연구진이 PyTorch 기반 신경 PDE 솔버를 위한 FlashPDE 라이브러리를 공개했어요. 이 라이브러리는 자동 미분 메모리 오버헤드를 줄이고, 그리드 기반 PDE 연산자 실행 효율성을 높여요.
FlashPDE는 트라이톤(Triton) 커널을 활용하여 파이썬 파이토치(PyTorch)의 파이낸스 디퍼런스(finite-difference) 연산을 대체하며, 1D~3D 타원, 패러볼릭, 나비에-스토크스 시스템을 지원해요.
NVIDIA A100 GPU에서 테스트 결과, FlashPDE는 최대 37배 메모리 사용량을 줄이고, CUDA 커널 실행 횟수를 최대 3.5배 줄이며, 최대 2.3배 빠른 시간 내 솔루션 속도를 달성했어요.