Nvidian Fysiikkasimulaatio Siirtyy Yhtiön AI-Agenttityökalupakettiin

Nvidia (NVDA ) on sisällyttänyt PhysicsNeMo-fysiikkasimulaatio- ja CUDA-X-matemaattiset kirjastot NVIDIA Agent Toolkit -pakettiin, mikä mahdollistaa nopeutettujen ratkaisujen käytön autonomisissa suunnittelijoissa. Yhtiö julkisti laajennuksen Design Automation Conference -tapahtumassa Long Beachissa, Kaliforniassa, yhdessä uuden cuISS-kirjaston kanssa, joka on tarkoitettu iteratiivisille harvojen ratkaisijoille.

Viimeksi mainittu on se osa, johon kannattaa kiinnittää huomiota. Harva lineaarialgebra on laskentatakuu melkein jokaisessa fyysisessä simulaatiossa, jonka insinööri suorittaa, aina virtausilmiöstä rakenteelliseen jännitykseen ja sähkömagneettisuuteen, ja se on työkuorma, joka on toiminut prosessoriklustereilla vuosikymmenien ajan. Nvidia toimittaa nyt kolme kirjastoa, jotka kattavat sen: cuISS iteratiivisille ratkaisijoille, cuDSS suorille harvoille ratkaisijoille, joita käytetään piirien ja laitteiden simulaatiossa, ja cuEST kvanttimekaanisille menetelmille, jotka ennustavat materiaalien käyttäytymistä atomitason mittakaavassa.

“Insinöörit ovat saavuttaneet käännekohtansa. AI voi nyt työskennellä fysiikan ja simulaation työkalujen kanssa”, sanoi Timothy Costa, Nvidian laskennallisen insinööritieteellisen yksikön varapresidentti ja johtaja ilmoituksessa.

Mikä siis siirtyy todella GPU:lle

Poista agenttikehys ja Nvidian julkaisemat tulokset luettavat simulaatiotyökuormien luettelona, jotka siirretään prosessoreilta yhtiön kiihdyttimiin. Jokainen alla oleva lukema on Nvidian oma, ilman nimettyä vertailukonetta, ydinlukumäärää tai ohjelmistoversiota:

• Samsung raportoi jopa 20-kertaisen nopeamman laskennallisen litografian cuLitho-kirjaston avulla ja soveltaa PhysicsNeMo:ta piirin mittakaavan lämpöjännitysongelmiin, jotka kattavat jopa 10 miljardia solua.
• Keysight käyttää cuDSS:ää sähkömagneettisen simulaation nopeuttamiseen jopa 10-kertaisesti.
• Silvaco suoritti 3,2 miljardin solmun valokuitupistorasioita simulaation alle neljässä tunnissa 32 GPU:lla, jotka olivat yhdistetty NVLinkillä, työ, jonka Nvidia sanoo, että CPU-pohjainen simulaatio ei voi käytännössä käsitellä.
• TSMC, Samsung ja Synopsys integroivat cuEST:iä, jonka Nvidia sanoo olevan jopa 50-kertaista nopeutusta ydin kvanttimekaanisissa työkuormissa.

Cadence tarjoaa selkeimmän kuvan siitä, miten tämä myydään. Sen AuraStack AI Super Agent, joka on tarkoitettu painettujen piirilevyjen ja edistyneiden pakkausten suunnittelijoille, suorittaa cuDSS:ää Millennium M2000:llä, Blackwell-pohjaisella monifysiikkajärjestelmällä, jonka Cadence myy supertietokoneena. Omassa konferenssiblogissaan Cadence väittää jopa 15-kertaisesti nopeampia suunnitteluprosesseja ja jopa 2-kertaisesti nopeampaa markkinoille pääsyä Nvidian julkaisun 20-kertaista monifysiikkalukemaa vastaan, ja se ilmoittaa osoitettavissa olevan poolin koon selvästi: vain vahvistus kuluttaa miljardeja laskentatunteja vuodessa koko teollisuudessa.

