Науки об окружающей среде

Опубликовано февраля 22, 2018 в Технология CUDA

Естественным следствием быстрой индустриализации глобальной экономики является увеличивающая потребность в потребительских товарах, которые не загрязняют окружающую среду.

Озабоченность в связи с изменением климата, неуклонно растущие цены на топливо и увеличение концентрации загрязняющих веществ в воде и воздухе — все это остро поставило вопрос о косвенном ущербе от промышленных выбросов.

Моющие и чистящие средства давно уже стали необходимыми, но потенциально вредными потребительскими продуктами ежедневного пользования. Поэтому многие ученые начали искать, как сократить пагубное влияние моющих средств на окружающую среду, не снижая их эффективности. Но получить что-то из ничего — задача не из простых.

Науки об окружающей среде

Основными компонентами чистящих средств являются поверхностно-активные вещества (ПАВ). Именно их молекулы определяют чистящую способность и текстуру стиральных порошков и шампуней, но они же оказывают разрушающее воздействие на окружающую среду. Эти молекулы сцепляются с грязью, а затем соединяются с водой, так что ПАВ смывается вместе с грязью. Традиционное измерение чистящей способности нового вещества требует длительных лабораторных исследований различных комбинаций материалов и загрязнений. Неудивительно, что процедура оказывается медленной и дорогой.

Университет Темпл работает совместно с промышленным гигантом, компанией Procter & Gamble, над моделированием взаимодействия молекул ПАВ с грязью, водой и другими материалами.

Внедрение компьютерных моделей позволило не только ускорить традиционный подход, но и расширить диапазон исследований, включив многочисленные вариации окружающих условий, — дело, совершенно немыслимое в прошлом. Исследователи из университета Темпл воспользовались GPU-ускоренной программой моделирования Highly Optimized Object Oriented Many-particle Dynamics (HOOMD — высокооптимизированная объектно-ориентированная многочастичная динамика), разработанной в лаборатории Эймса при министерстве энергетики.

Распределив моделирование между двумя GPU NVIDIA Tesla, они сумели достичь производительности, эквивалентной суперкомпьютеру Cray ХТЗ с 128 процессорными ядрами или IBM BlueGene/L с 1024 процессорами. Увеличив количество Tesla GPU, ониуже могут моделировать взаимодействия ПАВ в 16 раз быстрее, чем на старых платформах. Поскольку архитектура CUDA помогла сократить время исчерпывающего моделирования с нескольких недель до нескольких часов, то в ближайшем будущем должны появиться новые продукты, одновременно более эффективные и менее вредные для окружающей среды.