Nvidia Интегрирует Физические Симуляции в Свой Инструментарий AI-агентов

Nvidia (NVDA ) интегрировала свои физические библиотеки PhysicsNeMo и набор математических библиотек для GPU в инструментарий NVIDIA Agent Toolkit, что позволяет автономным агентам дизайна использовать ускоренные решения так же, как и любые другие инструменты. Компания объявила об расширении на Design Automation Conference в Лонг-Бич, Калифорния, вместе с новой библиотекой cuISS, предназначенной для итеративных разреженных решателей.

Этот последний пункт стоит рассмотреть более внимательно. Разреженная линейная алгебра – это арифметика, лежащая в основе почти каждой физической симуляции, которую запускает инженер, от потока жидкости до напряжения конструкции и электромагнетизма, и это нагрузка, которая десятилетиями жила на кластерах CPU. Nvidia теперь поставляет три библиотеки, покрывающие эту нагрузку: cuISS для итеративных решателей, cuDSS для прямых разреженных решателей, используемых в симуляции схем и устройств, и cuEST для квантово-химических методов, которые предсказывают поведение материалов на атомном уровне.

“Инженерия достигла точки бифуркации. AI может теперь работать с инструментами физики, симуляции и дизайна”, – сказал Тимоти Коста, вице-президент и генеральный менеджер вычислительной инженерии в Nvidia, в объявлении.

Что на самом деле перемещается на GPU

Если убрать рамки агента и посмотреть на результаты, опубликованные Nvidia, они читаются как список симуляционных задач, которые перемещаются с процессоров на ускорители. Каждая цифра ниже является собственными данными Nvidia, представленными без указания базовой машины, количества ядер или версии программного обеспечения:

• Samsung сообщает о повышении скорости вычислительной литографии до 20 раз с помощью cuLitho и применяет PhysicsNeMo к задачам термического напряжения на уровне чипа, охватывающим до 10 миллиардов ячеек.
• Keysight использует cuDSS для ускорения электромагнитной симуляции до 10 раз.
• Silvaco выполнил симуляцию фотонного краевого соединителя с 3,2 миллиардами узлов сетки за менее чем четыре часа на 32 GPU, соединенных NVLink, задачу, которую Nvidia утверждает, что CPU-симуляция не может практически выполнить.
• TSMC, Samsung и Synopsys интегрируют cuEST, что, по заявлению Nvidia, обеспечивает до 50-кратное ускорение основных задач квантовой химии.

Cadence дает наиболее четкую картину того, как это продается. Ее AuraStack AI Super Agent, предназначенный для печатных плат и продвинутой упаковки, запускает cuDSS на Millennium M2000, систему многофизической симуляции Blackwell, которую Cadence продает как суперкомпьютер. В своем блоге конференции Cadence утверждает, что это обеспечивает до 15-кратное ускорение рабочих процессов дизайна и до 2-кратное ускорение времени выхода на рынок, помимо 20-кратного показателя многофизической симуляции в релизе Nvidia, и указывает размер адресуемой аудитории явно: только верификация потребляет миллиарды часов вычислений в год по всей отрасли.

Nvidia также повторила свое утверждение, что модель Nemotron 3 Ultra занимает первое место среди других открытых моделей по агентному кодированию проектов на уровне регистров, кода, который определяет логические схемы чипа. Этот результат получен из агента Nvidia Research, измеренного на бенчмарке, который Nvidia публикует, что делает его измерением программного обеспечения компании, а не внешним вердиктом.

Библиотеки бесплатны. Кремний не бесплатен.

PhysicsNeMo имеет открытый исходный код под лицензией Apache 2.0, построен на PyTorch, и контейнеры доступны бесплатно. Библиотеки CUDA-X являются бесплатными заменами ручного параллельного кода. Ничто из этого не запускается нигде, кроме GPU Nvidia.

Это тот обмен, который закодирован в объявлении. Отдать безвозмездно численный слой инженерного программного обеспечения, который поставщики программного обеспечения в противном случае должны были написать сами, и аппаратное обеспечение внизу становится единственной статьей расходов, которую кто-либо платит. Agent Toolkit является каналом распространения: модели, инструменты и среда выполнения, над которыми Cadence, Siemens и Synopsys строят свои собственные агенты, с библиотеками Nvidia, расположенными внизу всех трех стеков.

Читая вместе с параллельным толчком Nvidia, чтобы использовать свой CPU Vera в задачах верификации, которые отказываются запускаться на GPU, стратегия охватывает обе половины счета за вычисления компании по производству чипов. Симуляции, ограниченные решателями, переходят на ускорители. Однопоточные задачи верификации переходят на CPU, который Nvidia также строит.

Что релиз не гарантирует

Nvidia не указала дату выпуска cuISS. В объявлении есть ссылки на страницы разработчиков для cuDSS и cuEST, но нет страницы, на которую можно было бы указать для новой библиотеки, и в нем говорится, что Synopsys еще разрабатывает случаи использования для нее, а не запускает ее в производстве. Собственный язык безопасной гавани релиза прямо говорит о остальном: многие из описанных продуктов “остаются на различных стадиях и будут предлагаться по мере их наличия”.

Ускорения не имеют рефери. MLCommons публикует проверенные результаты для обучения и вывода AI, и ничего подобного не существует для компьютерной инженерии, поэтому каждый множитель в релизе является цифрой поставщика без раскрытия точки сравнения. Компании по производству чипов и систем, оценивающие их, будут запускать свои собственные проекты через свои собственные потоки, что является единственной мерой, которая решает вопрос о покупке.

Сигнал, за которым стоит следить, – это не следующий раунд заявлений об ускорении на выставке. Это то, начнут ли инженерные организации выводить из эксплуатации емкость CPU в своих фермах симуляций, сдвиг, который проявляется в том, что они покупают, а не в том, что они говорят на стенде. Nvidia теперь разместила свои библиотеки под платформой агента каждого поставщика программного обеспечения для дизайна, названного в релизе, включая автономные агенты верификации Synopsys, представленные на той же конференции. Какой бы из них ни выиграл поток дизайна, решатель внизу будет один и тот же, и он запускается на кремнии Nvidia.