深北莫团队开发新型算法：普通GPU实现算力大幅提升

深北莫团队开发新型算法：普通GPU实现算力大幅提升

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随着国产AI DeepSeek的崛起，中国在人工智能领域的实力引起了全球关注。近日，《计算力学学报》发表了一项来自深圳北理莫斯科大学的最新研究成果，为计算力学领域带来了新的突破。

研究背景与意义

近年来，随着人工智能技术的快速发展，计算力学作为支撑工程设计和科学研究的重要工具，其效率问题日益凸显。传统的计算力学算法在处理复杂问题时往往需要耗费大量时间，限制了其在实际工程中的应用。而深圳北理莫斯科大学杨杨副教授团队的最新研究成果，为这一难题提供了一个创新的解决方案。

创新算法：基于GPU的并行计算

研究团队开发了一种基于图形处理器（GPU）并行的快速近场动力学算法。这种算法的最大优势在于，无需更换或升级硬件，仅使用普通的家用GPU，就能实现计算性能的大幅提升。这一突破不仅降低了科研和工业应用的成本，也为工业软件的核心技术国产化开辟了新路径。

跨学科合作推动技术创新

近场动力学是一种有效解决断裂问题的方法，但其非局部理论导致计算过程较为耗时。并行计算是加速数值计算的有效途径，主要分为基于中央处理器（CPU）的并行计算和GPU的并行计算。其中，GPU并行计算更适合处理逻辑简单但计算量大的场景。

杨杨副教授在接受深圳商报采访时指出，这项成果的最大创新在于通过算法优化实现了计算效能的最大化。研究团队通过跨学科合作，将计算力学与GPU并行计算技术相结合，成功解决了传统算法的效率问题。

产学研结合助力科技创新

该研究的第一完成单位是深圳北理莫斯科大学，作者包括深圳北理莫斯科大学杨杨副教授和南方科技大学硕士研究生苏梓鑫。这一成果体现了高校在科技创新中的重要作用，也展示了产学研结合在推动科技成果转化中的优势。

展望未来

这项研究成果不仅为计算力学领域带来了新的突破，也为其他领域的高性能计算提供了参考。随着人工智能和高性能计算技术的不断发展，相信会有更多创新成果涌现，为中国科技自立自强注入新的动力。