近日，由深圳北理莫斯科大學副教授楊楊，南方科技大學講席教授劉軼軍，以及碩士研究生蘇梓鑫共同開發(fā)的一種基于GPU并行的快速近場動力學算法，實現(xiàn)了計算力學算法與計算機技術(shù)的深入交叉結(jié)合，為解決傳統(tǒng)計算力學算法的效率問題找到了新的方向。其成果發(fā)表在《計算力學學報》和《Engineering Analysis with Boundary Elements》，深圳北理莫斯科大學為第一完成單位。

近場動力學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算過程較為耗時。并行計算是加速數(shù)值計算的有效途徑，主要分為基于中央處理器（CPU）的并行計算和基于圖形處理器（GPU）的并行計算。CPU并行計算更適合處理邏輯復雜的場景，例如消息傳遞接口和共享內(nèi)存并行編程等；而GPU并行計算則更適合處理邏輯簡單但計算量大的場景，例如開放計算語言和英偉達的統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)等。

由于近場動力學的非局部特性，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并行化處理。目前，基于GPU的近場動力學并行研究，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GPU硬件結(jié)構(gòu)的優(yōu)化相對較少。大多數(shù)近場動力學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)，或者限制了近場動力學理論的應用。

基于上述限制，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)基近場動力學問題。該算法采用了粒子并行模式，建立了一個通用的鄰域生成模塊用以優(yōu)化存儲，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，不僅消除了對鄰域點數(shù)量的限制，還適用于材料點的非均勻分布。與現(xiàn)有基于串行程序和OpenMP并行的近場動力學算法程序相比，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，在處理復雜的材料設(shè)計和損傷模擬時，研究人員能夠更快地獲得結(jié)果，從而加速科學研究和工程應用的發(fā)展。

據(jù)悉，這項技術(shù)的廣泛應用將有助于推動多個領(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復雜的物理問題，從而推動科技進步和產(chǎn)業(yè)升級。

公開資料顯示，主創(chuàng)人員楊楊博士于2023年9月加入深圳北理莫斯科大學材料科學系。主要研究方向為：計算固體力學、邊界元、近場動力學、機器學習等高性能算法開發(fā)，結(jié)構(gòu)振動、斷裂、疲勞分析。

（作者：深圳特區(qū)報記者 周雨萌 文/圖）