Lanskap rekayasa berbantuan komputer (CAE) terus berkembang seiring dengan semakin pentingnya peran kecerdasan buatan (AI) dalam mendorong alur kerja. Fokus bergeser ke arah model berbasis AI yang berlandaskan fisika dan mampu melakukan generalisasi di berbagai geometri dan kondisi. Model-model ini bergantung pada sejumlah besar data yang sesuai dengan hukum fisika, berbeda dengan model bahasa yang lebih umum yang bergantung pada data teks.

NVIDIA telah memperkenalkan Warp, sebuah kerangka kerja yang dirancang untuk mempercepat simulasi, pembangkitan data, dan komputasi spasial. Warp menjembatani kesenjangan antara CUDA dan Python, memungkinkan pengembang untuk menulis kernel berkinerja tinggi dalam Python yang dikompilasi tepat waktu untuk eksekusi GPU yang efisien. Kerangka kerja ini menonjol karena memungkinkan pengembang untuk menulis kernel yang dieksekusi di semua elemen grid komputasi secara bersamaan, tanpa memerlukan mask Boolean yang rumit seperti yang dibutuhkan oleh kerangka kerja berbasis tensor.

Warp juga menawarkan dukungan bawaan untuk diferensiasi otomatis, sehingga lebih mudah diintegrasikan dengan alur kerja optimasi atau pelatihan. Fitur ini sangat bermanfaat bagi pengembang yang mengerjakan aplikasi di bidang simulasi, robotika, persepsi, dan pemrosesan geometri. Kerangka kerja Warp dari NVIDIA didemonstrasikan melalui pembuatan solver Navier–Stokes 2D, yang menunjukkan kemampuannya untuk menangani simulasi kompleks dan berintegrasi dengan kerangka kerja lain seperti PyTorch, JAX, dan NumPy.

Penerapan praktis Warp meluas melampaui simulasi hingga alur kerja industri berbasis AI di dunia nyata. Studi kasus menunjukkan peningkatan kinerja yang signifikan ketika Warp digunakan dalam berbagai konteks, seperti solver XLB Autodesk, MuJoCo Warp Google DeepMind untuk dinamika multibody, dan AutoAssembler C-Infinity untuk memproses rakitan CAD. Contoh-contoh ini menyoroti kemampuan Warp untuk memberikan kecepatan, efisiensi, dan skalabilitas dalam aplikasi fisika komputasional.

Bagi para pengembang dan peneliti yang tertarik memanfaatkan Warp untuk proyek fisika komputasi mereka, NVIDIA menyediakan sumber daya seperti notebook pengantar, contoh penyelesaian Navier–Stokes 2D, dan dokumentasi. Sesi NVIDIA GTC 2026 mendatang akan mengeksplorasi lebih lanjut kemampuan Warp dan aplikasinya dalam simulasi fisika komputasi.