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コンピュータ支援エンジニアリング（CAE）の分野は、人工知能（AI）がワークフローを推進する上でより重要な役割を果たすようになるにつれて、進化を遂げています。焦点は、物理法則に基づき、様々な形状や条件に一般化できるAI駆動型モデルへと移りつつあります。これらのモデルは、物理法則に準拠した膨大な量のデータに依存しており、テキストデータに依存する従来の言語モデルとは一線を画しています。

NVIDIAは、シミュレーション、データ生成、空間コンピューティングを高速化するために設計されたフレームワーク「Warp」を発表しました。WarpはCUDAとPythonの間のギャップを埋め、開発者が高性能なカーネルをPythonで記述し、GPUでの効率的な実行のためにジャストインタイムコンパイルできるようにします。このフレームワークの特長は、テンソルベースのフレームワークで必要とされる扱いにくいブールマスクを必要とせずに、計算グリッドのすべての要素で同時に実行されるカーネルを記述できる点です。

Warpは自動微分をネイティブでサポートしており、最適化やトレーニングのワークフローとの統合が容易です。この機能は、シミュレーション、ロボット工学、知覚、幾何処理などのアプリケーションを開発する開発者にとって特に有益です。NVIDIAのWarpフレームワークは、2Dナビエ・ストークス方程式ソルバーの構築を通して実証されており、複雑なシミュレーションの処理能力や、PyTorch、JAX、NumPyなどの他のフレームワークとの統合能力を示しています。

Warpの実用的な応用範囲は、シミュレーションにとどまらず、実際のAI駆動型産業ワークフローにまで及びます。事例研究では、AutodeskのXLBソルバー、 Google DeepMindのマルチボディダイナミクス向けMuJoCo Warp、C-InfinityのCADアセンブリ処理向けAutoAssemblerなど、さまざまなコンテキストでWarpを使用することで、パフォーマンスが大幅に向上することが明らかになっています。これらの例は、計算物理学アプリケーションにおいて、Warpがスピード、効率性、拡張性を提供できることを示しています。

Warpを計算物理学プロジェクトに活用することに関心のある開発者や研究者向けに、NVIDIAは入門ノートブック、2Dナビエ・ストークス方程式ソルバーの例、ドキュメントなどのリソースを提供しています。次回のNVIDIA GTC 2026セッションでは、Warpの機能と計算物理学シミュレーションにおけるその応用についてさらに詳しく解説します。