中国研究人员开发了一种高性能算法，能够大幅提升NVIDIA消费级GPU的科学计算性能，最高可达800倍。这一创新成果来自深圳北理莫斯科大学的研究团队，该校由北京理工大学和莫斯科国立罗蒙诺索夫大学联合创立。
新算法主要增强了近场动力学的计算效率。近场动力学是一种先进的非局部理论，用于解决材料断裂、损坏等复杂物理问题，在航空、工程和军事等领域有广泛应用。然而，传统方法在处理这类问题时效率较低。
研究团队基于NVIDIA CUDA编程技术，创建了PD-General框架，优化了算法设计和内存管理，充分利用了GPU的大规模并行计算能力。实验结果显示，在一块普通的RTX 4070显卡上，新算法比传统串行算法快800倍，相比新的OpenMP并行算法也提升了100倍。
在涉及上百万粒子的大规模模拟中，新算法只需不到5分钟即可完成4000步迭代。而在大规模2D单轴拉伸问题中，新算法仅用不到2分钟就完成了695万次单精度迭代。
该算法的应用前景广泛，包括改进航空器结构材料应力与失效模型、提升建筑与工业材料测试效率以及加快防御性材料的抗冲击研究。最重要的是，这一算法不需要高性能GPU芯片，普通消费级家用GPU就能胜任。如果能支持国产GPU硬件，将更加理想。
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