英偉達在近期舉辦的SC25大會上，公布了其在AI超級計算領域的多項創(chuàng)新成果，其中Apollo系列AI物理開放模型和Warp物理模擬開源Python框架成為關注焦點。這兩項技術旨在推動多個行業(yè)在模擬與設計流程上的效率提升。
Apollo系列模型通過整合神經(jīng)算子、Transformer模型和擴散方法等前沿機器學習架構，并結合特定領域知識，為電子器件自動化、半導體、結構力學、天氣與氣候預測、計算流體動力學、電磁學以及多物理場等領域提供了強大的支持。這種跨領域的適用性使其成為工業(yè)界和科研界的重要工具。
目前，多家知名企業(yè)已開始采用Apollo系列模型來優(yōu)化其設計流程。應用材料、Cadence、LAM Research泛林、Luminary Cloud、KLA、PhysicsX、Rescale、西門子和Synopsys等公司均表示，這些開放模型顯著加速了他們的模擬工作，并提升了設計精度。
與此同時，英偉達推出的Warp框架為仿真、機器人和機器學習工作負載提供了結構化解決方案。該框架將Python的易用性與接近原生CUDA代碼的性能相結合，實現(xiàn)了計算物理和AI任務高達245倍的GPU加速。這一特性使其在處理復雜計算任務時表現(xiàn)出色。
Warp框架還支持創(chuàng)建GPU加速的3D仿真工作流程，并能夠與PyTorch、JAX、NVIDIA PhysicsNeMo和NVIDIA Omniverse中的機器學習管道無縫集成。這種兼容性使其成為跨領域開發(fā)的理想選擇。
在應用方面，西門子、Neural Concept和Luminary Cloud等公司已率先采用Warp技術，以提升其仿真和機器學習任務的效率。這些企業(yè)的實踐表明，Warp框架在實際應用中能夠顯著縮短開發(fā)周期并降低成本。
