# GPU加速

英伟达与韩国多家产业伙伴推进物理AI落地，覆盖半导体工程、自动驾驶与机器人学习。三星电子在芯片尺度热力与力学分析中，用AI预测等效材料属性、粗网格与GPU加速组合，使一个均质化算例的仿真时间从32核CPU细网格约18小时降到GPU粗网格41秒，约1600倍加速；其sMOL平台的选定量子化学计算端到端最多快5倍。

英伟达与韩国多家产业伙伴推进物理AI落地，覆盖半导体工程、自动驾驶与机器人学习。三星电子在芯片尺度热力与力学分析中，用AI预测等效材料属性、粗网格与GPU加速组合，使一个均质化算例的仿真时间从32核CPU细网格约18小时降到GPU粗网格41秒，约1600倍加速；其sMOL平台的选定量子化学计算端到端最多快5倍。

GPUMAP把UMAP的降维流程拆成插入、更新、嵌入三类可交错执行的操作，在消费级GPU上边算边给出中间投影，使百万点规模的数据不必等全部计算结束才能查看。在HIGGS的500万点数据上，顺序执行的RAPIDS UMAP要到50.4秒才给出第一张投影，GPUMAP在8.42秒就产出可检查的中间结果并持续细化；代价是总运行时间约为顺序执行的1.6倍。

GPUMAP把UMAP的降维流程拆成插入、更新、嵌入三类可交错执行的操作，在消费级GPU上边算边给出中间投影，使百万点规模的数据不必等全部计算结束才能查看。在HIGGS的500万点数据上，顺序执行的RAPIDS UMAP要到50.4秒才给出第一张投影，GPUMAP在8.42秒就产出可检查的中间结果并持续细化；代价是总运行时间约为顺序执行的1.6倍。