令人振奋的消息传来！深圳北理莫斯科大学的研究团队近日成功研发出一种创新算法，这项技术突破性地提升了NVIDIA消费级GPU在科学计算方面的性能表现，令人难以置信的是，性能提升高达800倍！这一成果无疑为科学计算领域带来了新的可能性和效率飞跃。
深圳北理莫斯科大学是由北京理工大学和莫斯科国立罗蒙诺索夫大学联合创立的高等学府，此次的创新算法正是出自该校的研究团队。
这项新算法针对近场动力学(Peridynamics)的计算效率进行了优化。近场动力学是一种前沿的非局部理论，能够解决材料断裂、损坏等复杂的物理问题，在航空、工程、军事等领域有着广泛的应用。然而，传统的模拟方法在计算近场动力学时效率较低，难以满足实际需求。
为了解决这个问题，深圳北理莫斯科大学团队基于NVIDIA CUDA编程技术，创建了全新的PD-General框架。通过优化算法设计和内存管理，他们充分利用了GPU的大规模并行计算能力，从而实现了计算性能的显著提升。
在普通的RTX 4070显卡上，新算法的速度比传统串行算法提升了800倍，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，新算法完成4000步迭代所需的时间不到5分钟。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。
这项新算法具有广阔的应用前景。在航空与国防领域，它可以改进航空器结构材料的应力与失效模型;在工程与制造领域，它可以提升建筑与工业材料测试的效率;在军事研究领域，它可以加快防御性材料的抗冲击研究。
尤为值得一提的是，这项算法并不依赖于高性能的GPU芯片，普通的消费级家用GPU就能胜任。这意味着它不会受到美国制裁的限制，具有更高的普适性和实用性。如果未来能够迁移支持国产GPU硬件，那将更是锦上添花!
