NVIDIA выпустила cuDSS: решение инженерных задач на GPU ускоряется до 10 раз

NVIDIA объявила о general availability (GA, то есть о переходе из тестового режима в статус полноценного коммерческого релиза) библиотеки cuDSS — ещё одного компонента набора CUDA-X, который компания развивает для переноса типовых вычислительных задач с CPU на GPU. cuDSS отвечает за решение больших разреженных систем линейных уравнений — этап, который присутствует почти в любой инженерной или научной симуляции и часто становится узким местом всего расчёта.

Что такое разреженные системы и почему их решение — проблема

Разреженная система — это набор уравнений, в матрице которой подавляющее большинство коэффициентов равно нулю. Такие системы возникают, когда физическую модель — деталь конструкции, микросхему, поток жидкости — разбивают на множество мелких элементов методом конечных элементов или аналогичными подходами: каждый элемент взаимодействует лишь с ближайшими соседями, а не со всеми остальными сразу. По данным NVIDIA, именно решение этих систем — самый тяжёлый по вычислениям и при этом повторяющийся шаг в инженерных и научных симуляциях, и он нередко ограничивает, сколько вариантов проекта инженеры успевают проверить за разумное время.

cuDSS, по описанию компании, переносит этот этап на GPU и должен сокращать время получения результата, увеличивать пропускную способность расчётов и позволять работать с более крупными и детализированными моделями при тех же затратах. Это заявления производителя: независимой проверки методики измерений источник не приводит.

Ускорение до 10 раз у Applied Materials и 4 раза у ZEISS SMT

Applied Materials применяет cuDSS в платформе Ginestra — системе физически обоснованного моделирования, которая, в частности, используется для анализа дефектов в полупроводниковых материалах. По сообщению NVIDIA, решение разреженных систем в Ginestra на GPU ускорилось до 10 раз по сравнению с расчётами только на CPU, что должно ускорить исследование материалов и оценку надёжности устройств.

ZEISS SMT тестировала cuDSS в COMSOL Multiphysics — пакете инженерного моделирования — на задаче симуляции плазмы для EUV-литографии. В этом бенчмарке компания получила измеренное ускорение в 4 раза на ускорителях NVIDIA; полный расчёт при этом занял шесть дней и 14 часов.

Кто ещё интегрирует cuDSS

В список компаний, подключивших библиотеку к своим инструментам, NVIDIA включает ещё нескольких крупных поставщиков инженерного ПО:

• Cadence использует cuDSS в программе Celsius для расчётов нагрева, механических напряжений и деформаций в сложных чипах и 3D-сборках; по словам NVIDIA, клиенты Cadence — например, Nokia — благодаря этому быстрее анализируют сложные проекты
• Dassault Systèmes сообщает об ускорении в 8–10 раз в решателях Abaqus при структурных и электромагнитных расчётах
• Siemens применяет cuDSS в Simcenter STAR-CCM+ для ускорения расчётов конструкций в задачах взаимодействия жидкости и твёрдого тела
• Synopsys задействует библиотеку в симуляторе Sentaurus Device для ускорения моделирования современных логических чипов, чипов памяти и силовых чипов — в частности, это помогает Infineon быстрее моделировать сложные устройства

Как подключить cuDSS

Разработчики могут встроить cuDSS в собственные инженерные и научные приложения через интерфейсы на C, C++, Python и Fortran. По описанию NVIDIA, библиотека масштабируется «из коробки»: один и тот же код можно запускать как на отдельной рабочей станции, так и на крупном вычислительном кластере.