NVIDIA cuDSS 现已正式推出，加速工程与科学仿真

NVIDIA cuDSS 现已作为 CUDA-X 库正式推出，旨在将工程与科学仿真中计算密集的环节转移到 NVIDIA GPU 上。其主要关注大型稀疏系统的求解——这是一类贯穿仿真工作流的数学运算，并可能成为制约工程团队可评估设计方案数量的主要因素。

仿真已是先进芯片、飞机和工业系统开发的核心环节，因为它能帮助团队在实体原型构建前预测性能。然而，随着模型日益精细，求解成本也随之上升。NVIDIA 表示，cuDSS 通过加速稀疏系统计算解决了这一问题，缩短了获取结果所需的时间，并增加了给定周期内可完成的仿真数量。

其目标不仅是让相同的工作流运行得更快。通过缩短关键计算的耗时，cuDSS 可以让团队切实可行地研究更大的模型、纳入更准确的表征并探索更广泛的设计空间。NVIDIA 将其定位为一种在增加团队可承担设计工作量的同时降低仿真成本的方法。

各类工程工作流中的性能提升

多家软件提供商和工程组织已将 cuDSS 纳入其产品或测试项目。以下性能数据为供应商报告的结果，与所列工具、模型和基准测试相关，并非针对所有仿真工作负载的通用保证。

• Applied Materials：该公司使用 cuDSS 加速其基于物理、以缺陷为中心的仿真平台 Ginestra 中的稀疏求解。Applied Materials 报告称，在此场景下性能最高可达纯 CPU 方法的 10 倍，目标是加快对半导体材料和器件可靠性的探索。
• ECOMSOL 和 ZEISS SMT：在采用 COMSOL Multiphysics 并在 NVIDIA 加速计算平台上使用 NVIDIA cuDSS 的极紫外光刻等离子体仿真基准测试中，ZEISS SMT 测得四倍加速。完整仿真耗时六天 14 小时。
• Cadence：Cadence 在 Celsius 软件中使用 cuDSS，用于先进芯片和三维芯片设计中涉及热量、结构应力和翘曲的仿真。该公司表示，Nokia 是使用这些能力分析复杂设计的客户之一。
• Dassault Systèmes：该公司报告称，在 Abaqus 结构和计算仿真技术中的电磁求解器里使用 cuDSS，可实现八至十倍加速。Dassault Systèmes 所述部署聚焦于多个行业的性能关键型仿真。
• Siemens：Siemens 在 Simcenter STAR-CCM+ 中使用 cuDSS，加速流固耦合工作流中相关结构的仿真。
• Synopsys：该公司在 Sentaurus Device 仿真器中使用 cuDSS，加速先进逻辑、存储器和电源芯片的仿真。Synopsys 表示，这项能力可帮助 Infineon 更快地建模日益复杂的器件。

GPU 加速稀疏求解最具价值的应用领域

cuDSS 主要适用于在仿真过程中反复求解大型稀疏系统的软件。其已报告的应用涵盖以下几个不同领域：

• 半导体设计与工艺分析：相关应用包括以缺陷为中心的材料建模、器件可靠性分析、极紫外光刻等离子体仿真，以及评估先进芯片封装中的热效应、应力和翘曲效应。
• 结构与多物理场分析：结构求解器和耦合仿真工具可利用 GPU 加速涉及大型稀疏系统、计算需求较高的阶段。
• 流固耦合：Simcenter STAR-CCM+ 的应用表明，cuDSS 可参与融合流体与结构计算的工作流。
• 通用工程与科学计算：由于 cuDSS 是库，而非完整的仿真应用，开发者可以将其引入现有的工程、科学和优化软件，无需依赖独立的终端用户产品。

NVIDIA 表示，cuDSS 可从单台工作站扩展至大型计算集群。开发者可以通过 C、C++、Python 和 Fortran 接口访问该库，从而将其集成到更广泛的计算工具和成熟工程工作流中。

性能取决于工作负载

引用这些加速数据时，应结合其原始应用背景进行解读。四倍、八至十倍或最高十倍等结果均来自特定应用和基准测试，原始资料并未表明每个模型都能获得同等程度的提升。仿真结构、迁移到 GPU 的工作流比例以及底层计算配置，都可能影响性能。

cuDSS 加速的是关键阶段，并不会自动将整个仿真迁移到 GPU。工作流中的其他组件可能仍需单独处理，因此实际收益取决于该库与周边软件的集成程度。原始资料未提供有关数值容差、精度对比、具体硬件配置、许可条款，以及与各类求解器和操作环境兼容性的详细信息，因此需要针对每次具体部署另行评估。

计算要求更高的模型仍会带来更高的整体计算需求。GPU 加速可以缩短迭代时间并提高仿真吞吐量，但无法消除构建和维护日益复杂的模型所产生的固有成本。因此，对于评估 cuDSS 的团队，实际问题在于：当前工作流中哪个稀疏求解阶段占据主导，周围的应用程序有多大比例可以从 GPU 执行中受益，以及所报告的性能提升对于自身模型是否仍然显著。

有关 cuDSS 的更多信息，可通过 GTC Berlin 上 NVIDIA 和 Dassault Systèmes 的演示展台获取。

资料来源：NVIDIA cuDSS Now Generally Available to Accelerate Engineering and Scientific Simulations（2026-10-21）。