主要观点总结
本文介绍了中国研究者开发出的一种高性能算法，该算法能够在普通消费者级别的GPU上解决复杂的材料设计问题，速度提升了惊人的800倍。该算法由深圳北理莫斯科大学的研究团队研发，提高了近场动力学的计算效率，为各行业解决复杂的机械问题提供了新的可能性。该成果的创新之处在于无需更换GPU即可将计算效能最大化，为工业软件的核心技术国产化贡献了重要力量。
关键观点总结
关键观点1: 中国研究者开发出高性能算法
该算法能够在普通消费者级别的GPU上解决复杂的材料设计问题，显著提升了计算效率。
关键观点2: 近场动力学计算效率大幅提升
研究团队利用英伟达（Nvidia）的CUDA编程技术创建了PD-General框架，实现了近场动力学计算效率的大幅提升，解决了其高计算复杂性和传统模拟效率低下的问题。
关键观点3: 成果具有广泛应用前景
该成果为在广泛可用的、低成本且不受美国制裁的芯片上解决各行业复杂的机械问题开辟了新的可能性，包括航空航天和军事应用等领域。
关键观点4: 研究团队的合作模式值得借鉴
研究团队的跨学科合作促进了技术的创新，为未来的科研合作提供了新的思路。杨杨副教授和她的团队通过跨学科合作，提出了一个全新的思路，实现了这一技术突破。
文章预览
随 着国产AI DeepSeek崛起，低成本AI训练引发了科技圈的震动。而近日，一篇在《计算力学学报》上发表的最新研究成果，将人们的目光再次引向了中国。 中国研究者近日开发出一种高性能算法，能够在普通消费者级别的GPU上解决复杂的材料设计问题，与传统方法相比，速度提升了惊人的800倍。 这一成果由深圳北理莫斯科大学（由洛蒙诺索夫莫斯科国立大学和北京理工大学联合创办）的研究团队研发，该算法极大地提高了近场动力学（PD）的计算效率。近场动力学是一种前沿的非局部理论，能够解决裂纹、损伤和断裂等复杂的物理问题。 这一突破为在广泛可用的、低成本且不受美国制裁的芯片上解决各行业复杂的机械问题开辟了新的可能性，包括航空航天和军事应用等领域。 近场动力学在材料损伤建模方面已经展现出其优势，但其高计算复杂性传
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