Учёные из России и Китая ускорили научные вычисления на обычных видеокартах Nvidia в 800 раз

[душман]

Наложенные на Россию и Китай ограничения в поставках передовых чипов Nvidia заставили искать пути повышения эффективности расчётов на неподсанкционных продуктах компании — на её простых и повсеместно доступных графических процессорах. Применив методы обратного проектирования и глубоко изучив архитектуру графических процессоров Nvidia, учёные создали алгоритм, который после оптимизации работает в 800 раз быстрее.

Анализом и разработкой занималась совместная группа учёных из университета МГУ-ППИ в Шэньчжэн, который создан в 2014 году совместно Московским государственным университетом имени М.В. Ломоносова и Пекинским политехническим институтом. Фактически исследователи провели реверс-инжиниринг архитектуры Nvidia, поддерживающей среду CUDA. Подробно о проделанной работе было рассказано в статье в китайском журнале Journal of Computational Mechanics.

«Эта эффективная вычислительная производительность позволяет исследователям сократить расчёты, которые обычно занимают дни, до нескольких часов — или даже минут — с использованием обычного графического процессора домашнего уровня, что является значительным достижением в исследованиях PD (перидинамики)», — сообщают авторы в статье.

На основе улучшенного алгоритма учёные создали фреймворк PD-General для расчётов в сфере перидинамики. Это относится к области механики сплошных сред и ориентировано на оценку материалов на неоднородную деформацию, особенно на трещины. Иными словами, созданы условия для условного 800-кратного ускорения расчётов в сфере критического материаловедения, что особенно важно для аэрокосмической отрасли.