Nvidia Integra Simulação de Física em sua Ferramenta de Agente de IA

A Nvidia (NVDA ) incorporou suas bibliotecas de física-AI PhysicsNeMo e um conjunto de bibliotecas de matemática de GPU ao NVIDIA Agent Toolkit, tornando os solvers acelerados algo que um agente de design autônomo pode chamar da mesma forma que chama qualquer outra ferramenta. A empresa anunciou a expansão da Conferência de Automação de Design em Long Beach, Califórnia, ao lado de uma nova biblioteca chamada cuISS destinada a solvers esparsos iterativos.

Esse último item é a parte que vale a pena prestar atenção. A álgebra linear esparsa é a aritmética por trás de quase todas as simulações físicas que um engenheiro executa, desde o fluxo de fluidos até o estresse estrutural e eletromagnético, e é uma carga de trabalho que vive em clusters de CPU há décadas. A Nvidia agora envia três bibliotecas que cobrem isso: cuISS para solvers iterativos, cuDSS para os solvers esparsos diretos usados na simulação de circuitos e dispositivos, e cuEST para os métodos de química quântica que preveem como os materiais se comportam na escala atômica.

“A engenharia alcançou um ponto de inflexão. A IA pode agora trabalhar com as ferramentas da física, simulação e design”, disse Timothy Costa, vice-presidente e gerente geral de engenharia computacional da Nvidia, no anúncio.

O que está realmente se movendo para as GPUs

Remova o quadro do agente e os resultados publicados pela Nvidia lidos como um inventário de cargas de trabalho de simulação sendo transferidas dos processadores para os seus aceleradores. Cada figura abaixo é da própria Nvidia, relatada sem uma máquina de referência nomeada, contagem de núcleos ou versão de software:

• A Samsung relata até 20x mais rápido na litografia computacional usando cuLitho e está aplicando PhysicsNeMo a problemas de estresse térmico em escala de chip que abrangem até 10 bilhões de células.
• A Keysight está usando cuDSS para acelerar a simulação eletromagnética em até 10x.
• A Silvaco executou uma simulação de acoplador de borda fotônica de 3,2 bilhões de nós de malha em menos de quatro horas em 32 GPUs conectadas por NVLink, um trabalho que a Nvidia afirma que a simulação baseada em CPU não poderia lidar praticamente.
• A TSMC, Samsung e Synopsys estão integrando cuEST para o que a Nvidia afirma ser até 50x de aceleração em cargas de trabalho de química quântica.

A Cadence fornece a imagem mais clara de como isso é vendido. Seu AuraStack AI Super Agent, destinado a placas de circuito impresso e embalagem avançada, executa cuDSS no Millennium M2000, um sistema multiphísico Blackwell-based que a Cadence vende como um supercomputador. Em seu próprio blog da conferência, a Cadence afirma até 15x mais rápido nos fluxos de design e até 2x mais rápido no tempo de mercado em cima do multiplicador de 20x de multiphísica na liberação da Nvidia, e afirma o tamanho do pool endereçável claramente: a verificação sozinha consome bilhões de horas de computação por ano em toda a indústria.

A Nvidia também repetiu sua afirmação de que o Nemotron 3 Ultra open model lidera outros modelos abertos na codificação agente de nível de transferência de registro, o código de descrição de hardware que especifica a lógica de um chip. Esse resultado vem de um agente de pesquisa da Nvidia medido em um benchmark que a Nvidia publica, o que o torna uma medição da empresa de software da empresa em vez de um veredicto de fora.

As bibliotecas são gratuitas. O silício não é.

PhysicsNeMo é de código aberto sob a licença Apache 2.0, construído em PyTorch, com contêineres disponíveis sem custo. As bibliotecas CUDA-X são substitutos gratuitos para o código paralelo ajustado manualmente. Nenhum deles roda em lugar algum, exceto em GPUs da Nvidia.

Essa é a troca que o anúncio codifica. Dê as bibliotecas de software de engenharia numérica que os fornecedores de software de engenharia de outra forma teriam que escrever por conta própria, e o hardware por baixo se torna o único item que alguém paga. O Agent Toolkit é o canal de distribuição: modelos, ferramentas e um tempo de execução que a Cadence, Siemens e Synopsys estão cada uma construindo seus próprios agentes em cima, com as bibliotecas da Nvidia sentadas na parte inferior de todos os três pilhas.

Leia junto com a push paralela da Nvidia para colocar sua CPU Vera no trabalho de verificação que se recusa a rodar em GPUs, a estratégia cobre ambas as metades da conta de computação de uma empresa de chips. A simulação limitada pelo solver vai para os aceleradores. A verificação limitada por thread único vai para uma CPU que a Nvidia também constrói.

O que o lançamento não se compromete

A Nvidia não deu uma data de envio para cuISS. O anúncio vincula páginas de desenvolvedor para cuDSS e cuEST, mas não tem uma página de destino para apontar para a nova biblioteca, e descreve a Synopsys como ainda desenvolvendo casos de uso para ela em vez de executá-la em produção. A linguagem de abrigo seguro do lançamento é direta sobre o resto: muitos dos produtos descritos “permanecem em várias etapas e serão oferecidos em uma base quando e se disponíveis”.

As acelerações não têm um árbitro. O MLCommons publica resultados auditados para treinamento e inferência de IA, e nada comparável existe para engenharia assistida por computador, então cada múltiplo no lançamento é um número do fornecedor com nenhum ponto de comparação divulgado. As empresas de chips e sistemas que os avaliam estarão executando seus próprios designs por meio de seus próprios fluxos, o que é a única medição que decide uma compra.

O sinal a ser observado não é a próxima rodada de alegações de aceleração em uma feira de negócios. É se as organizações de engenharia começam a aposentar a capacidade de CPU em suas fazendas de simulação, uma mudança que aparece no que elas compram em vez do que elas dizem em um estande. A Nvidia agora colocou suas bibliotecas abaixo da plataforma de agente de cada fornecedor de software de design nomeado no lançamento, incluindo os agentes de verificação autônomos Synopsys que foram lançados na mesma conferência. Quem quer que vença o fluxo de design, o solver por baixo é o mesmo, e ele roda em silício da Nvidia.