명시적 대변형 유한 요소 분석을 위한 GPU 상주 통합 실행 파이프라인의 설계 및 계산 효율성

우리는 명시적 대변형 유한 요소 분석을 위한 GPU 상주 실행 파이프라인을 설명하며, 타임스텝의 각 단계—내부 힘 평가, 접촉 처리, 노드 업데이트, 시간 적분 및 최소 엣지 길이 축소—가 장치 메모리에 남아 있는 배열에서 작동하여 PCIe를 통한 한 단계 대량 전송이 피할 수 있도록 하고 있습니다. 접촉은 장치에서 공유 메모리의 강제적 근접 검색을 통해 처리됩니다. 우리는 반구 압축 벤치마크에서 여섯 가지 메시 해상도(83K–1.89M 요소)로 솔버를 적용합니다. NVIDIA L40에서 단일 CPU 코어에 비해 단계당 속도 향상이 약 99배에서 138배까지 이르며, 문제 크기가 커짐에 따라 증가하고 있으며, 가장 큰 메시(약 1M 요소 이상)에서 약 137×의 안정점에 접근합니다; 접촉 활성화 구성은 단계 시간에 +13%에서 +21%의 순 ON/OFF 오버헤드를 추가합니다. 동일한 문제에서 SMP 모드에서 실행되는 LS-DYNA와 비교할 때, 제안된 솔버는 최고의 8코어 구성보다 약 94배 더 빠르며, 이는 SMP 측정에서 관찰되는 다중 코어 포화와 일치하는 여유 마진입니다. 나머지 제한 사항인 단일 GPU 실행, FP32 산술, BVH 넓은 단계 없이 강체 접촉 검색은 다중 GPU, 혼합 정밀도 및 확장 가능한 접촉 확장의 구체적인 목표로 식별되었습니다.