MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Наложенные на Россию и Китай ограничения в поставках передовых чипов Nvidia заставили искать пути повышения эффективности расчётов на неподсанкционных продуктах компании — на её простых и повсеместно доступных графических процессорах. Применив методы обратного проектирования и глубоко изучив архитектуру графических процессоров Nvidia, учёные создали алгоритм, который после оптимизации работает в 800 раз быстрее.
Источник изображения: Nvidia
Анализом и разработкой занималась совместная группа учёных из университета МГУ-ППИ в Шэньчжэн (MSU-BIT University), который создан в 2014 году совместно Московским государственным университетом имени М.В. Ломоносова и Пекинским политехническим институтом.
Фактически исследователи провели реверс-инжиниринг архитектуры Nvidia, поддерживающей среду CUDA. Подробно о проделанной работе было рассказано в статье в китайском журнале Journal of Computational Mechanics.
«Эта эффективная вычислительная производительность позволяет исследователям сократить расчёты, которые обычно занимают дни, до нескольких часов — или даже минут — с использованием обычного графического процессора домашнего уровня, что является значительным достижением в исследованиях PD [перидинамики]», — сообщают авторы в статье.
На основе улучшенного алгоритма учёные создали фреймворк PD-General для расчётов в сфере перидинамики. Это относится к области механики сплошных сред и ориентировано на оценку материалов на неоднородную деформацию, особенно на трещины. Иными словами, созданы условия для условного 800-кратного ускорения расчётов в сфере критического материаловедения, что особенно важно для аэрокосмической отрасли.
Китайские учёные и раньше раскрывали возможности графических чипов Nvidia, показав, например, что заявление Google о квантовом превосходстве разбивается о шесть ускорителей Nvidia. У чипов компании есть скрытый потенциал, который зачастую не раскрывается, поскольку современные требования к оптимизации снизились. Не исключено, что если бы у России и Китая не было ограничений на закупки самых передовых ускорителей Nvidia, эта работа никогда бы не появилась. Другое дело, что теперь под санкции могут попасть едва ли не все решения Nvidia, что может иметь далеко идущие последствия.
Источник:
