英伟达Apollo与Warp框架：AI物理仿真加速实现方案
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11月18日，英伟达在SC25大会上揭晓了一系列人工智能超算领域的最新突破，其中包括备受期待的Apollo系列AI物理开放模型以及名为Warp的物理模拟开源Python框架。
Apollo系列模型专为电子器件自动化、半导体、结构力学、气象气候、计算流体力学、电磁学及多物理场等专业场景打造，融合了神计算子、Transformer架构与扩散模型等前沿机器学习技术，并结合各行业的专业知识体系，显著提升了建模精度与应用效率。目前已有多家企业开始采用该系列模型，用于加速仿真分析与设计流程的优化，涵盖应用材料、Cadence、泛林研究、KLA、西门子、Synopsys、Luminary Cloud、PhysicsX以及Rescale等知名厂商。
与此同时，全新推出的Warp框架为物理仿真、机器人技术与机器学习任务提供了一套高效的结构化开发方案。该框架在保持Python语言易用性的同时，实现了接近原生CUDA代码的运行性能，针对计算物理与人工智能任务，最高可实现245倍的GPU加速效果。Warp支持构建完整的GPU加速三维仿真流程，并能够无缝集成PyTorch、JAX、NVIDIA PhysicsNeMo与NVIDIA Omniverse中的机器学习管道。西门子、Neural Concept、Luminary Cloud等企业已着手采用Warp技术，以提升其仿真与建模能力。
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