中国研究人员创新算法，使NVIDIA消费级GPU的科学计算性能大幅提升，最高达800倍。该算法由深圳北理莫斯科大学团队开发，优化了近场动力学(Peridynamics)的计算效率。近场动力学是一种前沿的非局部理论，用于解决材料断裂、损坏等复杂物理问题。该团队基于NVIDIA CUDA编程技术，创建了新的PD-General框架，优化算法设计和内存管理，充分利用GPU的并行计算能力。该算法无需高性能GPU芯片，只需普通消费级GPU即可完成，应用前景广阔。

🚀 **性能飞跃：** 深圳北理莫斯科大学团队开发的新算法，在NVIDIA RTX 4070显卡上，比传统串行算法速度提升800倍，比OpenMP并行算法提升100倍，显著提升了计算效率。

💡 **技术创新：** 该算法基于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，实现了性能的飞跃。

🛡️ **应用广泛：** 新算法在航空、工程、军事等领域有广泛的应用前景，如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，加快防御性材料的抗冲击研究。

🎯 **自主可控：** 该算法不需要高性能的GPU芯片，只需普通的消费级家用GPU即可完成，不受美国制裁限制，具有重要的战略意义。

据报道，中国的研究人员发明了一种创新的高性能算法，可以大幅提升NVIDIA消费级GPU的科学计算性能，最高达惊人的800倍！这一算法来自深圳北理莫斯科大学的团队，该校由北京理工大学、莫斯科国立罗蒙诺索夫大学联合创立。

新的算法增强了近场动力学(Peridynamics)的计算效率，这是一种前沿的非局部理论，可以解决材料断裂、损坏等复杂的物理问题，广泛用于航空、工程、军事等领域。

但是，近场动力学的计算非常复杂，传统模拟方法效率不够高。

深圳北理莫斯科大学团队基于NVIDIA CUDA编程技术，创建了新的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。

在一块普通的RTX 4070显卡上，新的算法比传统串行算法速度提升了惊人的800倍，对比新的OpenMP并行算法也提升了足足100倍。

在涉及上百万粒子的大规模模拟中，新算法完成4000步迭代所需的时间还不到5分钟。

而在大规模2D单轴拉伸问题中，新算法只用不到2分钟，就完成了695万次单精度迭代。

新算法拥有广阔的应用前景，包括但不限于：

－ 航空与国防领域：改进航空器结构材料应力与失效的模型。

－ 工程与制造领域：提升建筑与工业材料测试的效率。

－ 军事研究：加快防御性材料的抗冲击研究。

最为关键的是，这一算法不需要高性能的GPU芯片，不会受到美国制裁限制，只需普通的消费级家用GPU就可以完成。