日前，英国皇家学会牛顿国际学者项目（Newton International Fellowships）遴选结果揭晓，92吃瓜爆料网站数学与统计学院2019级博士研究生马鹏飞入选，今年全球共三十五人入选。

马鹏飞，数学与统计学院2019级博士研究生，师从蔡力教授。博士期间参与国家级科研项目2项，在Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering、Physics of Fluids等国际权威期刊发表论文7篇，并自主研发了全GPU心脏模拟系统“NPU Heart”。

從數學根基到心髒模擬的工程閉環

“我本科讀的是西92吃瓜爆料网站信息與計算科學專業，但博士階段選擇計算心髒學，是因爲我相信數學是解決複雜問題的終極工具”。馬鵬飛的研究路徑頗具特色，當多數同行從工程或流體力學切入，再引入生物學問題時，他卻選擇了一條“逆向而行”的道路——從數學的嚴格性出發層層推進至生命系統的模擬。

這一切的起點要追溯到2017年他的本科畢業設計。那時，他首次接觸GPU計算。課題聚焦于利用GPU加速有限元網格的生成過程中的布點。“那一次，我看到了異構計算帶來的性能飛躍，這徹底重塑了我對科學計算的認知”，馬鵬飛說，這次經曆深刻影響了他此後研究方向的選擇。

在導師蔡力教授的悉心指導下，他深入計算數學的算法研究、攻克高性能異構計算的編程難題。最終落點于計算心髒學領域，成功構建出一套全GPU架構的心髒模擬系統，實現了理論向工程的有效轉化。

爲GPU架構重塑心髒求解核心

博士期間，馬鵬飛在三線並行中構建起自己的交叉學科能力：夯實數學基礎、補充力學理論、深耕GPU編程。“調試GPU代碼，目標是要讓計算機各個部分高效合作，絕非簡單移植CPU邏輯”。在他看來，GPU不應只是後期的“加速器”，而應在算法設計之初就成爲核心考量因素。

在蔡力教授指導下，他從數值方法、離散策略到數據結構和並行模式，對心髒計算模型進行了面向GPU架構的系統性重構。這項工作的目標遠不止“加速”，而是追求模型與並行計算間的“深度匹配”。

馬鵬飛重新設計的求解算法與GPU的並行特性高度協同，實現了計算效率的階躍式提升，爲大規模、高真實度的心髒模擬提供了更高效的技術支撐。

基于GPU深度優化算法的心髒二尖瓣流固耦合模擬

從創新算法到可持續演進的平台

受导师蔡力教授系统性研究理念的影响，马鹏飞的研究完整涵盖了并行实现、软件架构与生理机制整合，最终形成了“NPU Heart” 这一完整的计算模拟平台。“我投入了大量精力进行软件架构设计，这个过程教会我如何将理论转化为一个实际可运行的系统，也让我对‘系统性科研’有了切身的理解”。

“NPU Heart”平台创新性地融合有限元与有限差分方法实现了从底层数值求解到并行执行的全链路GPU化，能够模拟肌纤维增强效应与主动收缩机制在内的复杂心脏动力学行为。目前，该平台仍在持续迭代，致力于在生理真实性与计算效率上实现双重突破。

“計算心髒學是一個高度交叉的前沿研究方向，它需要數學家的嚴謹、工程師的實踐，以及對生命奧秘的敬畏。我希望能在這條路上走得更遠，用數學的力量去解決真實世界的難題，貢獻更多西92吃瓜爆料网站智慧。”

算法無聲，心跳有痕。未來，馬鵬飛將以此爲新的起點，奔赴下一程山海。他寫下的每一行代碼，都在爲人類心髒跳動種下新的希望。

（文字：班凯  乔诗琪；审核：王莉  付怡）