NVIDIA cuDSS, disponible para acelerar simulaciones científicas y de ingeniería

El lanzamiento para el público en general del NVIDIA cuDSS, una biblioteca CUDA-X que traslada una parte fundamental de las simulaciones científicas y de ingeniería a las GPU, ha sido otra de las novedades presentadas por el gigante verde en el GTC 2026 que se está celebrando en Berlín y que ha contado con las soluciones de agentes y sistemas que impulsan la inteligencia en el escritorio como presentación más relevante.

Los proyectos de ingeniería complejos -desde chips avanzados hasta aeronaves y sistemas industriales- dependen de la simulación para predecir el rendimiento de los diseños antes de su construcción. A medida que los diseños se vuelven más complejos, las simulaciones tardan más en ejecutarse, lo que aumenta la demanda de recursos computacionales y limita la cantidad de ideas que los equipos pueden probar.

NVIDIA cuDSS promete acelerar la resolución de sistemas dispersos de gran tamaño, el paso computacionalmente complejo que se repite en las simulaciones científicas y de ingeniería y que a menudo limita la cantidad de diseños que un equipo puede probar, aprovechando las aceleradoras GPU. Esto permite que las aplicaciones reduzcan el tiempo de obtención de resultados y aumenten el rendimiento de la simulación, lo que posibilita a los usuarios finales explorar modelos más grandes y realistas, representaciones más precisas y un espacio de diseño más amplio a un menor coste.

A medida que las cargas de trabajo de simulación aumentan en tamaño y complejidad, cuDSS puede escalar de forma inmediata desde estaciones de trabajo individuales hasta grandes clústeres informáticos. Los desarrolladores pueden integrar cuDSS en sus programas informáticos de ingeniería, ciencia y optimización ya existentes, lo que permite incorporar la aceleración por GPU a las herramientas que ya utilizan ingenieros e investigadores. Pueden usar cuDSS a través de interfaces en C, C++, Python y Fortran.

Despliegue de NVIDIA cuDSS

Los líderes del sector ya están integrando NVIDIA cuDSS en sus herramientas para transformar los flujos de trabajo de sus clientes finales y la compañía ha destacado los siguientes casos de uso:

• Applied Materials: Con cuDSS, Applied Materials aceleró las soluciones de datos dispersos en Ginestra, su plataforma de simulación basada en la física y centrada en defectos, hasta 10 veces en comparación con los enfoques que solo utilizan la CPU, lo que agilizó la exploración de materiales semiconductores y la fiabilidad de los dispositivos.
• COMSOL: Utilizando COMSOL Multiphysics con NVIDIA cuDSS en la computación acelerada de NVIDIA, ZEISS SMT logró una aceleración medida de 4x en una prueba de rendimiento de simulación de plasma de litografía EUV, completando la simulación completa en seis días y 14 horas.
• Cadence: Utiliza cuDSS en su software Celsius para acelerar las simulaciones de calor, tensión estructural y deformación en chips avanzados y diseños de chips 3D, lo que ayuda a clientes como Nokia a analizar diseños complejos con mayor rapidez.
• Dassault Systèmes: Informa de una aceleración de 8 a 10 veces al utilizar cuDSS dentro de sus solucionadores electromagnéticos de tecnología de simulación estructural y por computadora Abaqus para simulaciones críticas de rendimiento en diversas industrias.
• Siemens: utiliza cuDSS en Simcenter STAR-CCM+ para acelerar las simulaciones de estructuras en flujos de trabajo de interacción fluido-estructura.
• Synopsys: Utiliza cuDSS en su herramienta de simulación de dispositivos Sentaurus para acelerar las simulaciones de chips avanzados de lógica, memoria y alimentación, lo que ayuda a Infineon a modelar dispositivos cada vez más complejos con mayor rapidez.