NVIDIAは2026年10月21日(現地時間)、エンジニアリングおよび科学シミュレーションの特定の領域をGPUで加速するNVIDIA CUDA-Xライブラリ「NVIDIA cuDSS」の一般提供を開始しました。これにより、複雑な設計のシミュレーションにおける大規模疎行列の求解をGPUで高速化し、結果までの時間短縮とシミュレーションのスループット向上を実現します。
NVIDIA cuDSSは、高度なチップや航空機、産業システムなど、構築前の設計性能予測に不可欠なシミュレーションをサポートします。設計が複雑化するにつれてシミュレーションの実行時間が長くなり、コンピューティング需要が増大し、テスト可能なアイデアの数が制限される課題があります。cuDSSはこの課題に対し、大規模な疎行列の求解プロセスをGPUで高速化します。
これにより、エンドユーザーはより大規模で現実的なモデル、より正確な表現、そして広範な設計空間を低コストで探求できます。
業界リーダー企業は既にcuDSSをツールに統合し、ワークフローを変革しています。Applied Materials（アプライド・マテリアルズ）はGinestraプラットフォームでCPUのみの場合と比較して最大10倍の高速化を達成しました。COMSOLは、NVIDIA accelerated computing上のCOMSOL MultiphysicsとcuDSSを使用し、ZEISS SMTがEUVリソグラフィプラズマシミュレーションで4倍の速度向上を実現したと報告しています。Cadence（ケイデンス）はCelsiusソフトウェアでチップの熱、構造応力、反りシミュレーションを加速しています。Dassault Systèmes（ダッソー・システムズ）はAbaqus構造・コンピューターシミュレーション技術の電磁界ソルバー内でcuDSSを使用し、8〜10倍の高速化を報告しました。Siemens（シーメンス）はSimcenter STAR-CCM+で流体構造連成ワークフローにおける構造シミュレーションにcuDSSを活用しています。Synopsys（シノプシス）はSentaurus Deviceシミュレーターツールで先進ロジック、メモリ、パワーチップのシミュレーションを加速し、Infineonのデバイスモデリング高速化を支援しています。
cuDSSは、個々のワークステーションから大規模な計算クラスターまでスケールアウトが可能であり、開発者はC、C++、Python、Fortranインターフェースを通じて既存のエンジニアリング、科学、最適化ソフトウェアに統合できます。
参考: NVIDIA Blog (AI) (アーカイブ) — 2026年10月21日 19:30 (JST)
原文ハイライト"NVIDIA cuDSS, launched today in general availability, is an NVIDIA CUDA-X library"