Що змінює NVIDIA cuDSS для інженерів, що запускають великі симуляції?

Чому розв'язання розріджених систем панує у часі симуляції

Розв'язання великих розріджених систем лежить у серці кожної інженерної симуляції. Джерело називає цей крок математично важкою операцією, що повторюється у всьому робочому процесі і часто обмежує кількість проектів, які команда зможе протестувати. Складні інженерні досягнення — від передовних чіпів до літаків і промислових систем — залежать від симуляції, щоб передбачити поведінку проектів до їх будівництва. Чим складніші стають проекти, тим довше тривають симуляції. Зростають обчислювальні вимоги. Звужується простір для експериментів. cuDSS переносить саме це навантаження на GPU. Бібліотека належить до родини CUDA-X і цілює в розріджену лінійну алгебру. Вона з'являється у структурному аналізі, електромагнетизмі, газодинамиці та проектуванні чіпів. Такий зсув дозволяє додаткам скоротити час отримання результатів і підвищити пропускну здатність симуляцій. Кінцеві користувачі отримують можливість досліджувати більші, реалістичніші моделі. Точніші представлення стають доступними. Ширший простір проектних рішень відкривається при менших витратах.

Вимірені прискорення у основних інструментальних ланцюгах

Applied Materials повідомляє про прискорення до 10× у своїй платформі Ginestra порівняно з запусками лише на CPU. Платформа зосереджена на фізично обґрунтованій симуляції дефектів для напівпровідникових матеріалів та надійності пристроїв. Користувачі COMSOL у ZEISS SMT зафіксували 4-крате прискорення на тесті плазми ЕФ-літографії, який завершився за шість днів і 14 годин. Dassault Systèmes заявляє про приріст 8–10× всередині структурних та електромагнітних солверів Abaqus для критичних до продуктивності симуляцій у різних галузях. Cadence інтегрує cuDSS у Celsius для термонапругових та вивихових досліджень передовних чіпів та 3D-стеків, допомагаючи Nokia швидше аналізувати складні проекти. Siemens застосовує бібліотеку в Simcenter STAR-CCM+ для робочих процесів взаємодії рідини зі структурою. Synopsys використовує її в Sentaurus Device для прискорення симуляцій логічних та пам'ятових чіпів Infineon. Енергетичні чіпи теж прискорюються. Ці інтеграції демонструють роботу бібліотеки всередині інструментів, якими інженери користуються щодня.

Від робочої станції до кластера без переписування коду

Бібліотека масштабується від однієї робочої станції до великих обчислювальних кластерів «з коробки». Розробники можуть інтегрувати cuDSS у існуючі інженерні та наукові програмні пропозиції. Оптимізаційні пакети також отримують GPU-прискорення. Це стосується інструментів, що вже використовуються інженерами та дослідниками. Доступ до cuDSS відкритий через інтерфейси C і C++. Python та Fortran теж підтримуються. Це означає, що командам не потрібно переписувати свої інструменти, щоб отримати GPU-прискорення. У оголошенні згадується демонстрація на стенді NVIDIA та стенді Dassault Systèmes на GTC Berlin. Кейноут Джена Хуанга відбудеться 21 жовтня за CEST. Подія пройде в Берліні і зосередиться на європейських промислових лідерах, що перевинаходять інженерію та виробництво з технологіями NVIDIA.

Що оголошення залишає відкритим

Умови ціноутворення не розкрито. Мінімальні вимоги до GPU не наведено. Точний канал розповсюдження бінарних файлів бібліотеки не вказано. Терміни підтримки старіших архітектур не згадані. Чи відображають повідомлені прискорення типові результати чи пікові випадки — не уточнено. Джерело не каже, скільки з прискорених інструментів вже поставляються кінцевим клієнтам, а які залишаються в бета-версії.