NVIDIA cuDSS ist allgemein verfügbar: GPU-Beschleunigung für Simulationen

Was cuDSS leistet

Ingenieure verlassen sich auf Simulationen, um vorherzusagen, wie sich Chips, Flugzeuge und Industrieanlagen verhalten, bevor sie gebaut werden. Je komplexer die Entwürfe werden, desto länger dauern die Simulationen, so NVIDIA. Das erhöht den Rechenbedarf und begrenzt, wie viele Ideen Teams testen können.

cuDSS zielt auf einen bestimmten Schritt: das Lösen großer dünnbesetzter Gleichungssysteme. NVIDIA beschreibt ihn als den mathematisch aufwendigen Schritt, der sich durch Engineering- und wissenschaftliche Simulationen immer wieder zieht und oft begrenzt, wie viele Entwürfe ein Team prüfen kann. Läuft er auf GPUs, können Anwendungen laut Unternehmen die Zeit bis zum Ergebnis verkürzen und den Simulationsdurchsatz steigern. Anwender könnten damit größere, realistischere Modelle, genauere Abbildungen und einen breiteren Entwurfsraum zu geringeren Kosten erkunden, sagt NVIDIA.

Softwarehersteller bereits an Bord

NVIDIA nennt mehrere Unternehmen, die cuDSS in ihre Werkzeuge integrieren. Die folgenden Zahlen stammen aus der Ankündigung von NVIDIA.

• Applied Materials: Dünnbesetzte Lösungen in der Simulationsplattform Ginestra liefen bis zu 10x schneller als mit reinen CPU-Ansätzen. Das beschleunigt die Erforschung von Halbleitermaterialien und der Zuverlässigkeit von Bauelementen.
• COMSOL: Mit COMSOL Multiphysics und cuDSS maß ZEISS SMT bei einem Benchmark zur Plasmasimulation für die EUV-Lithografie eine 4-fache Beschleunigung. Die vollständige Simulation war in sechs Tagen und 14 Stunden abgeschlossen.
• Cadence: Die Software Celsius nutzt cuDSS, um Simulationen von Wärme, mechanischer Belastung und Verzug in fortschrittlichen Chips und 3D-Chipdesigns zu beschleunigen. Kunden wie Nokia können so komplexe Entwürfe schneller analysieren.
• Dassault Systèmes: meldet eine 8- bis 10-fache Beschleunigung durch cuDSS in Abaqus sowie in den elektromagnetischen Solvern der Computer Simulation Technology.
• Siemens: setzt cuDSS in Simcenter STAR-CCM+ ein, um Simulationen von Strukturen in Workflows zur Fluid-Struktur-Interaktion zu beschleunigen.
• Synopsys: nutzt cuDSS in seinem Simulator Sentaurus Device für moderne Logik-, Speicher- und Leistungschips. Infineon kann damit zunehmend komplexe Bauelemente schneller modellieren.

Die Beschleunigung unterscheidet sich je nach Werkzeug und Arbeitslast, und die Angaben stammen von den Unternehmen und von NVIDIA, nicht aus unabhängigen Tests.

Skalierung und Zugang für Entwickler

cuDSS lässt sich laut NVIDIA ohne Zusatzaufwand von einzelnen Workstations bis zu großen Rechenclustern skalieren. Entwickler können die Bibliothek in bestehende Engineering-, Wissenschafts- und Optimierungssoftware einbinden und so Werkzeuge, die Ingenieure und Forscher bereits nutzen, mit GPU-Beschleunigung versehen. Die Bibliothek steht über Schnittstellen für C, C++, Python und Fortran bereit.

NVIDIA zeigt cuDSS auf der GTC Berlin an seinem Demostand und am Stand von Dassault Systèmes.

Was das für Anwender bedeutet

Für Ingenieure hängt der praktische Nutzen davon ab, ob ihre Simulationssoftware die Bibliothek übernimmt. Die von NVIDIA genannten Unternehmen decken Chipdesign, Halbleiterfertigung, Strukturanalyse und Strömungssimulation ab, die gemeldeten Zuwächse betreffen also mehrere Bereiche des Entwicklungsprozesses. Laut NVIDIA können Teams durch schnellere Lösungen mehr Entwürfe testen und mit realistischeren Modellen arbeiten. Für Softwareentwickler bieten die Schnittstellen in mehreren Sprachen die Möglichkeit, GPU-Beschleunigung hinzuzufügen, ohne ihre Produkte von Grund auf neu zu bauen.