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隨著國產(chǎn)AI DeepSeek崛起，低成本AI訓(xùn)練引發(fā)了科技圈的震動。而近日，一篇在《計算力學(xué)學(xué)報》上發(fā)表的最新研究成果，將人們的目光再次引向了中國。

中國研究者近日開發(fā)出一種高性能算法，能夠在普通消費者級別的GPU上解決復(fù)雜的材料設(shè)計問題，與傳統(tǒng)方法相比，速度提升了驚人的800倍。這一成果由深圳北理莫斯科大學(xué)（由洛蒙諾索夫莫斯科國立大學(xué)和北京理工大學(xué)聯(lián)合創(chuàng)辦）的研究團(tuán)隊研發(fā)，該算法極大地提高了近場動力學(xué)（PD）的計算效率。近場動力學(xué)是一種前沿的非局部理論，能夠解決裂紋、損傷和斷裂等復(fù)雜的物理問題。

這一突破為在廣泛可用的、低成本且不受美國制裁的芯片上解決各行業(yè)復(fù)雜的機(jī)械問題開辟了新的可能性，包括航空航天和軍事應(yīng)用等領(lǐng)域。

近場動力學(xué)在材料損傷建模方面已經(jīng)展現(xiàn)出其優(yōu)勢，但其高計算復(fù)雜性傳統(tǒng)上導(dǎo)致大規(guī)模模擬效率低下，存在內(nèi)存占用高和處理速度慢等難題。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，深圳北理莫斯科大學(xué)的楊楊副教授利用英偉達(dá)（Nvidia）的CUDA編程技術(shù)，創(chuàng)建了PD-General框架。

通過對GPU芯片獨特結(jié)構(gòu)的深入分析，楊楊副教授的團(tuán)隊優(yōu)化了算法設(shè)計和內(nèi)存管理，從而實現(xiàn)了顯著的性能提升。這一研究成果于1月8日發(fā)表在《計算力學(xué)學(xué)報》（中文版）上，引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注。

該文章的第一完成單位是深圳北理莫斯科大學(xué)，作者為楊楊副教授和南方科技大學(xué)碩士研究生蘇梓鑫。1月31日，在接受深圳商報采訪時，楊楊副教授表示，這項成果的最大創(chuàng)新在于無需更換GPU，即可將計算效能“最大化”，為工業(yè)軟件的核心技術(shù)國產(chǎn)化貢獻(xiàn)了重要力量。

“這種高效的計算能力使研究人員能夠?qū)⑼ǔＰ枰獢?shù)天的計算減少到僅需幾個小時——甚至幾分鐘——只需使用普通的家用級GPU，這對于近場動力學(xué)研究來說是一個重大的進(jìn)步，”楊楊在論文中寫道。

楊楊副教授還透露，這項研究之所以能夠取得突破，得益于團(tuán)隊的跨學(xué)科合作。她本人是研究力學(xué)算法的，但團(tuán)隊中的碩士研究生則專注于計算機(jī)領(lǐng)域，對計算機(jī)架構(gòu)有深入的了解。“跨學(xué)科的合作與碰撞，使得我們提出了一個全新的思路，也走出了不一樣的路。”楊楊說道。這一合作模式不僅促進(jìn)了技術(shù)的創(chuàng)新，也為未來的科研合作提供了新的思路。

通用寄存器優(yōu)化算法示意圖，展示了算法優(yōu)化過程中的關(guān)鍵技術(shù)和步驟。