NVIDIA推出的CUDA直连稀疏求解器（cuDSS）为电子设计自动化（EDA）、计算流体动力学（CFD）及高级优化等复杂工程领域中大规模稀疏线性问题的求解提供了高效解决方案。随着芯片设计、制造和多物理场仿真规模不断增长，传统求解器已难以满足性能与可扩展性需求。cuDSS通过极小的代码改动，即可在GPU上实现超大规模稀疏求解，显著提升计算速度与效率。 对于超大问题（如超过1000万行、百亿级非零元素），cuDSS提供多种优化策略。首先，从0.7.0版本起支持64位整数索引（int64_t和CUDA_R_64I），突破了此前32位索引的限制，使模型规模大幅扩展。 其次，混合内存模式（Hybrid Memory Mode）通过结合CPU与GPU内存，突破单GPU显存容量瓶颈。用户需在调用分析阶段前通过cudssConfigSet启用该模式，并可设置GPU内存使用上限。cuDSS优先使用GPU内存以保持性能，仅在必要时调用CPU内存。尽管存在数据传输开销，但借助NVIDIA Grace Blackwell等平台的高速互连，性能损失可控，尤其在中等规模问题上表现优异。 第三，多GPU模式（MG Mode）支持单节点内多GPU协同，无需手动编写MPI或NCCL通信代码。cuDSS自动管理GPU间通信，实现“开箱即用”的并行加速。实测显示，在NVIDIA DGX H200节点上，使用四GPU求解3000万行矩阵，因子化与求解时间显著低于单GPU。 最后，多节点多GPU模式（MGMN Mode）支持跨节点扩展，需集成CUDA感知的通信库（如Open MPI或NCCL），cuDSS通过“通信适配层”自动处理分布式数据分发与通信。用户只需在代码中注册通信器，即可实现跨节点无缝扩展。 使用建议：在配置MGMN时，应合理设置CPU-GPU-NIC绑定，确保数据分布与通信效率。cuDSS还提供详尽的调试日志功能，帮助开发者快速定位并优化并行代码问题。 综上，cuDSS通过64位索引、混合内存、多GPU与多节点模式，构建了从单卡到超大规模集群的完整解决方案，是应对现代工程与AI计算中稀疏线性系统挑战的有力工具。建议开发者深入阅读其高级功能文档，以充分发挥其性能潜力。