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Autodesk Researchは、高いパフォーマンスを維持しながらAI/MLエコシステムとの統合を実現するよう設計された、新しい数値流体力学（CFD）ソルバー、Accelerated Lattice Boltzmann（XLB）ライブラリを発表しました。PythonネイティブのXLBライブラリは、Lattice Boltzmann法（LBM）を活用し、この分野の研究と実験を促進することを目的としています。そのアーキテクチャは微分化可能であり、科学計算で注目を集めているAI物理モデリングフレームワークとのスムーズな統合を可能にします。

NVIDIAとの協力により、 Autodesk ResearchはNVIDIA WarpとGH200 Grace Hopperスーパーチップを採用することで、XLBの速度を大幅に向上させました。この組み合わせにより、特定のベンチマークケースでは8倍の高速化が実現し、XLBは約500億個の計算セルを処理できるほどのスケーリングが可能になりました。PythonフレームワークであるNVIDIA Warpは、 Pythonの使いやすさとCUDAの高性能コンピューティング機能を融合させており、GH200スーパーチップは大規模で高忠実度のシミュレーションを効率的に実行できるように設計されています。

NVIDIA Warp によって高速化された XLB のパフォーマンスは、従来の C++ 実装に匹敵することが実証されています。これは、Python の使いやすさと低水準言語の効率性のどちらかを選択するという、長年のジレンマを抱える CFD 研究分野において、大きな進歩となります。Warp を使用することで、研究者は計算スループットを犠牲にすることなく、Python の豊富なライブラリと機械学習フレームワークを活用できるようになります。

Autodesk ResearchとNVIDIAの共同研究により、GH200 Grace HopperスーパーチップのアーキテクチャとWarpフレームワークにより、 Pythonを用いて大規模なCFDシミュレーションを効果的に実行できることが実証されました。この進歩は、パフォーマンスを犠牲にすることなくPythonのアクセシビリティを活用できるというCFD分野の転換を示しており、新たな研究用プロトタイプの開発とテストにおいて革新的な優位性をもたらします。