NVIDIA cuDSS 正式发布，将工程与科学仿真中的大规模稀疏求解加速搬到 GPU

NVIDIA cuDSS 今日正式发布，是一款 NVIDIA CUDA-X 库，可将工程与科学仿真中的关键部分转移到 GPU 上。 

从先进芯片到飞机再到工业系统，复杂的工程成就都依赖仿真来预测设计在建造之前的性能表现。随着设计日益复杂，仿真运行时间更长，计算需求不断增加，也限制了团队可以测试的创意数量。

NVIDIA cuDSS 通过调用 GPU 来加速求解大型稀疏系统——这是在工程和科学仿真中反复出现、且常常限制团队可测试设计数量的重数学计算步骤。这使应用程序能够缩短获得结果的时间并提高仿真吞吐量，让最终用户能够以更低的成本探索更大、更真实的模型、更精确的表征以及更广的设计空间。

行业领导者已经在将 NVIDIA cuDSS 集成到他们的工具中，为其最终客户转变工作流程：

• Applied Materials： 借助 cuDSS，Applied Materials 将其基于物理、以缺陷为中心的仿真平台 Ginestra 中的稀疏求解速度相比纯 CPU 方式提升了最高 10 倍，加快了对半导体材料和器件可靠性的探索。
• COMSOL： 在 NVIDIA 加速计算上使用搭载 NVIDIA cuDSS 的 COMSOL Multiphysics，ZEISS SMT 在 EUV 光刻等离子体仿真基准测试中实现了实测 4 倍的加速，在六天十四小时内完成了完整仿真。
• Cadence： 在其 Celsius 软件中使用 cuDSS 来加速先进芯片和 3D 芯片设计中的热、结构应力和翘曲仿真，帮助包括 Nokia 在内的客户更快地分析复杂设计。
• 达索系统（Dassault Systèmes）： 达索系统报告称，在其 Abaqus 结构与计算机仿真技术电磁求解器中使用 cuDSS，为各行业的性能关键型仿真带来了 8-10 倍的加速。
• 西门子（Siemens）： 西门子在 Simcenter STAR-CCM+ 中使用 cuDSS 来加速流固耦合工作流程中的结构仿真。
• Synopsys： Synopsys 在其 Sentaurus Device 仿真工具中使用 cuDSS 来加速先进逻辑、存储和电源芯片的仿真，帮助英飞凌（Infineon）更快地对日益复杂的器件进行建模。

大规模加速仿真

随着仿真工作负载在规模和复杂性上不断增长，cuDSS 开箱即用，可以从单个工作站扩展到大型计算集群。

开发者可以将 cuDSS 集成到现有的工程、科学和优化软件产品中，为工程师和研究人员已在使用的工具带来 GPU 加速。他们可以通过 C、C++、Python 和 Fortran 接口使用 cuDSS。

如需了解更多关于 cuDSS 的信息，请访问 GTC 柏林大会的 NVIDIA 演示展位和 达索系统 展位。