Учёные из России и Китая ускорили научные вычисления на обычных видеокартах Nvidia в 800 раз

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.



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

kladg писал(а):

Потом бы братья в Китае при создании уже нового чипа не сказали бы не, не эта наша разработка, не упомянув в совместной помощи никого.

Скажут в любом случае. Уже сейчас говорят что новый китайский ИИ - украден у США, да и орешник это тоже разработка украденная у США.

Санкции -- время пулеметов, которые строчат без патронов, потому что в руках коммунистов. Иногда очень интересно.

Как обычно; МОЖЕТ БЫТЬ, НАВЕРНОЕ, ТЕОРЕТИЧЕСКИ, МАТЕМАТИЧЕСКИ. Лапша для любителей всех переиграли и у нас самые большие ореХники!!!!
Мы брали видеокарты 3050 Допаивали память, разгоняли, ставили биос и продавали как 3090 через DNS это обратный инжиниринг!!!!

скорее всего взяли древний алгоритм на бейсике под ЦП и переписали под CUDA

раз смогли разогнать где софт ? драйвера или чем они там алгоритм использовали ?

По сути:

Тема статьи -
CUDA-вычисления по прикладному признаку. Этим много кто занимается.
Даже проводят конференции.

Кому интересно - применяйте контекстный поиск.
пример

Переводчик гугл...

Чжан Тонг в Пекин
Опубликовано: 7:00, 30 января 2025 года Обновлено: 8:00, 30 января 2025 года
Высокопроизводительный алгоритм, который мог бы решить сложные задачи по проектированию материалов на потребительских графических процессорах , был разработан китайскими исследователями, достигнув новаторского увеличения скорости в 800 раз по сравнению с традиционными методами.
Разработанный исследовательской группой в Университете Shenzhen MSU-Bit, соучредителем Lomonosov Moscow State University и Пекинского технологического Института технологического технологического института, новый алгоритм повышает вычислительную эффективность перидинамики (PD), передовой, нелокальной теории, которая решает сложную Физические проблемы, такие как трещины, повреждения и переломы.
Он открывает новые возможности для решения сложных механических проблем в различных отраслях, включая аэрокосмические и военные применения, на широко доступных чипах, которые являются недорогими и не подвержены санкциям США .

Peridynamics оказалась выгодной в моделировании повреждения материала, но его высокая вычислительная сложность традиционно производила масштабные моделирования неэффективными, с такими проблемами, как высокое использование памяти и медленная скорость обработки.
Чтобы решить эти проблемы, Ян Ян, доцент, зарегистрировал программирования NVIDIA CUDA технологию для создания структуры Генерального PD. Сделав углубленный анализ уникальной структуры чипа, ее команда оптимизировала дизайн алгоритма и управление памятью, что привело к значительному повышению производительности. Их исследование было опубликовано в китайском журнале вычислительной механики 8 января.

«Эта эффективная вычислительная мощность позволяет исследователям сокращать расчеты, которые обычно занимают несколько дней до нескольких часов-или даже минут-с использованием обычного графического процессора на уровне дома, что является значительным прогрессом для исследований в области БП»,-написал Ян в статье.

Практическое применение этому будет или снова очередная новость ради новости?

В сжатие видео nvidia также была раза так в 2 быстрей. Вот только качество было дерьмовым и до сих пор является.
Как новость с России, так распил денег. А на западе всегда прогресс.
Где новая/старая генерация батареек, которые были обещаны 15 лет тому назад? А обещанные жесткие диски, с ёмкостью превышающие сегодняшне в 1000 раз? Или фото/элементарные панели, которые якобы должны были превышать даже ядерную энергетику по эффективности в несколько раз?

Цитата:

Практическое применение этому будет или снова очередная новость ради новости?

Вот именно.

А я смог настолько сильно ускорить вычисления на древней видеокарте, что эти самые вычисления мне аж в мозг напрямую подгружаются еще до того, как эти вычисления были мною придуманы)))

potatoddas писал(а):

Практическое применение этому будет или снова очередная новость ради новости?

Практическое применение -- поднять настроение китайским трудящимся к ихнему китайскому новому году деревянного зеленого змея и напомнить им, что они догнали и перегнали кого-то под чьим-то руководством. Кто в СССР не жил, или жил там невнимательно, тому это ново, интересно, убедительно и вдохновительно.

А между тем, ситуация не нова. В США ещё в 80-х признавали, что недоступность мощной техники заставляет советских учёных искать обходные решение. Там, где американские учёные полагались на численное моделирование, советские разрабатывали аналитические решения. Это обратная сторона экспортных ограничений. В моменте они могут показаться неплохим решением, но в перспективе противник просто учится достигать большего за счёт меньшего. Что собственно и происходит в России и Китае.

Дело было так,приехали китайцы,всем накрыли стол... Ну за встречу первая булылка пошла, потом 2-3-4.... А вот щаз мы все сделаем,пока горючее не закончлось,получилось в 800 раз. Главное,что никто не помнил как этого добились).
Шутка.

Производительность всё время растёт, а производство - сокращается...

anlelika_mori писал(а):

.... Главное,что никто не помнил как этого добились). Шутка.

Вообще то это самое главное. До 2010 года Китай был ничем и не сем. Производитель дерьма. Засрали всю экологию страны. Все надземные и подземные реки и озера. Из за дыма, стоящего в городах, вводили чрезвычайные ситуации. Что Индия, что Китай, трахаются как кролики. Ну это нормально, что каждая из этих стран, имеют 5 часть населения всей планеты?
Nvidia подняла цены на столько, что какие то достижения сомнительны. Помню GTX260 стоила 250€, а теперь RTX 4060 стоит от 400€ и выше. При такой стоимости, эффициентность или эффективность крайне сомнительна.