NVIDIA 今天宣布，半導體行業的領導者正在採用 NVIDIA CUDA-X ™ library（包括新的 NVIDIA cuPotential library，開發人員可以使用該庫構建模擬原子和分子相互作用的 AI 代理），以推進 AI 定義的晶圓廠的發展。
人工智慧賦能的晶圓廠是指利用人工智慧幫助工程師優化製程、解決生產問題並提高生產效率的半導體工廠。隨著對先進晶片的需求不斷增長，這類晶圓廠必須在擴大產能的同時，應對日益複雜的製造流程。工程師需要新的方法來對材料進行建模、分析檢測數據，並在數位孿生模型中測試製程變更，然後再應用於生產。
擴展後的 CUDA-X 產品組合為 AI 代理和工程應用程式提供了用於半導體模擬、3D 資料處理和影像分析的加速工具，有助於自動化晶片設計和製造中的更多工程工作，從而使晶圓廠能夠預測製程行為並提高良率。
「半導體產業成就了人工智慧革命。如今，人工智慧正在改變晶片的製造方式，」NVIDIA 工業與運算工程副總裁兼總經理 Tim Costa 表示。 “隨著晶圓廠競相滿足對先進晶片的需求，NVIDIA CUDA-X 和 Omniverse library 為人工智慧代理提供了加速的模擬和檢測工具，幫助工程師應對複雜性、提高良率並推進人工智慧晶圓廠的發展。”
NVIDIA cuPotential加速研究人員模擬原子相互作用的方式
了解原子和分子如何相互作用對於模擬半導體材料和製造流程至關重要，但即使在已經針對 GPU 優化的軟體中，這些計算也可能需要大量時間。
NVIDIA cuPotential 利用開發者可加入現有軟體中的專用 GPU 加速功能，加速原子級模擬。它幫助研究人員模擬大量原子間的電場力和其他相互作用，從而更快地測試和改進模擬。 Synopsys 是率先使用 cuPotential 加速材料模擬的公司之一。
透過向人工智慧代理提供這些建模能力，cuPotential 可協助代理程式運行、評估和迭代高階分子模擬。在早期測試中，該程式庫將已針對 GPU 最佳化的流程速度提升了 2-3 倍。
半導體產業領導者藉助NVIDIA CUDA-X推進AI定義晶圓廠的發展。
定義晶圓廠需要更快的方法來模擬晶片設計、材料特性和製造工藝，以便在變更投入生產之前進行預測。 NVIDIA CUDA-X library（包括用於模擬原子相互作用的 NVIDIA cuPotential、用於模擬電子行為的 NVIDIA cuEST 以及用於解決複雜工程模擬的 NVIDIA cuDSS）能夠加速這些工作負載，從而幫助晶圓廠實現更高的自主化水平。
Synopsys 利用 cuPotential、cuEST 和 cuDSS 來加速半導體模擬。早期 QuantumATK 測試結果顯示，使用 cuEST 可達到 30 倍的加速，而 S-Device 基準測試結果顯示，使用 cuDSS 可達到 12 倍的加速。該公司的 AgentEngineer 解決方案可與 NVIDIA Nemotron ™ 開放型號和 NVIDIA NeMo ™ 互通，從而支援用於晶片設計和驗證的 AI 代理。
Cadence 利用 NVIDIA 加速運算、NVIDIA Nemotron 開放模型和 CUDA-X library，將智慧體 AI 應用於機電系統的設計和仿真，涵蓋從半導體到先進封裝和印刷電路板的各個領域。例如，Cadence AuraStack AI 超級智慧體結合 cuDSS 和 Cadence Celsius，可將先進封裝的散熱和應力最佳化速度提升 8 倍；而 Nemotron 結合 ChipStack AI 超級智慧體則可用於半導體設計和驗證。
COMSOL 利用 NVIDIA cuDSS 加速半導體多物理場仿真，模擬速度提升高達 10 倍，協助工程師優化設備與製程。即將推出的 COMSOL MCP Server 將採用 NVIDIA Nemotron Ultra 開放式模型，實現 AI 輔助建模和設計探索。
Voltai 利用其面向 3D-IC 設計與模擬的智慧體多物理場平台 Voltaire，加速先進晶片封裝技術的發展。 Voltaire 將 AI 智能體與 NVIDIA cuDSS 和 CUDA-X library 驅動的 GPU 加速解算器結合，將複雜的電-熱-機械模擬工作流程從數月縮短至一天。
ChipAgents 利用 NVIDIA 的 AI 基礎設施以及 NVIDIA 的模型訓練和優化軟體，開發用於晶片設計的專用 AI 模型。該公司還與 NVIDIA 合作開發 Build-A-Chip Bench，這是一個全新的 AI 基準測試，用於評估智能體在從規範到圖形資料系統的端到端工作流程中的表現。此基準測試為業界提供了一個衡量半導體設計完全自主化進展的全面指標。
NVIDIA開源library協助準備和優化製造工作流程