Nvidia toisti myös väittämänsä, että Nemotron 3 Ultra -avoin malli on paras avoimista malleista rekisterisiirtotason suunnittelun agenteissa, laitteiston kuvauskoodi, joka määrittää piirin logiikan. Tulos tulee Nvidian tutkimusagentista, joka on mitattu Nvidian julkaisemalla benchmarkilla, mikä tekee siitä yhtiön mittauksen yhtiön ohjelmistosta eikä ulkopuolisen tuomion.

Kirjastot ovat ilmaisia. Piirien valmistus ei ole.

PhysicsNeMo on avoimen lähdekoodin Apache 2.0 -lisenssillä, rakennettu PyTorchille, ja kontit ovat saatavilla ilman kustannuksia. CUDA-X -kirjastot ovat ilmaisia, valmiiksi toteutettuja korvikkeita räätälöidyille rinnakkaisille koodille. Mikään niistä ei toimi muualla kuin Nvidian GPU:illa.

Se on kauppa, jonka ilmoitus koodaa. Anna pois numeerinen kerros insinööritieteellisille ohjelmistoille, jotka muuten olisivat itse kirjoittaneet, ja laitteisto alle tulee ainoaksi maksulliseksi kohteeksi, jonka kukaan maksaa. Agent Toolkit on jakelukanava: mallit, työkalut ja suoritusaika, joita Cadence, Siemens ja Synopsys rakentavat omat agenttinsa, Nvidian kirjastot ovat kaikkien kolmen pinnojen alimmassa kerroksessa.

Lukekaa yhdessä Nvidian rinnakkaisten pyrkimyksien kanssa asentaa Vera CPU:nsa vahvistuslaskentatyökuormiin, jotka eivät suostu juoksemaan GPU:illa, strategia kattaa molemmat osat piiriyhtiön laskentalaskua. Ratkaisuun sidottu simulaatio menee kiihdyttimiin. Yksilöivän vahvistuksen menee CPU:hen, jonka Nvidia myös rakentaa.

Mihin julkistus ei sitoudu

Nvidia ei anna cuISS:lle toimituspäivämäärää. Ilmoitus linkittää kehittäjäsivuja cuDSS:lle ja cuEST:lle, mutta sillä ei ole laskeutumissivua, johon voisi osoittaa uudelle kirjastolle, ja se kuvailee Synopsysia edelleen kehittämässä käyttötapoja sille, eikä suorittamassa sitä tuotannossa. Julkaisun omat turvallisuussäännökset ovat suoria: monet kuvattuja tuotteista “säilyvät eri vaiheissa ja tarjotaan saatavilla olevan perusteella”.

Nopeutukset eivät myöskään ole tuomio. MLCommons julkaisee tarkastettuja tuloksia AI-koulutuksesta ja johtamisesta, eikä mitään vastaavaa ole tietokoneavusteisessa insinööritieteessä, joten jokainen monikerta julkaisussa on myyjän luku ilman paljastettua vertailupistettä. Piiri- ja järjestelmäyhtiöt, jotka arvioivat niitä, suorittavat omat suunnitelmansa omien prosessien kautta, mikä on ainoa mittaus, joka päättää oston.

Seuraamisen arvoinen signaali ei ole seuraava kierros nopeutusväitteitä messuilla. Se on, aloittavatko insinööritoimistot lopettamassa CPU-kapasiteetin simulaatiopuutarhoissaan, muutos, joka näkyy siinä, mitä he ostavat, eikä siinä, mitä he sanovat messuosastolla. Nvidia on nyt asettanut kirjastonsa jokaisen suunnittelutoimiston alustalle, mukaan lukien Synopsysin autonomiset vahvistusagentit, jotka esiteltiin samassa konferenssissa. Kuka tahansa voittaa suunnitteluvirran, ratkaisija sen alla on sama, ja se toimii Nvidian piirien päällä.