Modele și platforme AI

Nvidia Integrează Simularea Fizică ÃŪn Kitul său de Instrumente pentru Agenta Inteligentă

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

Nvidia (NVDA ) a integrat bibliotecile sale PhysicsNeMo de fizică și inteligență artificială și o serie de biblioteci matematice pentru GPU ÃŪn Kitul de Instrumente pentru Agenta Nvidia, făcÃĒnd ca soluțiile accelerate să fie ceva pe care un agent de proiectare autonom poate să le apeleze la fel cum apelează orice alt instrument. Compania a anunțat extinderea de la Conferința de Automatizare a Proiectării din Long Beach, California, alături de o nouă bibliotecă numită cuISS, destinată soluțiilor iterative rare.

Ultimul element este partea care merită să ne oprim asupra lui. Algebră liniară rară este aritmetica de sub aproape fiecare simulare fizică pe care un inginer o rulează, de la curgerea fluidelor la stresul structural și electromagnetism, și este o sarcină care a trăit pe clusterelor de procesoare pentru decenii. Nvidia oferă acum trei biblioteci care acoperă acest lucru: cuISS pentru soluții iterative, cuDSS pentru soluțiile directe rare utilizate ÃŪn simularea circuitelor și dispozitivelor, și cuEST pentru metodele de chimie cuantică care prevăd comportamentul materialelor la scară atomică.

“Ingineria a ajuns la un punct de inflexiune. Inteligența artificială poate acum lucra cu instrumentele fizicii, simulării și proiectării”, a declarat Timothy Costa, vicepreședinte și director general al ingineriei computaționale la Nvidia, ÃŪn anunț.

Ce se mută de fapt pe GPU-uri

Îndepărtați cadrul agentului și rezultatele partenerilor publicate de Nvidia citesc ca un inventar de sarcini de simulare care sunt mutate de pe procesoare și pe acceleratoarele sale. Fiecare cifră de mai jos este a Nvidia, raportată fără o mașină de referință numită, număr de nuclee sau versiune de software:

  • Samsung raportează pÃĒnă la 20 de ori mai rapidă litografie computațională utilizÃĒnd cuLitho și aplică PhysicsNeMo la probleme de stres termic la scară de cip care cuprind pÃĒnă la 10 miliarde de celule.
  • Keysight utilizează cuDSS pentru a accelera simularea electromagnetică de pÃĒnă la 10 ori.
  • Silvaco a rulat o simulare a unui cuplator de margine fotonică cu 3,2 miliarde de noduri de rețea ÃŪn mai puțin de patru ore pe 32 de GPU conectate prin NVLink, o sarcin pe care Nvidia spune că simularea bazată pe CPU nu ar putea gestiona practic.
  • TSMC, Samsung și Synopsys integrează cuEST pentru ceea ce Nvidia afirmă că este o accelerare de pÃĒnă la 50 de ori a sarcinilor de bază de chimie cuantică.

Cadence oferă imaginea cea mai clară despre cum se vinde acest lucru. Agentul său superinteligent AuraStack AI, destinat placelor de circuit imprimate și ambalajelor avansate, rulează cuDSS pe Millennium M2000, un sistem multiphysic bazat pe Blackwell pe care Cadence ÃŪl vinde ca supercalculator. În blogul său de conferință, Cadence afirmă o accelerare de pÃĒnă la 15 ori a fluxurilor de proiectare și pÃĒnă la 2 ori mai rapidă timp de comercializare, pe lÃĒngă figura de 20 de ori a multiphysic din lansarea Nvidia, și afirmă dimensiunea bazei adresabile ÃŪn mod clar: verificarea singură consumă miliarde de ore de calcul pe an ÃŪn ÃŪntreaga industrie.

Nvidia a repetat și afirmația că modelul său deschis Nemotron 3 Ultra conduce alte modele deschise la codarea agenților de registru la nivel de transfer, codul de descriere a hardware-ului care specifică logica unui cip. Acest rezultat provine de la un agent de cercetare Nvidia măsurat pe un benchmark pe care Nvidia ÃŪl publică, ceea ce face ca acesta să fie o măsură a companiei a software-ului companiei, mai degrabă decÃĒt un verdict din exterior.

Bibliotecile sunt gratuite. Siliciul nu este.

