Investigadores de la Universidad Shenzhen MSU-BIT, una colaboración entre la Universidad Estatal de Moscú Lomonósov y el Instituto de Tecnología de Pekín, han desarrollado un nuevo algoritmo computacional que mejora significativamente la eficiencia de la peridinámica (PD), una teoría no local utilizada para modelar fracturas y daños en materiales. Este nuevo método aumenta el rendimiento hasta 800 veces, acelerando drásticamente la simulación de materiales a gran escala.
La peridinámica se emplea ampliamente para predecir fallos en materiales dentro de la industria aeroespacial, la ingeniería civil y aplicaciones militares. Sin embargo, las simulaciones tradicionales de PD requieren grandes recursos computacionales, lo que hace que los estudios a gran escala sean lentos y poco prácticos. La profesora asociada Yang Yang y su equipo abordaron este problema optimizando el diseño del algoritmo y la gestión de la memoria mediante la tecnología CUDA de Nvidia.
Su marco PD-General logró aceleraciones de hasta 800 veces en una Nvidia RTX 4070 en comparación con programas secuenciales tradicionales y fue 100 veces más rápido que programas paralelos basados en OpenMP. En simulaciones de gran escala con millones de partículas, completó 4,000 iteraciones en cinco minutos. Para problemas de tracción uniaxial en 2D a gran escala, procesó 69.85 millones de iteraciones en menos de dos minutos utilizando precisión simple.
Esta mayor eficiencia computacional permite a los investigadores realizar simulaciones en GPUs de consumo en lugar de depender de costosos clústeres de computación de alto rendimiento. Esto tiene amplias implicaciones en industrias que requieren análisis detallados de materiales, como:
- Aeroespacial y defensa: Mejor modelado del estrés y fallas en estructuras de aeronaves.
- Ingeniería y manufactura: Pruebas más eficientes de materiales para construcción e industrias.
- Investigación militar: Desarrollo más rápido de materiales resistentes a impactos para sistemas de defensa.
La posibilidad de realizar simulaciones de alto rendimiento en GPUs ampliamente disponibles también reduce la dependencia de tecnología extranjera restringida. Dado el contexto de sanciones y restricciones comerciales, este avance permite que China y Rusia impulsen su investigación sin depender de hardware de computación avanzada de países occidentales.
Este desarrollo representa un avance significativo en la mecánica computacional, facilitando simulaciones más rápidas y accesibles en ciencia de materiales, ingeniería y aplicaciones de defensa. El estudio fue publicado el 8 de enero de 2025 en la Chinese Journal of Computational Mechanics, y el equipo de investigación cree que esta optimización podría extenderse más allá de la peridinámica, mejorando el rendimiento de las GPU en otros cálculos científicos.
https://tecnologiaconjuancho.com/avance-en-computacion-simula-fallas-en-materiales-con-gpus-comunes/
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