什么？GPU居然还可以这样用

GPU的用处到底有多大？从一开始的图像处理只用于游戏，到后来的用于大规模并行计算帮助科研人员计算一些复杂重复的问题，再到现如今推动着整个人工智能的发展。可以说它带动着整个社会科学的发展前进。那么对于我们生活切切相关的材料学，它又有何本领？

计算材料学是目前材料学中发展最快的一门学科，材料学是研究材料的制备或加工工艺、材料结构与材料性能三者之间的相互关系的科学，它为材料设计、制造、工艺优化和合理使用提供科学依据，随着科学技术的发展，科学研究的体系越来越复杂，传统的解析推导方法已不敷应用，甚至无能为力。而计算机的发展，通过对材料的模拟与设计，为其复杂体系研究提供了新的手段，这就诞生了计算材料学。

计算材料学主要包括两个方面的内容：一方面是计算模拟，即从实验数据出发，通过建立数学模型及数值计算，模拟实际过程；另一方面是材料的计算机设计，即直接通过理论模型和计算，预测或设计材料结构与性能。前者使材料研究不是停留在实验结果和定性的讨论上，而是使特定材料体系的实验结果上升为一般的、定量的理论，后者则使材料的研究与开发更具方向性、前瞻性，有助于原始性创新，可以大大提高研究效率。因此，计算材料学是连接材料学理论与实验的桥梁。

计算成了计算材料学中最为核心的一部分，目前常用的计算方法包括第一性原理从头计算法，分子动力学方法，蒙特卡洛方法，元胞自动机方法、相场法、几何拓扑模型方法、有限元分析等。对材料学而言计算研究特别重要，因为计算不仅可以深入理解材料的细节，节约研发成本，而且在某些特殊情况下计算可以用来代替或指导实验。

那么AMAX能为计算材料学提供什么样的支持呢？

以GPU为代表的高性能计算技术有效提高了计算机的模拟能力，结合算法以及理论，在计算机虚拟环境下从纳观、微观、介观、宏观尺度对材料进行多层次研究，也可以模拟超高温、超高压等极端环境下的材料服役性能，模拟材料在服役条件下的性能演变规律、失效机理，进而实现材料服役性能的改善和材料设计，有效减少了在优化材料和设计新工艺方面所必须进行的大量试验。材料模拟和材料制备工艺大幅进步，极大地促进了新产品的优化和开发。

目前AMAX就内蒙古科技大学对用于计算材料学中设备计算能力的提升，同时也要满足智能图像处理的需求，提供计算解决方案。AMAX提出由4U8卡的GPU服务器ServMaxXR-48201GK和2U12盘位存储服务器XR-22301ST的组成方案。凭借TeslaK40MGPU的突破性的性能和更大的内存容量，企业用户可以快速地处理大数据分析应用所产生的海量数据TeslaK40MGPU加速器采用智能英伟达GPUBoost技术，该技术能够将性能提升空间转化为用户可控的性能提升，让用户可以在各种应用程序上释放未曾发挥出的部分性能。它帮助研究人员处理海量大数据，从大规模而复杂的可视化中取得全新的深刻见解。以推动解决最复杂的科学难题。