上海交通大学｜安泰团队在PNAS发表重要成果：以GPU优化算法支撑AI4S科学探索

2026年9月28日，上海交通大学安泰经济与管理学院、智能计算研究院（IIC）团队与合作者在《美国国家科学院院刊》（PNAS）发表论文“Large-scale semidefinite programming with graphics processing units”，以GPU优化算法支撑AI4S科学探索。

成果概况

研究通过数学优化算法与GPU架构协同设计，显著提升大规模半定规划的求解效率，为AI4S提供高性能优化计算基础。论文第一作者Qiushi Han现于麻省理工学院（MIT）攻读博士学位；第二作者林振伟为邓琪教授指导的博士生；邓琪、葛冬冬、叶荫宇现均为交大IIC教授，葛冬冬与南京大学陈彩华教授为共同通讯作者。

技术突破

团队研发的GPU加速求解器cuLoRADS结合低秩分解、分裂算法与GPU并行特点重新设计核心计算流程，降低存储需求。实验显示，cuLoRADS在单张H100 GPU上仅需10秒至1分钟即可求解一组千万阶矩阵的最大割半定规划松弛问题，此前报道的CPU方法则需数十小时；研究还在数分钟内处理了1.7亿阶矩阵的最大割松弛问题及约含2亿个约束的矩阵补全问题。

应用拓展

成果已拓展至量子有序搜索、具身智能、量子化学等前沿方向：与北京大学量子计算团队合作的成果被ICML 2026接收；与哈佛大学Heng Yang团队合作推进GPU优化方法在机器人轨迹规划与模型预测控制中的应用；与Google Quantum AI合作计算分子基态能量下界，成果已发表于《Physical Review X》（PRX）。