NVIDIA cuDSS jetzt allgemein verfügbar, um Ingenieurs- und Wissenschaftssimulationen zu beschleunigen

NVIDIA cuDSS, das heute in allgemeiner Verfügbarkeit vorgestellt wurde, ist eine NVIDIA-CUDA-X-Bibliothek , die einen kritischen Teil von Ingenieurs- und Wissenschaftssimulationen auf GPUs verlagert. 

Komplexe ingenieurstechnische Meisterleistungen – von fortschrittlichen Chips über Flugzeuge bis hin zu industriellen Systemen – sind auf Simulationen angewiesen, um vorherzusagen, wie sich Entwürfe verhalten werden, bevor sie gebaut werden. Da Entwürfe komplexer werden, dauern Simulationen länger, was den Rechenbedarf erhöht und die Anzahl der Ideen begrenzt, die Teams testen können.

NVIDIA cuDSS beschleunigt die Lösung großer dünnbesetzter Systeme – des mathematikintensiven Schritts, der sich durch Ingenieurs- und Wissenschaftssimulationen zieht und oft begrenzt, wie viele Entwürfe ein Team testen kann – durch den Einsatz von GPUs. Dies ermöglicht Anwendungen, die Zeit bis zum Ergebnis zu verkürzen und den Simulationsdurchsatz zu erhöhen, sodass Endanwender größere, realistischere Modelle, genauere Darstellungen und einen breiteren Entwurfsraum zu geringeren Kosten erkunden können.

Branchenführer integrieren NVIDIA cuDSS bereits in ihre Tools, um die Workflows ihrer Endkunden zu transformieren:

• Applied Materials: Mit cuDSS hat Applied Materials die dünnbesetzten Berechnungen in Ginestra, seiner physikbasierten, defektzentrierten Simulationsplattform, um bis zu 10x im Vergleich zu CPU-only-Ansätzen beschleunigt und so die Erforschung von Halbleitermaterialien und der Gerätezuverlässigkeit beschleunigt.
• COMSOL: Mit COMSOL Multiphysics und NVIDIA cuDSS auf NVIDIA accelerated computing erzielte ZEISS SMT eine gemessene 4x-Beschleunigung in einem EUV-Lithographie-Plasma-Simulationsbenchmark und schloss die vollständige Simulation in sechs Tagen und 14 Stunden ab.
• Cadence: Nutzt cuDSS in seiner Celsius-Software, um Simulationen von Wärme, strukturellen Spannungen und Verzug in fortschrittlichen Chips und 3D-Chipentwürfen zu beschleunigen, und hilft Kunden wie Nokia, komplexe Entwürfe schneller zu analysieren.
• Dassault Systèmes: Dassault Systèmes berichtet von einer 8-10x-Beschleunigung durch den Einsatz von cuDSS in seinen Abaqus-Struktur- und Computer-Simulationstechnologie-Elektromagnetik-Lösern für leistungskritische Simulationen in verschiedenen Branchen.
• Siemens: Siemens nutzt cuDSS in Simcenter STAR-CCM+, um Simulationen von Strukturen in Fluid-Struktur-Interaktions-Workflows zu beschleunigen.
• Synopsys: Synopsys nutzt cuDSS in seinem Simulator-Tool Sentaurus Device, um Simulationen von fortschrittlichen Logik-, Speicher- und Leistungs-Chips zu beschleunigen, und hilft Infineon, zunehmend komplexe Bauelemente schneller zu modellieren.

Beschleunigte Simulation im großen Maßstab

Da Simulationsworkloads an Größe und Komplexität zunehmen, kann cuDSS direkt ab Werk von einzelnen Workstations bis hin zu großen Computing-Clustern skalieren.

Entwickler können cuDSS in bestehende Ingenieurs-, Wissenschafts- und Optimierungssoftware integrieren und so GPU-Beschleunigung in Tools bringen, die bereits von Ingenieuren und Forschern genutzt werden. Sie können cuDSS über C-, C++-, Python- und Fortran-Schnittstellen verwenden.

Erfahren Sie mehr über cuDSS, indem Sie den NVIDIA-Demostand und den Dassault-Systèmes-Stand auf der GTC Berlin besuchen.

Titelbild mit freundlicher Genehmigung von Dassault Systèmes.