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近日，一種基於GPU並行的快速近場動力學(xué)算法，實現(xiàn)了計算力學(xué)算法與計算機技術(shù)的深入交叉結(jié)合，為解決傳統(tǒng)計算力學(xué)算法的效率問題找到了新的方向。

與現(xiàn)有基於串行程序和共享內(nèi)存並行編程 （OpenMP）並行的近場動力學(xué)算法程序相比，該算法分別可實現(xiàn)高達800倍和100倍的加速。在典型的百萬級粒子模擬中，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上即可實現(xiàn)。

這項技術(shù)的廣泛應(yīng)用將有助於推動多個領(lǐng)域的創(chuàng)新，特別是在需要高性能計算支持的行業(yè)中。通過利用消費級GPU的強大計算能力，研究人員能夠更高效地解決複雜的物理問題，從而推動科技進步和產(chǎn)業(yè)升級。

該成果發(fā)表在《計算力學(xué)學(xué)報》和《Engineering Analysis with Boundary Elements》。作者為深圳北理莫斯科大學(xué)楊楊副教授，與南方科技大學(xué)劉軼軍講席教授、碩士研究生蘇梓鑫。深圳北理莫斯科大學(xué)為第一完成單位。

在低端GPU PC上即可實現(xiàn)

近場動力學(xué)（Peridynamics）是一種有效解決斷裂問題的方法。由於近場動力學(xué)的非局部特性，每個材料點僅與其鄰域內(nèi)的點相互作用，這使得其非常適合進行並行化處理。目前，基於GPU的近場動力學(xué)並行研究，大多集中在將串行程序轉(zhuǎn)換為並行程序。許多優(yōu)化策略帶來的加速效果主要依賴於GPU自身性能的提升，而針對GPU硬件結(jié)構(gòu)的優(yōu)化相對較少。此外，GPU並行計算仍存在一些問題：用於存儲鄰域點的內(nèi)存空間沒有預(yù)設(shè)大小，導(dǎo)致線程和內(nèi)存資源的低效使用，造成內(nèi)存和計算資源的浪費，使得GPU在處理大規(guī)模問題時面臨挑戰(zhàn)；大多數(shù)GPU並行計算仍然嚴重依賴全局內(nèi)存，未能充分利用英偉達的統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)（NVIDIA's Compute Unified Device Architecture, CUDA） 的內(nèi)存結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致內(nèi)存帶寬的浪費；大多數(shù)近場動力學(xué)並行算法缺乏通用性，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)，或者限制了近場動力學(xué)理論的應(yīng)用。

基於上述限制，本研究設(shè)計了一個成本效益高且性能優(yōu)異的近場動力學(xué)模擬框架。該分析框架能夠以高效的計算速率準確模擬鍵基和態(tài)基近場動力學(xué)問題。該算法採用了粒子並行模式，建立了一個通用的鄰域生成模塊用以優(yōu)化存儲，並提出了一種通用寄存器技術(shù)，用於高速訪問寄存器內(nèi)存，減少全局內(nèi)存訪問。該技術(shù)不僅消除了對鄰域點數(shù)量的限制，還適用於材料點的非均勻分布。

與現(xiàn)有基於串行程序和OpenMP並行的近場動力學(xué)算法程序相比，該算法分別可實現(xiàn)高達800倍和100倍的加速。在典型的百萬級粒子模擬中，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上即可實現(xiàn)。這意味著，在處理複雜的材料設(shè)計和損傷模擬時，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。

楊楊博士於2023年9月加入深圳北理莫斯科大學(xué)材料科學(xué)系，主要研究方向為：計算固體力學(xué)、邊界元、近場動力學(xué)、機器學(xué)習(xí)等高性能算法開發(fā)，結(jié)構(gòu)振動、斷裂、疲勞分析。（記者 林麗青）

頂圖：通用寄存器優(yōu)化算法示意圖