中國AI新創公司DeepSeek近日推出成本低、效能媲美主流的AI模型，隨即在全球爆紅，讚嘆中國的科技突破；外媒進一步指出，中國研究人員已開發出一種可在消費級輝達GPU上，解決複雜材料設計問題的高效能演算法，最高可將效能提升800倍，使中國能在不依賴西方國家的高端運算硬體下推進研究。
根據《南華早報》，《中國計算力學學報》1月8日報導，深圳莫斯科大學北京理工大學（簡稱深圳MSU-BIT大學）的研究人員，開發出一種新演算法，可大幅提升近場動力學（peridynamics，PD）效率，最高可將效能提升800倍，大幅改善大規模材料模擬速度。
近場動力學是一種用來模擬材料力學行為的數值方法，特別適用於處理裂縫、斷裂、材料損傷等問題。傳統的近場動力學模擬需要大量計算資源，導致大規模研究緩慢且不切實際。中國團隊利用輝達（Nvidia）的CUDA技術來優化演算法設計和記憶體管理，解決了此問題。
研究團隊的PD-General框架在輝達RTX 4070上與傳統序列程式相比，速度提升800倍，比基於OpenMP的平行程式快100倍。在具有數百萬個粒子的大規模模擬中，它在5分鐘內完成4,000次疊代步驟。對於高規模2D單軸拉伸問題，它使用單精度在不到2分鐘的時間內處理了6,985萬次疊代。
計算效率的提升意味研究人員現在可以在消費級GPU上進行模擬，不必依賴昂貴的高效能運算集群。
這對需要詳細材料分析的行業具有廣泛影響，包括：
- 航太工程：飛機、火箭和衛星的材料強度和耐久性測試。
- 汽車製造：車輛碰撞安全性和耐用性分析。
- 建築工程：建築結構在地震、強風等極端條件下的完整性評估。
- 國防科技：武器系統和裝甲材料的抗衝擊和防彈性能研究。
在廣泛使用的GPU上實現高效能模擬，也減少了對受限制的外國技術依賴。鑑於目前的貿易限制和制裁，這一突破使中國和俄羅斯能在不依賴西方國家的高端運算硬體下推進研究。
這一進展也標誌著計算力學的重大進步，為材料科學、工程和國防應用提供更快、便捷的模擬方法。
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