探索可加速 CAE 的 CUDA-X 库
NVIDIA Warp
NVIDIA Warp 是一个开发者框架，用于在 Python 中构建和加速数据生成和空间计算。Warp 为程序员提供了一种编写基于 CAE 和机器学习的内核程序的简便方法。Warp 支持 PyTorch、JAX、PhysicsNeMo 和 NVIDIA Omniverse™ 库。
NVIDIA CUDA-X 库
NVIDIA CUDA-X 基于 CUDA® 构建，是一系列库的集合，可在计算密集型应用领域 (包括常见任务 (例如求解稀疏和密集线性代数) 的 AI 和 CAE) 中提供显著更高的性能。
NVIDIA cuBLAS
NVIDIA cuBLAS 是适用于 AI 和科学计算应用的加速计算库。cuBLAS 包含 API 扩展，可提供插入式行业标准 BLAS API 和 GEMM API，并支持针对 NVIDIA 架构高度优化的融合。
NVIDIA cuSOLVER
NVIDIA cuSOLVER 库提供各种分解和线性系统求解器，可显著加速许多与 CAE 相关的算法。
NVIDIA cuSPARSE
NVIDIA cuSPARSE 为 AI 和 HPC 应用提供具有 GPU 加速基本线性代数例程的高性能 API。cuSPARSELt 主机 API 通过 JIT LTO 提供结构化稀疏支持和无调用开销。
NVIDIA cuFFT
NVIDIA cuFFT 库提供 GPU 加速的快速里叶变换 (FFT) 实现，可在 CAE 中用于频谱方法、深度学习、高级流场后处理和航空声学分析等应用。
NVIDIA cuDSS
NVIDIA cuDSS 是一个用于稀疏矩阵的 GPU 加速线性求解器库。cuDSS 提供高性能的重排序、分解和求解功能，并支持各种矩阵类型和数字。cuDSS 支持单 GPU、多 GPU 和多节点，可支持各种 CAE 用例。
AmgX
AmgX 是一个完全 GPU 加速的核心求解器库，可加速 CAE 模拟中通常需要大量计算的线性求解器部分。该库非常适合隐式非结构化模拟，可提供热门的 Krylov 方法和预处理函数，包括代数多网格。
NVIDIA Omniverse
NVIDIA Omniverse 是一个库和微服务的集合，用于开发工业级数字孪生和物理 AI 仿真应用。
使用 AI 加速企业 CAE 解决方案
借助 NVIDIA 在加速基础设施、企业级软件和 AI 模型方面的全栈创新，转变设计和仿真流程。AI 加速的数字孪生可实现实时交互式设计，使工程师能够立即查看对关键性能指标的影响。这加速了设计工作流程，以更低的总体成本实现更快生产、更高的准确性、效率和基础设施性能。
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