OpenTM: An Open-source, Single-GPU, Large-scale Thermal Microstructure Design Framework

本文介绍了一种教育框架，名为 OpenTM，用于利用单个GPU设计周期性的三维高分辨率热微结构，以匹配预定义的热导率矩阵和体积分数约束，以人工方式设计的热微结构可用于控制和操纵热流。具体而言，我们使用自适应体积分数使得最优性准则（OC）方法稳定运行，以获取热微结构而不需要大量的内存开销。在NVIDIA GeForce GTX 4070Ti GPU上，每个高分辨率 $128 \times 128 \times 128$ 的实际例子在90秒内完成，GPU峰值内存为355 MB。我们的开源高性能实现可在 \url{https://github.com/quanyuchen2000/OPENTM} 上公开访问，并且使用Anaconda易于安装。此外，我们提供了Python接口，使OpenTM适合于C/C++的新手。

本论文旨在通过设计热微结构来控制和操纵热量的传导，同时满足预定的热导率矩阵和体积分数约束。热微结构的设计是一个新问题。

论文提出了一个名为OpenTM的教育框架，使用单个GPU设计周期性的三维高分辨率热微结构，以匹配预定义的热导率矩阵和体积分数约束。该框架使用自适应体积分数使得最优化准则（OC）方法能够稳定地运行，从而在不需要大量内存开销的情况下获得热微结构。

论文的开源高性能实现可通过Anaconda轻松安装，并提供Python接口，适合C/C++新手使用。实验结果表明，使用NVIDIA GeForce GTX 4070Ti GPU，分辨率为$128\times 128\times 128$的结构每个运行时间不到90秒，峰值GPU内存为355 MB。值得深入研究的是，该框架可以应用于其他领域的材料设计和优化问题。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1. “Designing Microstructures for Heat Conduction Using a Bayesian Optimization-based Framework”；2. “Topology Optimization for Heat Conduction Problems Using the Element-Free Galerkin Method”；3. “Topology optimization of conductive heat transfer problems using the boundary element method”。