ក្បួនដោះស្រាយចិនអាចបង្កើនល្បឿន Nvidia GPUs 800 ដង

ក្បួនដោះស្រាយថ្មីពី អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងជួយធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាពនៃ Peridynamics (PD) ដែលជាវិធីសាស្រ្តមិនមែនក្នុងស្រុកដែលប្រើដើម្បីយកគំរូតាមស្នាមប្រេះនិងការខូចខាតសម្ភារៈ។ វិធីសាស្រ្តថ្មីនេះអាចបង្កើនការអនុវត្តការក្លែងធ្វើរហូតដល់ 800 ដង ដោយហេតុនេះធ្វើអោយប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវល្បឿននៃការក្លែងធ្វើសម្រាប់សម្ភារៈខ្នាតធំ។

ក្បួនដោះស្រាយថ្មីអនុញ្ញាតឱ្យបង្កើនសមត្ថភាពរបស់ GPUs ពេញនិយមពី Nvidia រហូតដល់ 800 ដង

ឥឡូវនេះ Peridynamics ត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយក្នុងវិស័យដូចជា លំហអាកាស វិស្វកម្មស៊ីវិល និង យោធា ដើម្បីទស្សន៍ទាយពីការបរាជ័យសម្ភារៈ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការក្លែងធ្វើ Peridynamics បែបប្រពៃណី ជារឿយៗត្រូវការធនធានគណនាជាច្រើន ដែលធ្វើឲ្យការសិក្សាទ្រង់ទ្រាយធំមានភាពយឺតយ៉ាវ និងមិនអាចអនុវត្តបាន។

ដំណោះស្រាយ algorithmic បំបែក

ឥឡូវនេះ សាស្ត្រាចារ្យរង Yang Yang និងក្រុមស្រាវជ្រាវរបស់នាងបានដោះស្រាយបញ្ហាដោយប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា CUDA របស់ Nvidia ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការរចនាក្បួនដោះស្រាយ និងការគ្រប់គ្រងអង្គចងចាំ។ ក្របខ័ណ្ឌ PD-General ដែលពួកគេបានបង្កើតសម្រេចបាននូវការបង្កើនល្បឿនដល់ទៅ 800x នៅលើកាតក្រាហ្វិក Nvidia RTX 4070 (GPUs) បើប្រៀបធៀបទៅនឹងវិធីសាស្ត្របន្តបន្ទាប់គ្នាបែបប្រពៃណី ហើយក៏លឿនជាងកម្មវិធីប៉ារ៉ាឡែលដែលមានមូលដ្ឋានលើ OpenMP ដល់ទៅ 100 ដងផងដែរ។ នៅក្នុងការក្លែងធ្វើទ្រង់ទ្រាយធំជាមួយនឹងភាគល្អិតរាប់លាន ក្បួនដោះស្រាយនេះអាចបញ្ចប់ 4,000 ឡើងវិញក្នុងរយៈពេលត្រឹមតែ 5 នាទីប៉ុណ្ណោះ។ ជាពិសេសនៅក្នុងបញ្ហាទ្រង់ទ្រាយធំ ល្បឿនដំណើរការមិនត្រឹមតែលឿនប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងត្រឹមត្រូវជាងម៉ូដែលធម្មតាទៀតផង។

ការកែលម្អប្រសិទ្ធភាពនៃការគណនានេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើការក្លែងធ្វើនៅលើ GPUs កម្រិតអ្នកប្រើប្រាស់ ជាជាងការពឹងផ្អែកលើចង្កោមកុំព្យូទ័រដែលមានតម្លៃថ្លៃ និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។ នេះមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងសំខាន់សម្រាប់ឧស្សាហកម្មដែលត្រូវការការវិភាគលម្អិតអំពីសម្ភារៈ រួមទាំងលំហអាកាស វិស្វកម្ម និងការផលិត ក៏ដូចជាការស្រាវជ្រាវផ្នែកយោធា។

សមត្ថភាពក្នុងការអនុវត្តការក្លែងធ្វើដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់នៅលើ GPUs ពេញនិយមក៏កាត់បន្ថយការពឹងផ្អែកលើបច្ចេកវិទ្យាខាងក្រៅផងដែរ ជាពិសេសនៅក្នុងបរិយាកាសបច្ចុប្បន្ននៃការដាក់ទណ្ឌកម្ម និងការរឹតបន្តឹងពាណិជ្ជកម្ម។ របកគំហើញនេះអនុញ្ញាតឱ្យចិន និងរុស្ស៊ីជំរុញការស្រាវជ្រាវដោយមិនពឹងផ្អែកលើផ្នែករឹងកុំព្យូទ័រកម្រិតខ្ពស់ពីបណ្តាប្រទេសលោកខាងលិច។

ការស្រាវជ្រាវត្រូវបានបោះពុម្ភផ្សាយនៅក្នុង ទិនានុប្បវត្តិ Chinese Journal of Computational Mechanics នៅថ្ងៃទី 8 ខែមករា ឆ្នាំ 2025 ហើយក្រុមការងារជឿជាក់ថា ដំណើរការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនេះអាចពង្រីកលើសពីសក្ដានុពល ដោយហេតុនេះធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវដំណើរការ GPU សម្រាប់ការគណនាបែបវិទ្យាសាស្ត្រផ្សេងទៀត។

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