NVIDIA cuDSS 正式发布，加速工程与科学仿真

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

复杂的工程壮举——从先进芯片到飞机再到工业系统——都依赖仿真来预测设计在建造前的性能表现。随着设计日益复杂，仿真运行时间更长，计算需求增加，并限制了团队能够测试的想法数量。

NVIDIA cuDSS 通过利用 GPU 加速求解大型稀疏系统——这是工程与科学仿真中反复出现、且常常限制团队可测试设计数量的数学密集型步骤。这使应用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、更精确的表示以及更广阔的设计空间。

行业领导者已在其工具中集成 NVIDIA cuDSS，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 中的稀疏求解加速了高达 10 倍（相比仅使用 CPU 的方法），加快了半导体材料和器件可靠性的探索。
COMSOL： 在 NVIDIA 加速计算上使用 COMSOL Multiphysics 与 NVIDIA cuDSS，ZEISS SMT 在 EUV 光刻等离子体仿真基准测试中实现了实测 4 倍加速，在六天零 14 小时内完成了完整仿真。
Cadence：在其 Celsius 软件中使用 cuDSS，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。
Dassault Systèmes： Dassault Systèmes 报告称，在其 Abaqus 结构和 CST 电磁求解器中使用 cuDSS，针对各行业性能关键型仿真实现了 8-10 倍加速。
Siemens： Siemens 在 Simcenter STAR-CCM+ 中使用 cuDSS，加速流固耦合工作流程中的结构仿真。
Synopsys： Synopsys 在其 Sentaurus Device 仿真器工具中使用 cuDSS，加速先进逻辑、存储器和功率芯片的仿真，帮助 Infineon 更快地对日益复杂的器件建模。

大规模加速仿真

随着仿真工作负载规模和复杂性的增长，cuDSS 可以开箱即用地从单台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。

欲了解更多关于 cuDSS 的信息，请访问 GTC Berlin 上的 NVIDIA 展台和 Dassault Systèmes 展台。

特色图片由 Dassault Systèmes 提供。