深圳新聞網(wǎng)2025年2月1日訊（深圳特區(qū)報(bào)記者 周雨萌）近日，由深圳北理莫斯科大學(xué)副教授楊楊、南方科技大學(xué)講席教授劉軼軍以及碩士研究生蘇梓鑫共同開發(fā)的一種基于GPU并行的快速近場動(dòng)力學(xué)算法，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算力學(xué)算法與計(jì)算機(jī)技術(shù)的深入交叉結(jié)合，為解決傳統(tǒng)計(jì)算力學(xué)算法的效率問題找到了新的方向。其成果發(fā)表在《計(jì)算力學(xué)學(xué)報(bào)》和《Engineering Analysis with Boundary Elements》，深圳北理莫斯科大學(xué)為第一完成單位。

近場動(dòng)力學(xué)是一種有效解決斷裂問題的方法，然而，其非局部理論使得計(jì)算過程較為耗時(shí)。并行計(jì)算是加速數(shù)值計(jì)算的有效途徑，主要分為基于中央處理器（CPU）的并行計(jì)算和基于圖形處理器（GPU）的并行計(jì)算。

目前，基于GPU的近場動(dòng)力學(xué)并行研究，大多集中在將串行程序轉(zhuǎn)換為并行程序。許多優(yōu)化策略帶來的加速效果主要依賴于GPU自身性能的提升，而針對(duì)GPU硬件結(jié)構(gòu)的優(yōu)化相對(duì)較少。大多數(shù)近場動(dòng)力學(xué)并行算法缺乏通用性，一些算法可能限制了鄰域的大小，僅能處理均勻分布且未受損的離散結(jié)構(gòu)，或者限制了近場動(dòng)力學(xué)理論的應(yīng)用。

基于上述限制，該研究設(shè)計(jì)了一個(gè)成本效益高且性能優(yōu)異的近場動(dòng)力學(xué)模擬框架。該分析框架能夠以高效的計(jì)算速率準(zhǔn)確模擬鍵基和態(tài)基近場動(dòng)力學(xué)問題。該算法采用了粒子并行模式，建立了一個(gè)通用的鄰域生成模塊用以優(yōu)化存儲(chǔ)，并提出了一種通用寄存器技術(shù)，用于高速訪問寄存器內(nèi)存，減少全局內(nèi)存訪問，不僅消除了對(duì)鄰域點(diǎn)數(shù)量的限制，還適用于材料點(diǎn)的非均勻分布。與現(xiàn)有基于串行程序和OpenMP并行的近場動(dòng)力學(xué)算法程序相比，該算法分別可實(shí)現(xiàn)高達(dá)800倍和100倍的加速。在典型的百萬級(jí)粒子模擬中，執(zhí)行4000次迭代在單精度下可在5分鐘內(nèi)完成，在雙精度下可在20分鐘內(nèi)完成，這在低端GPU PC上即可實(shí)現(xiàn)。這意味著，在處理復(fù)雜的材料設(shè)計(jì)和損傷模擬時(shí)，研究人員能夠更快地獲得結(jié)果，從而加速科學(xué)研究和工程應(yīng)用的發(fā)展。

據(jù)悉，這項(xiàng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用將有助于推動(dòng)多個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新，特別是在需要高性能計(jì)算支持的行業(yè)中。通過利用消費(fèi)級(jí)GPU的強(qiáng)大計(jì)算能力，研究人員能夠更高效地解決復(fù)雜的物理問題，從而推動(dòng)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。