深圳MSU-BIT大学の研究チームが、新たな計算アルゴリズムを開発し、NvidiaのGPUにおいて最大800倍の計算速度向上を実現したと報じられた。この技術は、材料破壊をシミュレーションするペリダイナミクス（PD）モデルの演算効率を飛躍的に高めるものであり、航空宇宙や防衛、工学分野における高度な計算のスピードとコストの大幅な改善をもたらすとされている。

研究を主導した楊陽准教授のチームは、NvidiaのCUDA技術を駆使し、アルゴリズムの並列処理とメモリ管理を最適化。これにより、RTX 4070を用いた計算では従来の逐次処理プログラムと比較して最大800倍、OpenMPベースの並列処理プログラムに対しても100倍の高速化を達成した。

この成果は、大規模なシミュレーションの負荷を軽減し、従来は高性能なスーパーコンピュータを必要とした計算を、一般向けのGPUで実行可能にする。特に、航空機の材料強度解析や耐衝撃性の評価、建築・製造業での材料テスト、軍事分野での新素材開発など、多方面での応用が期待されている。

加えて、中国とロシアにとっては、米国のハードウェア依存を低減できる可能性もあり、技術的自立に向けた重要な進展と位置付けられる。この研究は、2025年1月8日に中国の学術誌『計算力学ジャーナル』に掲載され、科学計算全般への応用可能性も示唆されている。

中国の新アルゴリズムがもたらす科学計算の変革 – その実態と影響　ペリダイナミクスの計算課題と新アルゴリズムの革新性

ペリダイナミクス（PD）は、材料の破壊や損傷のシミュレーションに用いられる非局所理論である。しかし、この手法は従来の有限要素法（FEM）と比較して計算負荷が極めて高く、大規模な解析には高性能なスーパーコンピュータが求められていた。この計算負荷の高さが、ペリダイナミクスの普及を妨げる要因の一つとなっていた。

今回、深圳MSU-BIT大学の研究者らが開発した新しいアルゴリズムは、GPUの並列計算能力を最大限に活用することで、これまでボトルネックとなっていた計算速度の問題を克服した。従来のPDモデルでは計算の逐次処理が主流であり、並列化が進んでいなかったが、新手法はNvidiaのCUDA技術を駆使し、メモリ管理の最適化を行うことで、演算効率を劇的に向上させた。

具体的には、RTX 4070を用いたテストで、従来の逐次処理プログラムと比較して最大800倍、OpenMPベースの並列プログラムと比較しても100倍の速度向上を達成した。また、4,000回のシミュレーション反復計算をわずか5分で完了し、6,985万回の反復計算を2分以内で処理することに成功した。

このような計算効率の向上は、従来のスーパーコンピュータを用いたPD計算と同等の精度を、汎用GPU上で実現できることを意味している。これにより、航空宇宙や防衛、土木工学、製造業などの分野で、高精度な材料解析がより迅速かつ低コストで行えるようになる。特に、耐衝撃性や材料疲労の評価を迅速に実施できることは、新素材開発や構造設計のスピードアップに直結する。

高性能計算分野における中国の技術的独立への布石

中国における計算科学の進展は、単なる技術革新にとどまらず、国際的な技術競争の観点からも重要な意味を持つ。特に、米国の対中技術輸出規制が強化される中、中国は自国の計算インフラの強化と技術的独立を模索している。

現在、高性能コンピューティング（HPC）の分野では、米国が主導するNvidiaやAMDのGPUが世界的な標準となっている。しかし、貿易制限により中国の企業や研究機関は先進的な半導体やHPC技術の調達に制約を受けるケースが増えている。そのため、中国は国内の計算技術を強化し、外国技術への依存度を下げる戦略を進めている。

今回のアルゴリズム最適化は、まさにその一環といえる。従来はスーパーコンピュータを用いるしかなかった高度なシミュレーションを、一般的なGPU上で高速に処理できるようになったことで、先進的な計算環境の整備がより柔軟に行えるようになる。特に、RTX 4070のような市販のGPUを活用できる点は、中国国内での大規模な普及を促進する要因となるだろう。

また、軍事研究や航空宇宙分野においても、この技術の進展は重要な意味を持つ。高精度な破壊解析が可能になることで、兵器開発や防衛技術の強化が進む可能性がある。加えて、国内の大学や研究機関がこの技術を活用することで、計算科学の分野における中国の自立性がさらに強化されると考えられる。

科学計算全般への応用と今後の展望

この新しいアルゴリズムの影響は、ペリダイナミクスにとどまらず、科学計算全般に波及する可能性がある。材料科学だけでなく、流体力学、量子計算、生物学的シミュレーションなど、多くの分野に応用が広がることが期待されている。

たとえば、分子動力学（MD）シミュレーションにおいても、高速な並列計算は不可欠である。特に、新薬の開発やナノテクノロジーの研究では、原子レベルの相互作用をシミュレートするため、計算コストが非常に高い。この分野においても、同様の最適化手法が適用されれば、計算速度の劇的な向上が見込まれる。

さらに、環境シミュレーションの分野では、気象予測や地震解析など、大規模なデータ処理を伴う研究に活用される可能性がある。特に、異常気象の予測や災害リスクの評価において、高速なシミュレーション技術は実用的な価値を持つ。

今後、この技術のさらなる発展には、アルゴリズムの汎用性向上が鍵となる。現在は特定の計算モデルに最適化されているが、より幅広い科学計算に適用可能なフレームワークへと拡張されることで、計算科学の領域に新たな革新をもたらすことができるだろう。深圳MSU-BIT大学の研究チームも、この最適化手法が他の科学計算にも適用可能であることを示唆しており、今後の展開が注目される。

Source：Tom’s Hardware