Sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu từ Đại học Tổng hợp Lomonosov Moscow (Nga) và Viện Công nghệ Bắc Kinh (Trung Quốc) đã mang đến một thuật toán ấn tượng.
Thuật toán mới từ các nhà khoa học được kỳ vọng có thể giúp nâng cao hiệu quả của Peridynamics (PD) – một phương pháp phi cục bộ được sử dụng để mô hình hóa các vết nứt và hư hỏng trong vật liệu. Phương pháp mới này có thể tăng hiệu suất mô phỏng lên tới 800 lần, từ đó giúp cải thiện đáng kể tốc độ mô phỏng cho các vật liệu quy mô lớn.
Peridynamics hiện được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như hàng không vũ trụ, kỹ thuật dân dụng và quân sự để dự đoán sự hỏng hóc của vật liệu. Tuy nhiên, các mô phỏng Peridynamics truyền thống thường yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán, dẫn đến việc nghiên cứu quy mô lớn trở nên chậm chạp và không thực tế.
Giải pháp thuật toán đột phá
Giờ đây, Phó giáo sư Yang Yang và nhóm nghiên cứu của bà đã giải quyết vấn đề bằng cách áp dụng công nghệ CUDA của Nvidia để tối ưu hóa thiết kế thuật toán và quản lý bộ nhớ. Khung PD-General mà họ phát triển đạt được tốc độ tăng lên đến 800 lần trên card đồ họa (GPU) Nvidia RTX 4070 so với các phương pháp tuần tự truyền thống, đồng thời nhanh hơn 100 lần so với các chương trình song song dựa trên OpenMP.
Trong các mô phỏng quy mô lớn với hàng triệu hạt, thuật toán này có thể hoàn thành 4.000 bước lặp chỉ trong 5 phút. Đặc biệt, trong các bài toán quy mô lớn, tốc độ xử lý không chỉ nhanh mà còn chính xác hơn so với mô hình thông thường.
Sự cải thiện về hiệu quả tính toán này cho phép các nhà nghiên cứu thực hiện mô phỏng trên các GPU cấp tiêu dùng, thay vì phải dựa vào các cụm máy tính hiệu suất cao và tốn kém. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các ngành công nghiệp cần phân tích vật liệu chi tiết, bao gồm hàng không vũ trụ, kỹ thuật và sản xuất, cũng như nghiên cứu quân sự.
Khả năng thực hiện các mô phỏng hiệu suất cao trên các GPU – card đồ họa phổ biến cũng giúp giảm sự phụ thuộc vào công nghệ bên ngoài, đặc biệt trong bối cảnh các lệnh trừng phạt và hạn chế thương mại hiện nay. Thuật toán đột phá này cho phép Trung Quốc và Nga thúc đẩy nghiên cứu mà không cần phụ thuộc vào phần cứng máy tính cao cấp từ các quốc gia phương Tây.
Được biết, nghiên cứu đã được công bố trên Tạp chí Cơ học tính toán Trung Quốc vào ngày 8.1.2025 và nhóm nghiên cứu tin rằng quá trình tối ưu hóa này có thể mở rộng ra ngoài động lực học, từ đó cải thiện hiệu suất GPU cho các tính toán khoa học khác.