Ученые из России и Китая увеличили мощность видеокарт Nvidia в 800 раз

Это позволит отказаться от дорогостоящего оборудования и повысить скорость проведения исследований. Достижение особенно важно для аэрокосмической, строительной и военной отраслей.
Автор Hi-Tech Mail
Ученые создают кирпичи из аналога лунного реголита в лаборатории
Источник: Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology

Речь, конечно же, идет не про игровую производительность. Видеокарты Nvidia используются в различных областях, включая ИИ и научные исследования. Однако мощности графических ускорителей не всегда хватает, и приходится выбирать: приобретение дорогого спецоборудования, создание не менее дорогих ферм из обычных видеокарт, оптимизация алгоритмов. Специалисты из России и Китая выбрали последнее и добились грандиозных результатов.

Исследователи из Шэньчжэньского университета МГУ-БИТ (совместный проект МГУ им. М.В. Ломоносова и Пекинского технологического института) разработали новый алгоритм для прогнозирования разрушения материалов в аэрокосмической, строительной и военной отраслях. Сообщается, что он в сотни раз ускоряет моделирование в перидинамике (PD) — методе анализа трещин и повреждений материалов.

Промоизображение новой RTX 4070. Фото: NVIDIA

Благодаря оптимизации с использованием технологии Nvidia CUDA, новый фреймворк PD-General повысил производительность вычислений на видеокарте Nvidia RTX 4070 до 800 раз по сравнению с традиционными методами и в 100 раз с таковыми на основе OpenMP. Это позволяет проводить крупномасштабное моделирование с миллионами частиц в разы быстрее, поэтому непрактичные и медленные исследования теперь в прошлом.

Более того, новый подход снижает зависимость от дорогостоящих вычислительных систем, что особенно актуально в условиях санкций и ограничений на импорт технологий. Ученым больше не потребуются специализированное оборудование — все вычисления теперь можно производить на обычных потребительских видеокартах. Исследование, опубликованное в «Китайском журнале вычислительной механики», открывает возможности для ускоренного моделирования в материаловедении и инженерии, а также может быть применено в других областях научных вычислений.

Ранее мы рассказывали, как инженер превратил старый 3D-принтер в тату-машинку. Несмотря на успешный результат, Эмили настоятельно не рекомендует повторять этот эксперимент в домашних условиях.