英伟达在近期举办的SC25大会上，公布了其在AI超级计算领域的多项创新成果，其中Apollo系列AI物理开放模型和Warp物理模拟开源Python框架成为关注焦点。这两项技术旨在推动多个行业在模拟与设计流程上的效率提升。
Apollo系列模型通过整合神经算子、Transformer模型和扩散方法等前沿机器学习架构，并结合特定领域知识，为电子器件自动化、半导体、结构力学、天气与气候预测、计算流体动力学、电磁学以及多物理场等领域提供了强大的支持。这种跨领域的适用性使其成为工业界和科研界的重要工具。
目前，多家知名企业已开始采用Apollo系列模型来优化其设计流程。应用材料、Cadence、LAM Research泛林、Luminary Cloud、KLA、PhysicsX、Rescale、西门子和Synopsys等公司均表示，这些开放模型显著加速了他们的模拟工作，并提升了设计精度。
与此同时，英伟达推出的Warp框架为仿真、机器人和机器学习工作负载提供了结构化解决方案。该框架将Python的易用性与接近原生CUDA代码的性能相结合，实现了计算物理和AI任务高达245倍的GPU加速。这一特性使其在处理复杂计算任务时表现出色。
Warp框架还支持创建GPU加速的3D仿真工作流程，并能够与PyTorch、JAX、NVIDIA PhysicsNeMo和NVIDIA Omniverse中的机器学习管道无缝集成。这种兼容性使其成为跨领域开发的理想选择。
在应用方面，西门子、Neural Concept和Luminary Cloud等公司已率先采用Warp技术，以提升其仿真和机器学习任务的效率。这些企业的实践表明，Warp框架在实际应用中能够显著缩短开发周期并降低成本。
