NVIDIA cuDSS 正式普遍可用，加速工程与科学模拟

NVIDIA cuDSS 今日正式全面上市，是一个NVIDIA CUDA-X 库，可将工程和科学仿真中的关键环节转移到 GPU 上。

从先进芯片、飞机到工业系统，复杂的工程项目都依赖仿真，在制造之前预测设计的性能。随着设计日益复杂，仿真运行时间不断增加，计算需求也随之提升，从而限制了团队能够测试的方案数量。

NVIDIA cuDSS 利用 GPU 加速求解大型稀疏系统——这是工程和科学仿真中反复出现、且通常限制团队可测试设计数量的高强度数学步骤——让应用缩短获得结果所需的时间并提高仿真吞吐量，使最终用户能够以更低的成本探索更大、更逼真的模型、更准确的表示以及更广阔的设计空间。

行业领先企业已经开始将 NVIDIA cuDSS 集成到其工具中，以改变面向终端客户的工作流程：

Applied Materials： 借助 cuDSS，Applied Materials 在其基于物理、以缺陷为核心的仿真平台 Ginestra 中，将稀疏求解速度提升至仅使用 CPU 方案的最高 10 倍，加快了半导体材料和器件可靠性的探索。
COMSOL： ZEISS SMT 在 NVIDIA 加速计算平台上使用配备 NVIDIA cuDSS 的 COMSOL Multiphysics，在 EUV 光刻等离子体仿真基准测试中实现了实测 4 倍加速，将完整仿真时间缩短至 6 天 14 小时。
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 结构和计算仿真技术电磁求解器中使用 cuDSS，可在各行业的关键性能仿真中实现 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 仿真工具中使用 cuDSS，加速先进逻辑芯片、存储芯片和功率芯片的仿真，帮助 Infineon 更快地对日益复杂的器件进行建模。

大规模加速仿真

随着仿真工作负载的规模和复杂性不断增长，cuDSS 可开箱即用地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经使用的工具带来 GPU 加速。他们可以通过 C、C++、 Python 和 Fortran 接口使用 cuDSS。

欢迎参观 GTC Berlin 的 NVIDIA 演示展台和 Dassault Systèmes 展台，详细了解 cuDSS。

特色图片由 Dassault Systèmes 提供。