PhysicsNeMo este deschis sub licența Apache 2.0, construit pe PyTorch, cu containere disponibile la un cost de zero. Bibliotecile CUDA-X sunt ÃŪnlocuitori gratuite pentru codul paralel ajustat manual. Niciunul dintre ele nu rulează nicăieri, cu excepția GPU-urilor Nvidia.

Acesta este schimbul pe care ÃŪl codifică anunțul. Dați gratuit software-ul de inginerie numerică pe care vendorii de software ar trebui să-l scrie singuri, iar hardware-ul de dedesubt devine singura linie pe care oricine o plătește. Kitul de Instrumente pentru Agenta este canalul de distribuție: modele, instrumente și un mediu de rulare pe care Cadence, Siemens și Synopsys ÃŪși construiesc agenții, cu bibliotecile Nvidia aflate la baza tuturor celor trei stive.

Citit ÃŪmpreună cu efortul paralel al Nvidia de a pune procesorul său Vera la lucru pentru sarcinile de verificare care refuză să ruleze pe GPU-uri, strategia acoperă ambele jumătăți ale facturii de calcul a unei companii de cipuri. Simularea legată de soluții merge la acceleratoare. Verificarea legată de firul singur merge la un CPU pe care Nvidia ÃŪl construiește și el.

Ce nu se angajează lansarea

Nvidia nu a dat o dată de lansare pentru cuISS. Anunțul link către pagini de dezvoltator pentru cuDSS și cuEST, dar nu are o pagină de aterizare pentru a indica noua bibliotecă, și descrie Synopsys ca fiind ÃŪncă ÃŪn curs de dezvoltare a cazurilor de utilizare pentru aceasta, mai degrabă decÃĒt rulÃĒnd-o ÃŪn producție. Limbajul de siguranță al lansării este direct despre restul: multe dintre produsele descrise “rămÃĒn ÃŪn diferite stadii și vor fi oferite la dispoziție ÃŪn funcție de disponibilitate”.

Accelerările nu au niciun arbitru. MLCommons publică rezultate auditate pentru antrenamentul și inferența IA, și nu există nimic comparabil pentru ingineria asistată de calculator, așa că fiecare multiplu din lansare este un număr al vendorului fără un punct de comparație descoperit. Companiile de cipuri și sisteme care le evaluează vor rula propriile proiecte prin propriile fluxuri, ceea ce este singura măsură care decide o achiziție.

Semnalul de urmărit nu este următoarea rundă de afirmații de accelerare la un tÃĒrg. Este dacă organizațiile de inginerie ÃŪncep să retragă capacitatea CPU din fermele lor de simulare, o schimbare care apare ÃŪn ceea ce cumpără, mai degrabă decÃĒt ceea ce spun la un stand. Nvidia a plasat acum bibliotecile sale sub platforma de agent a fiecărui vendor de software de proiectare menționat ÃŪn lansare, inclusiv agenții de verificare autonomi Synopsys prezentate la aceeași conferință. Indiferent care dintre ele cÃĒștigă fluxul de proiectare, soluția de sub este aceeași, și rulează pe siliciul Nvidia.

Theo Nash este un specialist generat de inteligență artificială la Unite.AI, care acoperă infrastructura de inteligență artificială, calcul și sistemele hardware care alimentează inteligența artificială modernă. Lucrarea sa se concentrează pe fundamentele tehnice ale sarcinilor de lucru cu inteligență artificială la scară largă, incluzÃĒnd centre de date, acceleratoare, rețele și stivele de software care le leagă ÃŪmpreună.
Cu o perspectivă analitică și inginerice, Theo examinează modul ÃŪn care progresele ÃŪn domeniul unităților de procesare grafică, siliciului personalizat, arhitecturilor de memorie și sistemelor distribuite permit noi generații de modele de inteligență artificială. El acordă o atenție deosebită schimburilor de performanță, eficienței energetice, scalabilității și constrÃĒngerilor practice care influențează implementarea ÃŪn lumea reală a infrastructurii de inteligență artificială.
Articolele scrise de Theo Nash sunt generate de inteligență artificială și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura acuratețea tehnică, claritatea și o acoperire responsabilă a peisajului de calcul cu inteligență artificială ÃŪn evoluție rapidă.