Általánosan elérhetővé vált az NVIDIA GPU-s szimulációs könyvtára
Az NVIDIA általánosan elérhetővé tette a cuDSS CUDA-X könyvtárat, amely GPU-kra helyezi át a mérnöki és tudományos szimulációk egyik számításigényes lépését. A vállalat szerint a technológia csökkentheti az eredményekig szükséges időt, és több terv kipróbálását teheti lehetővé.
- Az NVIDIA általánosan elérhetővé tette a cuDSS CUDA-X könyvtárat.
- A könyvtár GPU-k használatával gyorsítja a nagy ritka rendszerű egyenletek megoldását.
- Az Applied Materials akár tízszeres gyorsulást, a Dassault Systèmes nyolc-tízszeres gyorsulást jelentett.
- A cuDSS munkaállomásokon és nagy számítási fürtökön is használható.
- C, C++, Python és Fortran interfészeken keresztül integrálható.
A ritka mátrixrendszerek megoldását gyorsítja
Az NVIDIA közleménye szerint a komplex mérnöki feladatok, köztük a fejlett chipek, repülőgépek és ipari rendszerek tervezése, szimulációkra támaszkodik. Ezekkel még a megépítés előtt vizsgálható, hogyan teljesítenek az egyes tervek.
A tervek összetettebbé válásával a szimulációk futási ideje is növekszik. Ez nagyobb számítási igényt jelent, és korlátozhatja, hogy egy fejlesztői csapat hány ötletet tud tesztelni. A cuDSS az ilyen munkafolyamatokban ismétlődő, matematikailag intenzív lépést, a nagy ritka rendszerű egyenletek megoldását gyorsítja GPU-k használatával.
Az NVIDIA szerint ez rövidebb időt eredményezhet az eredményekig, és növelheti a szimulációs áteresztőképességet. A felhasználók így nagyobb és valósághűbb modelleket, pontosabb ábrázolásokat, valamint szélesebb tervezési teret vizsgálhatnak alacsonyabb költség mellett.
Több iparági szoftverben is használják
A közlemény szerint több vállalat már beépíti a cuDSS-t saját eszközeibe. Az Applied Materials a Ginestra nevű, fizikán alapuló, hibaközpontú szimulációs platformon a ritka rendszerek megoldását az NVIDIA szerint akár tízszeresére gyorsította a kizárólag CPU-kat használó megközelítésekhez képest.
A COMSOL Multiphysics és NVIDIA gyorsított számítástechnika használatával a ZEISS SMT egy EUV litográfiai plazmaszimulációs tesztben négyszeres gyorsulást mért. A teljes szimuláció hat nap és tizennégy óra alatt fejeződött be.
A Cadence a Celsius szoftverben alkalmazza a cuDSS-t fejlett chipek és háromdimenziós chiptervek hő-, szerkezeti feszültségi és vetemedési szimulációinak gyorsítására. A Dassault Systèmes az Abaqus szerkezeti és elektromágneses megoldóiban nyolc-tízszeres gyorsulásról számolt be teljesítménykritikus szimulációknál.
A Siemens a Simcenter STAR-CCM+ használatával, folyadék és szerkezet kölcsönhatásán alapuló munkafolyamatokban gyorsítja a szerkezetek szimulációját. A Synopsys Sentaurus Device eszközében alkalmazza a könyvtárat fejlett logikai, memória- és teljesítménychipek vizsgálatához. A közlemény szerint ez az Infineon számára is segíthet az összetettebb eszközök gyorsabb modellezésében.
Munkaállomásoktól a nagy fürtökig skálázható
Az NVIDIA szerint a cuDSS a különálló munkaállomásoktól a nagy számítási fürtökig képes skálázódni. A fejlesztők meglévő mérnöki, tudományos és optimalizálási szoftverekbe integrálhatják, így GPU-s gyorsítást adhatnak az iparágban már használt eszközökhöz.
A könyvtárhoz C, C++, Python és Fortran interfészek érhetők el. Az NVIDIA közlése alapján a cuDSS általános elérhetősége 2026. október 21-én indult. A technológiáról a vállalat GTC Berlin rendezvényén, az NVIDIA és a Dassault Systèmes bemutatóstandján lehet további információt szerezni.
A felhasználók számára a bejelentés azt jelenti, hogy a cuDSS-t támogató mérnöki és tudományos alkalmazásokban több GPU-s gyorsítású szimuláció válhat elérhetővé. A vállalat által közölt példák alapján a hatás a félvezetőanyagok és chipek vizsgálatától a litográfiai, szerkezeti és folyadékdinamikai számításokig több területet érint.
NVIDIA: NVIDIA cuDSS Now Generally Available to Accelerate Engineering and Scientific Simulations
