NVIDIA wprowadza bibliotekę cuDSS przyspieszającą symulacje inżynierskie i naukowe na GPU

Image: NVIDIA · Source

NVIDIA cuDSS, dostępna teraz powszechnie, to biblioteka CUDA-X stworzona, aby przyspieszyć rozwiązywanie dużych, rzadkich układów równań wykorzystywanych w symulacjach, umożliwiając szybsze i bardziej szczegółowe modelowanie inżynierskie i naukowe dzięki akceleracji GPU.

NVIDIA oficjalnie udostępniła cuDSS, bibliotekę CUDA-X, która przyspiesza matematycznie wymagające zadanie rozwiązywania dużych, rzadkich układów równań w symulacjach inżynierskich i naukowych, wykorzystując moc obliczeniową GPU. Symulacje te są kluczowe do przewidywania wydajności złożonych projektów — od mikroprocesorów po samoloty oraz systemy przemysłowe — przed ich produkcją lub budową. Wraz ze wzrostem złożoności tych symulacji rosną także wymagania obliczeniowe, wydłużając czas wykonywania i ograniczając zakres testowania wariantów projektów.

cuDSS rozwiązuje ten problem poprzez przeniesienie wielokrotnych rozwiązań rzadkich układów liniowych — często najbardziej czasochłonnej części symulacji — na GPU. To pozwala aplikacjom znacząco skrócić czas uzyskania wyników i zwiększyć przepustowość. W efekcie inżynierowie i naukowcy mogą badać większe, dokładniejsze modele oraz oceniać szerszy zakres możliwości projektowych przy niższych kosztach.

Kilku liderów branży wdrożyło cuDSS, by zwiększyć efektywność swoich narzędzi symulacyjnych. Applied Materials osiągnęło nawet 10-krotny przyspieszenie na platformie symulacyjnej Ginestra do testów materiałów półprzewodnikowych i niezawodności urządzeń. COMSOL, wraz z ZEISS SMT, uzyskał 4-krotne przyspieszenie symulacji plazmy dla litografii EUV. Cadence zintegrował cuDSS w oprogramowaniu do symulacji termicznych i strukturalnych Celsius, co przyniosło korzyści klientom takim jak Nokia, umożliwiając szybszą analizę złożonych projektów chipów. Dassault Systèmes zgłosił 8-10-krotne zwiększenie prędkości rozwiązywania elektromagnetycznych układów równań w swoim pakiecie Abaqus. Siemens wykorzystał cuDSS do przyspieszenia symulacji interakcji płynów i struktur w Simcenter STAR-CCM+, a Synopsys zastosował ją w Sentaurus Device do przyspieszenia modelowania zaawansowanych chipów logicznych, pamięci oraz energetycznych dla klientów takich jak Infineon.

cuDSS jest zaprojektowana tak, aby skalować się bezproblemowo od pojedynczych stanowisk pracy po duże klastry obliczeniowe. Programiści mogą włączyć ją do istniejącego oprogramowania inżynierskiego, naukowego i optymalizacyjnego, używając interfejsów w C, C++, Pythonie oraz Fortranie, co pozwala wprowadzić akcelerację GPU do znanych narzędzi używanych przez inżynierów i badaczy na całym świecie.

Więcej informacji oraz demonstracje NVIDIA cuDSS są dostępne na stoiskach NVIDIA i Dassault Systèmes podczas GTC Berlin. Premiera ta oznacza istotny postęp w umożliwianiu szybszych i bardziej szczegółowych symulacji, które mają kluczowe znaczenie dla wielu branż opartych na technologii.