GPU加速全局DIC测量，实现数字图像相关法效率飞跃

数字图像相关法（Digital Image Correlation, DIC）是材料科学、航空航天、土木工程等领域研究材料力学性能、分析复杂结构应变的关键技术。全局DIC测量因其能提供全场连续变形信息的优势，适用于大位移、复杂应变以及裂纹扩展等场景。然而，全局DIC计算复杂度高，CPU的单核计算耗时长，存在效率瓶颈。

全局DIC技术，图像被划分为多个子区，每个子区对应一个有限元节点。这些子区的数量可能达到数十万甚至更多，GPU的并行计算能力使得所有子区的计算可以同时进行，从而极大地缩短了处理时间。具体加速步骤如下：

1）数据预处理，将图像数据和子区网格位置信息输入GPU。

2）并行计算，GPU核心同时处理每个子区的有限元节点数据。

3）结果输出，将计算结果返回主机，生成全场位移场和应变场。

为验证GPU加速全局DIC测量实际效果，千眼狼工程师设计了四组实验，实验基于4070 GPU 与13790F CPU对比，涵盖四大典型场景：

场景1 仿真-大图拉伸

数据规模：步长5计算点数489982，步长10计算点数122700，步长15计算点数54600。

计算结果：CPU无法完成步长5和步长10的计算，GPU在步长15的情况下加速比科大101倍。

场景2 带孔洞拉伸

数据规模：步长5计算点数36430，步长10计算点数9211，步长15计算点数4124。

计算结果：GPU加速比分别为44.6倍、35倍和30倍，显著提升计算效率。

场景3 材料拉伸

数据规模：步长5计算点数8055，步长10计算点数2070，步长15计算点数900。

计算结果：GPU加速比分别为22.2倍、12.8倍和12倍，计算时间大幅缩短。

场景4 挤压圆盘

数据规模：步长5计算点数12403，步长10计算点数3102，步长15计算点数1371。

计算结果：GPU加速比分别为47倍、63.9倍和76.5倍，展现了卓越的加速性能。

通过四组实验对比，相较于传统CPU，GPU加速方法在精度、效率、适用性上有较大提升。

1）精度：应变云图对比显示，GPU加速后的结果与CPU计算结果一致。

2）效率：GPU加速全局DIC测量速度比CPU快10~70倍，显著缩短了处理时间。

3）适用性：无论是仿真数据和实拍数据，GPU加速均能高效完成。

GPU加速全局DIC测量突破，不仅解决了传统计算方式的效率瓶颈，还为材料科学、航空航天、土木工程领域带来新的突破。GPU加速可应用于：

• 实时监测：工业生产线上实时监测材料变形，优化工艺流程。

• 复杂结构分析：对裂纹扩展、复合材料应变等复杂场景进行高效分析。

• 高精度研究：支持高分辨率图像的全场测量，为科研提供更精确的数据支持。

GPU加速全局DIC技术正在拓展数字图像相关法DIC的效率边界。千眼狼工程师们将持续迭代进化，为科学研究和工程实践注入新的活力。