NVIDIAs cuDSS-Bibliothek zur Beschleunigung von Ingenieur- und Wissenschaftssimulationen auf GPUs gestartet

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NVIDIA cuDSS, jetzt allgemein verfügbar, ist eine CUDA-X-Bibliothek zur Beschleunigung der Lösung großer dünnbesetzter Systeme in Simulationen, was schnellere und detailliertere Ingenieur- und Wissenschaftsmodellierungen durch Nutzung der GPU-Beschleunigung ermöglicht.

NVIDIA hat offiziell cuDSS veröffentlicht, eine CUDA-X-Bibliothek, die die mathematisch aufwändige Aufgabe der Lösung großer dünnbesetzter Systeme in Ingenieur- und Wissenschaftssimulationen durch Nutzung der Rechenleistung von GPUs beschleunigt. Diese Simulationen sind entscheidend, um die Leistung komplexer Entwürfe – von Mikrochips über Flugzeuge bis hin zu Industriesystemen – vor der Fertigung oder Konstruktion vorherzusagen. Mit zunehmender Komplexität dieser Simulationen steigen auch die Anforderungen an die Rechenleistung, was die Laufzeiten verlängert und die Anzahl der getesteten Designvarianten begrenzt.

cuDSS begegnet diesem Engpass, indem es die wiederholten dünnbesetzten linearen Gleichungslösungen – häufig der zeitaufwändigste Teil dieser Simulationen – auf GPUs auslagert. Dieser Wechsel ermöglicht Anwendungen, die Zeit bis zum Ergebnis erheblich zu verkürzen und den Durchsatz zu erhöhen. Folglich können Ingenieure und Wissenschaftler größere, genauere Modelle erforschen und eine breitere Palette von Designmöglichkeiten kostengünstiger bewerten.

Mehrere Branchenführer haben cuDSS übernommen, um die Effizienz ihrer Simulationssoftware-Workflows zu steigern. Applied Materials erzielte eine bis zu 10-fache Beschleunigung seiner Ginestra-Simulationsplattform für Halbleitermaterialien und Zuverlässigkeitstests von Bauteilen. COMSOL in Kombination mit ZEISS SMT erreichte eine 4-fache Beschleunigung bei EUV-Lithographie-Plasmasimulationen. Cadence integrierte cuDSS in seine Celsius-Thermal- und Struktur-Simulationssoftware, was Kunden wie Nokia schnellere Analysen komplexer Chipdesigns ermöglichte. Dassault Systèmes berichtete von einer 8- bis 10-fachen Geschwindigkeitssteigerung bei elektromagnetischen Lösungsverfahren im Abaqus-Toolkit. Siemens setzte cuDSS zur Beschleunigung von Fluid-Struktur-Interaktionssimulationen in Simcenter STAR-CCM+ ein, und Synopsys nutzte es in Sentaurus Device, um die Modellierung fortschrittlicher Logik-, Speicher- und Leistungs-Chips für Kunden wie Infineon zu beschleunigen.

cuDSS ist darauf ausgelegt, nahtlos von einzelnen Arbeitsstationen bis zu großen Rechenclustern zu skalieren. Entwickler können es in bestehende Ingenieur-, Wissenschafts- und Optimierungssoftware über Schnittstellen für C, C++, Python und Fortran integrieren und so GPU-Beschleunigung in etablierte Werkzeuge bringen, die weltweit von Ingenieuren und Forschern genutzt werden.

Weitere Informationen und Demonstrationen zu NVIDIA cuDSS sind an den Ständen von NVIDIA und Dassault Systèmes während der GTC Berlin verfügbar. Die Markteinführung stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, um schnellere und detailliertere Simulationsmöglichkeiten zu ermöglichen, die in zahlreichen technologiegetriebenen Branchen von entscheidender Bedeutung sind.