晶圓廠依賴數千個製程步驟，這些步驟必須在生產前進行建模、最佳化和驗證。 NVIDIA cuLitho library 可加速晶片圖案列印的運算；NanoVDB（一個用於處理 3D 資料的開源庫）可加速晶片製造模擬；而開源的 NVIDIA PhysicsNeMo ™ 框架則有助於訓練實體 AI 模型，從而預測物理系統的行為。
西門子 正在利用 cuLitho 加速 Calibre 軟體，以進行晶片圖案優化和掩模製備。其 Solido 團隊也正在利用 Nemotron 開源模型和 NVIDIA NeMo 開源庫開發基於代理的表徵工作流程。
Lam Research 計劃將 NanoVDB 整合到其先進的半導體製程建模平台 SEMulator3D 中，該平台是該公司 Semiverse Solutions 虛擬產品系列的一部分。 NanoVDB 的加入預計將使特定晶圓刻蝕建模的速度提升高達 30 倍，同時，NVIDIA PhysicsNeMo 已被證明有助於將等離子體預測模擬時間從數天縮短至幾毫秒。
Luminary 將 NVIDIA PhysicsNeMo 應用於半導體封裝設計，訓練物理 AI 模型來預測不同封裝配置下的溫度、壓降和熱應力，使工程師能夠在相同的時間內探索 100 倍以上的設計方案，而無需為每個選項運行新的模擬。
AI賦能晶圓廠利用NVIDIA CUDA-X librry進行晶片檢測和測試
AI 賦能晶圓廠需要快速分析檢測影像和測試數據，以便發現缺陷、維護設備並提高良率。 NVIDIA NPP（用於在 GPU 上處理影像的 library）和 NVIDIA RAPIDS cuDF（用於在 GPU 上處理大型資料集的 library）有助於加速測試和品質控制工作流程。
imec 利用 NVIDIA AI 和加速計算技術，消除了用於亞奈米晶片測量的掃描電子顯微鏡圖像中的噪聲，並使用 NVIDIA cuLitho 實現了計算密集型工藝窗口光學鄰近校正，從而在光刻工藝窗口方面實現了 30% 的改進。
KLA 將其高度優化的生產核心的經驗應用到新的 NPP NCC 核心中，實現了比早期 CPU 版本快 50 倍的性能水平，與 KLA 手工調優的實現相當。
Teradyne 使用 NVIDIA NPP 和加速計算來加速影像感測器測試，並使用 RAPIDS cuDF 和 CuPy 進行 GPU 計算，從而將探針維護推斷速度提高約 85 倍，有助於在探針劣化影響良率之前識別出劣化探針。
愛德萬測試已將 NVIDIA Nemotron 和NVIDIA Kumo-Anomaly 整合到 ACS RTDI 中，以實現 AI 驅動的半導體生產分析。 ACS 由 NVIDIA Grace Blackwell 系統提供支持，可提供即時診斷和推理，並為測試單位推薦糾正措施。愛德萬測試還使用 NVIDIA NeMo Switchyard AI 代理來自動選擇模型，簡化半導體測試工作流程，並將回應時間從數小時縮短至數分鐘。
NVIDIA技術推動晶圓廠營運和自動化
在人工智慧定義的晶圓廠中，設備數據必須足夠快地從儀器傳輸到人工智慧系統，以支援營運決策。
應用材料公司正在材料發現、製程開發和晶圓廠優化中使用 NVIDIA Omniverse™ 和 NVIDIA CUDA-X library，包括 cuDSS、cuEST 和 PhysicsNeMo，從而實現高達 35 倍的腔室模擬速度和晶圓廠數位孿生，有助於優化佈局和材料流動。
Analog Devices Inc. 將 Synopsys 物理模擬與 NVIDIA Isaac Sim™ 框架和 Omniverse library 結合，開發高保真感測模擬和機器人基準測試，幫助工程師評估感測器在完整機器人系統中的行為。
發那科和富士康正在將他們的機器人模型連接到 Mega NVIDIA Omniverse Blueprint，使製造商能夠在實際部署之前，在工廠數位孿生中模擬和驗證機器人操作。
歐姆龍在其偵測設備中採用 NVIDIA Cosmos™ 開放世界模型和 NVIDIA Metropolis Blueprint 進行視訊搜尋和摘要，從而開發出能夠整合視覺資料、裝置文件和製造知識的智能體。這些智能體可以幫助工程師分析印刷電路板的偵測結果，調查潛在的缺陷原因，並支援故障排除和品質控制。
NVIDIA cuPotential目前提供早期存取版本
NanoVDB 作為開源軟體包含在 OpenVDB 中，而 NPP 則可透過 NVIDIA CUDA 工具包取得。 Lam Research 基於 NanoVDB 加速的 SEMulator3D 功能計劃於今年底發布。
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