GPU的用處到底有多大？從一開始的圖像處理只用于游戲，到后來的用于大規(guī)模并行計算幫助科研人員計算一些復(fù)雜重復(fù)的問題，再到現(xiàn)如今推動著整個人工智能的發(fā)展?？梢哉f它帶動著整個社會科學(xué)的發(fā)展前進。那么對于我們生活切切相關(guān)的材料學(xué)，它又有何本領(lǐng)？

計算材料學(xué)是目前材料學(xué)中發(fā)展最快的一門學(xué)科，材料學(xué)是研究材料的制備或加工工藝、材料結(jié)構(gòu)與材料性能三者之間的相互關(guān)系的科學(xué)，它為材料設(shè)計、制造、工藝優(yōu)化和合理使用提供科學(xué)依據(jù)，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)研究的體系越來越復(fù)雜，傳統(tǒng)的解析推導(dǎo)方法已不敷應(yīng)用，甚至無能為力。而計算機的發(fā)展，通過對材料的模擬與設(shè)計，為其復(fù)雜體系研究提供了新的手段，這就誕生了計算材料學(xué)。

計算材料學(xué)主要包括兩個方面的內(nèi)容：一方面是計算模擬，即從實驗數(shù)據(jù)出發(fā)，通過建立數(shù)學(xué)模型及數(shù)值計算，模擬實際過程；另一方面是材料的計算機設(shè)計，即直接通過理論模型和計算，預(yù)測或設(shè)計材料結(jié)構(gòu)與性能。前者使材料研究不是停留在實驗結(jié)果和定性的討論上，而是使特定材料體系的實驗結(jié)果上升為一般的、定量的理論，后者則使材料的研究與開發(fā)更具方向性、前瞻性，有助于原始性創(chuàng)新，可以大大提高研究效率。因此，計算材料學(xué)是連接材料學(xué)理論與實驗的橋梁。

計算成了計算材料學(xué)中最為核心的一部分，目前常用的計算方法包括第一性原理從頭計算法，分子動力學(xué)方法，蒙特卡洛方法，元胞自動機方法、相場法、幾何拓撲模型方法、有限元分析等。對材料學(xué)而言計算研究特別重要，因為計算不僅可以深入理解材料的細節(jié)，節(jié)約研發(fā)成本，而且在某些特殊情況下計算可以用來代替或指導(dǎo)實驗。

那么AMAX能為計算材料學(xué)提供什么樣的支持呢？

以GPU為代表的高性能計算技術(shù)有效提高了計算機的模擬能力，結(jié)合算法以及理論，在計算機虛擬環(huán)境下從納觀、微觀、介觀、宏觀尺度對材料進行多層次研究，也可以模擬超高溫、超高壓等極端環(huán)境下的材料服役性能，模擬材料在服役條件下的性能演變規(guī)律、失效機理，進而實現(xiàn)材料服役性能的改善和材料設(shè)計，有效減少了在優(yōu)化材料和設(shè)計新工藝方面所必須進行的大量試驗。材料模擬和材料制備工藝大幅進步，極大地促進了新產(chǎn)品的優(yōu)化和開發(fā)。

目前AMAX就內(nèi)蒙古科技大學(xué)對用于計算材料學(xué)中設(shè)備計算能力的提升，同時也要滿足智能圖像處理的需求，提供計算解決方案。AMAX提出由4U8卡的GPU服務(wù)器ServMaxXR-48201GK和2U12盤位存儲服務(wù)器XR-22301ST的組成方案。憑借TeslaK40MGPU的突破性的性能和更大的內(nèi)存容量，企業(yè)用戶可以快速地處理大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)TeslaK40MGPU加速器采用智能英偉達GPUBoost技術(shù)，該技術(shù)能夠?qū)⑿阅芴嵘臻g轉(zhuǎn)化為用戶可控的性能提升，讓用戶可以在各種應(yīng)用程序上釋放未曾發(fā)揮出的部分性能。它幫助研究人員處理海量大數(shù)據(jù)，從大規(guī)模而復(fù)雜的可視化中取得全新的深刻見解。以推動解決最復(fù)雜的科學(xué)難題。