec des millions de particules, l'algorithme peut effectuer 4 000 itérations en seulement 5 minutes. En particulier, pour les problèmes à grande échelle, la vitesse de traitement est non seulement plus rapide, mais aussi plus précise que le modèle conventionnel.

Cette amélioration de l'efficacité de calcul permet aux chercheurs d'exécuter des simulations sur des GPU grand public, plutôt que de s'appuyer sur des clusters de calcul hautes performances coûteux. Cela a des implications importantes pour les secteurs nécessitant une analyse détaillée des matériaux, notamment l'aérospatiale, l'ingénierie et la fabrication, ainsi que la recherche militaire.

La possibilité d'exécuter des simulations hautes performances sur des GPU courants réduit également la dépendance aux technologies extérieures, notamment dans le contexte actuel de sanctions et de restrictions commerciales. Cette avancée permet à la Chine et à la Russie de faire progresser la recherche sans dépendre du matériel informatique haut de gamme des pays occidentaux.

La recherche a été publiée dans le Chinese Journal of Computational Mechanics le 8 janvier 2025, et l'équipe estime que ce processus d'optimisation peut être étendu au-delà de la dynamique, améliorant ainsi les performances du GPU pour d'autres calculs scientifiques.

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