Ein Forscherteam hat in den letzten Monaten einen wichtigen Durchbruch in der Peridynamik erzielt und einen neuen Algorithmus entwickelt, der die verfügbare GPU-Leistung drastisch erhöht, indem er die verfügbare Rechenleistung viel effizienter für Simulations- und Modellierungsaufgaben nutzt. Der Durchbruch wurde von einem Team der Shenzen MSU-BIT University erzielt, einer Zusammenarbeit zwischen der russischen Lomonosov Moscov State University und dem chinesischen Beijing Institute of Technology. Die neue Entwicklung wird vor allem bei groß angelegten Materialsimulationen von Nutzen sein, die in zahlreichen Bereichen wie der Luftfahrt, der Verteidigung, dem Ingenieurwesen, der Konstruktion und der Fertigung eingesetzt werden können.
Mit Hilfe der Peridynamik können Fachleute effizient und relativ genau modellieren, wie haltbar ein Material ist, wo Risse und Brüche während des Gebrauchs auftreten können und welche Folgen bestimmte physikalische Einwirkungen haben. Solche Rechenaufgaben erfordern in der Regel eine enorme Rechenleistung unter Verwendung klassischer serieller und paralleler Algorithmen, wofür große Mengen an modernen Beschleunigern erforderlich sind, die derzeit aufgrund von US-Exportbeschränkungen nur schwer zu beschaffen sind, und die Leistung lokaler Lösungen ist begrenzt. Die Forscher haben sich daher bei ihrer jüngsten Arbeit auf die Optimierung des Algorithmus konzentriert und die CUDA-Technologie von Nvidia eingesetzt, um die Berechnungen effizienter zu gestalten und eine bessere Leistung auf einem stromsparenden Grafikprozessor zu erzielen. Der Algorithmus wurde auch im Hinblick auf die Speichernutzung optimiert, was ebenfalls von entscheidender Bedeutung ist, da die Verfügbarkeit von Beschleunigern mit hohem Arbeitsspeicher ebenfalls begrenzt ist.
Das Endergebnis, das PD-General-Framework, hat beeindruckende Ergebnisse gezeigt, mit Geschwindigkeitssteigerungen von bis zu 800x im Vergleich zu herkömmlichen seriellen Algorithmen unter Verwendung einer GeForce RTX 4070-Grafikkarte, aber auch signifikante Geschwindigkeitssteigerungen im Vergleich zu OpenMP-basierten parallelen Algorithmen, je nach Aufgabe bis zu 100x. Dies führt zu enormen Geschwindigkeitssteigerungen bei komplexen Aufgaben, was sehr beeindruckend ist.
Die Forscher fanden heraus, dass das System bei groß angelegten Simulationen mit Millionen von Partikeln 4.000 Iterationsschritte in nur 5 Minuten durchführen konnte. Bei Simulationen in großem Maßstab, aber bereits in zwei Dimensionen, bei denen sich der Algorithmus auf einachsige Unstetigkeitsprobleme konzentrierte, konnte er insgesamt 69,85 Millionen Iterationen in weniger als 2 Minuten abschließen - bei einfacher Genauigkeit. Dank dieses Fortschritts können die Forscher für die oben erwähnten komplexen Simulationen Grafikkarten verwenden, die für Gamer konzipiert sind, ohne unbedingt High-End-Beschleunigerkarten einsetzen zu müssen, was auch in Bezug auf die Kosteneffizienz einen großen Vorteil darstellt.
Die Simulationen können u. a. dazu dienen, die Haltbarkeit und Widerstandsfähigkeit von Flugzeug- oder Raumfahrzeugkomponenten zu modellieren, aber auch in der Bauindustrie, um Gebäude und Gebäudestrukturen zu schaffen, die gegen Erdbeben und andere Umwelteinflüsse resistent sind. Die Innovation könnte auch bei der Herstellung verschiedener Geräte zum Einsatz kommen, ebenso wie im militärischen Bereich, wo beispielsweise widerstandsfähigere Materialien entwickelt werden könnten, um Verteidigungssysteme effizienter zu machen. Die Bandbreite der Möglichkeiten ist sehr groß.
Sie erfordert nicht unbedingt High-End-Hardware, die durch die US-Sanktionen eingeschränkt ist, und kann mit "schwächerer" Hardware wie z. B. Gamer-Grafikkarten effizienter sein, aber wenn High-End-Beschleuniger "auf Umwegen" beschafft werden können, können sie im Vergleich zu den bisher verwendeten Algorithmen noch deutlichere Geschwindigkeitssteigerungen bringen. Die Forscher glauben, dass die aus diesen Optimierungen gewonnenen Erfahrungen nicht nur im Bereich der Peridynamik, sondern auch bei anderen wissenschaftlichen Berechnungen von großer Bedeutung sind.
