1. 矿石烧结模拟：GPU加速技术被用于矿石烧结数学模型的并行计算，显著提高了模拟速度。例如，研究表明，与多核CPU相比，GPU在最低空间离散化下实现了5.9倍的速度提升，在最大空间离散化下实现了3.6倍的速度提升。这种加速不仅提高了矿石烧结建模的效率，还为更大、更复杂的场景提供了可能，从而支持更快的决策和优化过程。
2. 矿物识别与分拣：基于深度学习的矿物识别系统利用GPU进行训练和测试，实现了高效的矿物识别。例如，使用Nvidia GeForce RTX 2080Ti GPU和Keras框架，系统在矿物识别任务中达到了超过90%的精确度和召回率，展示了GPU在处理高计算需求任务中的优势。
3. 矿山资源动态评价：通过WebGL技术结合GPU加速，实现了矿山资源的三维可视化和动态评价。这种系统能够实时展示矿体、巷道等工程的三维模型，并进行资源储量估算和采场动态评价，满足了矿山数字化建设的需求。
4. 矿产资源经济评价：利用OpenGL和GPU加速，开发了可视化矿产资源经济评价系统。该系统可以绘制勘探线剖面图和三维矿体图，并根据指定参数实现矿产储量计算和矿床的技术经济评价。
GPU服务器在矿物资源评估中的应用主要集中在加速复杂的数值模拟、提高计算效率、支持三维可视化和动态评价等方面。这些应用不仅提升了资源评估的准确性和速度，还为矿山管理和决策提供了有力的技术支持。
