Nvidia Intègre la Simulation de Physique dans son Kit d’Outils d’Agent IA

Nvidia (NVDA ) a intégré ses bibliothèques de physique-AI PhysicsNeMo et un ensemble de bibliothèques mathématiques pour GPU dans le kit d’outils d’agent Nvidia, permettant aux agents de conception autonomes d’appeler des solveurs accélérés de la même manière qu’ils appellent n’importe quel autre outil. La société a annoncé l’expansion de la Conférence sur l’automatisation de la conception à Long Beach, en Californie, aux côtés d’une nouvelle bibliothèque appelée cuISS destinée aux solveurs itératifs épars.

C’est ce dernier point qui vaut la peine de s’y attarder. L’algèbre linéaire éparsse est l’arithmétique sous-jacente à presque toutes les simulations physiques que les ingénieurs exécutent, des flux de fluides aux contraintes structurelles en passant par l’électromagnétisme, et c’est une charge de travail qui a vécu sur des grappes de processeurs pendant des décennies. Nvidia expédie désormais trois bibliothèques couvrant ce domaine : cuISS pour les solveurs itératifs, cuDSS pour les solveurs épars directs utilisés dans la simulation de circuits et de dispositifs, et cuEST pour les méthodes de chimie quantique qui prédisent le comportement des matériaux à l’échelle atomique.

“L’ingénierie a atteint un point d’inflexion. L’IA peut désormais travailler avec les outils de la physique, de la simulation et de la conception”, a déclaré Timothy Costa, vice-président et directeur général de l’ingénierie computationnelle chez Nvidia, dans l’annonce.

Qu’est-ce qui se déplace réellement vers les GPU

En éliminant le cadre de l’agent et en lisant les résultats des partenaires publiés par Nvidia, on obtient un inventaire des charges de travail de simulation qui sont déplacées des processeurs vers ses accélérateurs. Chaque chiffre ci-dessous est celui de Nvidia, rapporté sans machine de référence nommée, nombre de cœurs ou version de logiciel :

• Samsung signale jusqu’à 20 fois plus de rapidité de lithographie computationnelle en utilisant cuLitho, et applique PhysicsNeMo à des problèmes de contrainte thermique à l’échelle de la puce s’étendant à 10 milliards de cellules.
• Keysight utilise cuDSS pour accélérer la simulation électromagnétique de jusqu’à 10 fois.
• Silvaco a exécuté une simulation de couplage de bord photonique à 3,2 milliards de nœuds de maillage en moins de quatre heures sur 32 GPU connectés par NVLink, un travail que Nvidia affirme que la simulation basée sur les processeurs ne peut pas gérer de manière pratique.
• TSMC, Samsung et Synopsys intègrent cuEST pour ce que Nvidia affirme être une accélération allant jusqu’à 50 fois sur les charges de travail de chimie quantique de base.

Cadence fournit l’image la plus claire de la façon dont cela est vendu. Son agent super AI AuraStack, destiné aux cartes de circuit imprimé et au conditionnement avancé, exécute cuDSS sur le Millennium M2000, un système multiphysique Blackwell que Cadence vend en tant que supercalculateur. Dans son propre blog de conférence, Cadence affirme jusqu’à 15 fois plus de rapidité dans les flux de conception et jusqu’à 2 fois plus de rapidité dans le temps de mise sur le marché, en plus des 20 fois de multiphysique dans le communiqué de presse de Nvidia, et il indique clairement la taille du bassin adressable : la vérification seule consomme des milliards d’heures de calcul par an dans l’industrie.

Nvidia a également répété son affirmation selon laquelle le modèle ouvert Nemotron 3 Ultra surpasse les autres modèles ouverts en codage agentic de conceptions de niveau de transfert de registres, le code de description matériel qui spécifie la logique d’une puce. Ce résultat provient d’un agent de recherche Nvidia mesuré sur un benchmark que Nvidia publie, ce qui en fait une mesure de logiciel de société plutôt qu’un verdict extérieur.

Les bibliothèques sont gratuites. Le silicium ne l’est pas.

PhysicsNeMo est open source sous licence Apache 2.0, basé sur PyTorch, avec des conteneurs disponibles sans frais. Les bibliothèques CUDA-X sont des remplacements gratuits pour le code parallèle réglé à la main. Aucun d’entre eux ne s’exécute nulle part sauf sur les GPU Nvidia.

C’est l’échange que l’annonce encode. Donner le logiciel d’ingénierie numérique que les fournisseurs de logiciels d’ingénierie auraient autrement dû écrire eux-mêmes, et le matériel en dessous devient la seule ligne que quelqu’un paie. Le Kit d’outils d’agent est le canal de distribution : modèles, outils et un runtime que Cadence, Siemens et Synopsys sont chacun en train de construire leurs propres agents, avec les bibliothèques Nvidia au bas de chacune des trois piles.

Lire cela avec la poussée parallèle de Nvidia pour mettre son processeur Vera à travail sur les charges de travail de vérification qui refusent de s’exécuter sur les GPU, la stratégie couvre les deux moitiés de la facture de calcul d’une société de puces. La simulation liée au solveur va aux accélérateurs. La vérification liée à un thread unique va à un processeur que Nvidia construit également.

Ce que la sortie ne s’engage pas à faire

Nvidia n’a pas donné de date de sortie pour cuISS. L’annonce lie les pages des développeurs pour cuDSS et cuEST, mais n’a pas de page d’accueil pour pointer vers la nouvelle bibliothèque, et elle décrit Synopsys comme étant toujours en développement d’utilisation pour celle-ci plutôt que de l’exécuter en production. Le langage de l’annonce lui-même est franc sur le reste : de nombreux produits décrits “restent à divers stades et seront proposés sur une base si et quand disponibles”.

Les accélérations n’ont pas non plus d’arbitre. MLCommons publie des résultats audités pour la formation et l’inférence de l’IA, et rien de comparable n’existe pour l’ingénierie assistée par ordinateur, donc chaque multiple dans l’annonce est un nombre de fournisseur sans point de comparaison divulgué. Les sociétés de puces et de systèmes qui les évaluent seront en train d’exécuter leurs propres conceptions à travers leurs propres flux, ce qui est la seule mesure qui décide d’un achat.

Le signal à surveiller n’est pas le prochain tour d’affirmations d’accélération lors d’un salon professionnel. C’est si les organisations d’ingénierie commencent à mettre hors service la capacité de processeur dans leurs fermes de simulation, un changement qui se manifeste par ce qu’ils achètent plutôt que par ce qu’ils disent à un stand. Nvidia a maintenant placé ses bibliothèques sous la plate-forme d’agent de chaque fournisseur de logiciel de conception nommé dans l’annonce, y compris les agents de vérification autonomes de Synopsys présentés à la même conférence. Quelle que soit la gagnante du flux de conception, le solveur en dessous est le même, et il s’exécute sur le silicium Nvidia.