NVIDIA今日宣布，半导体行业领军企业正纷纷采用NVIDIACUDA-X™库——其中包括全新的NVIDIAcuPotential库，开发者可借助该库构建能够模拟原子与分子相互作用的AI智能体——以推动AI定义的晶圆厂发展。
AI定义的晶圆厂是指借助AI帮助工程师优化工艺、解决生产难题并提高生产效率的半导体工厂。随着对先进芯片需求的不断增长，这类晶圆厂在扩大产能的同时，也需要管理日益复杂的制造流程。为此，工程师需要探索新的方法，在将相关方案投入量产之前，通过数字孪生技术对材料进行建模、分析检测数据，并测试工艺变更的可行性。
扩展后的CUDA-X产品组合为AI智能体和工程应用提供了用于半导体仿真、3D数据处理与图像分析的加速工具，助力在芯片设计与制造流程中实现更多工程任务的自动化，从而使晶圆厂能够预测工艺行为并提升良率。
NVIDIA工业与计算工程副总裁兼总经理TimCosta表示：“半导体产业让AI革命成为可能。如今，AI正在重塑芯片的制造方式。随着晶圆厂竞相满足对先进芯片的需求，NVIDIACUDA-X和Omniverse库为AI智能体提供了加速的仿真与检测工具，助力工程师管理复杂性、提升良率，并推动AI驱动的晶圆厂发展。”
NVIDIAcuPotential加速研究人员对原子间相互作用的建模过程
理解原子与分子之间的相互作用对于半导体材料及制造工艺的建模至关重要，但即便在已针对GPU进行优化的软件中，这类计算仍需耗费大量时间。
NVIDIAcuPotential通过专用的GPU加速功能，加速原子级仿真，开发者可将这些功能集成到现有软件中。它能够协助研究人员对大量原子之间的电场力及其他相互作用进行建模，进而更快速地测试与优化仿真结果。新思科技是首批采用cuPotential加速材料仿真工作的企业之一。
通过将这些建模能力开放给AI智能体，cuPotential助力智能体运行、评估并迭代先进的分子模拟。在早期访问测试中，该库使原本已由GPU优化的工作流进一步提速了2至3倍。
半导体领军企业借助NVIDIACUDA-X推动AI定义的晶圆厂发展
AI定义的晶圆厂需要在工艺变更投入量产之前，以更快的方式对芯片设计、材料行为及制造流程进行建模。NVIDIACUDA-X系列库——包括用于模拟原子间相互作用的NVIDIAcuPotential、用于建模电子行为的NVIDIAcuEST，以及用于求解复杂工程仿真的NVIDIAcuDSS——能够显著加速这些工作负载，助力晶圆厂实现更高程度的自主化。
新思科技正采用cuPotential、cuEST和cuDSS加速半导体仿真；早期QuantumATK测试结果显示，使用cuEST可实现30倍的加速，而S-Device基准测试则表明，采用cuDSS可带来12倍的加速。此外，该公司推出的AgentEngineer解决方案可与NVIDIANemotron™开放模型及NVIDIANeMo™协同工作，为芯片设计与验证的AI智能体提供支持。
Cadence正在借助NVIDIA加速计算、NVIDIANemotron开放模型以及CUDA-X库，将智能体AI引入机电系统的设计与仿真领域——涵盖从半导体到先进封装乃至印刷电路板。例如，CadenceAuraStackAISuperAgent借助CadenceCelsius与cuDSS技术，将先进封装的热管理和应力优化速度提升8倍；ChipStackAISuperAgent则结合Nemotron助力半导体的设计与验证工作。
COMSOL正借助NVIDIAcuDSS加速半导体多物理场仿真，将仿真速度提升10倍，助力工程师优化设备与工艺。其即将推出的COMSOLMCPServer将采用NVIDIANemotronUltra开放模型，实现AI辅助建模与设计探索。
Voltai借助其用于3D-IC设计与仿真的智能体多物理场平台Voltaire，加速先进芯片封装技术。Voltaire将AI智能体与由NVIDIAcuDSS和CUDA-X库加速的GPU加速求解器相结合，可将复杂的电-热-力仿真工作流从数月缩短至一天。
ChipAgents采用NVIDIAAI基础设施以及NVIDIA模型训练与优化软件，为芯片设计开发专用的AI模型。该公司还与NVIDIA合作开发Build-A-ChipBench，这一全新AI基准测试，用于评估智能体从规格定义到图形数据系统的端到端工作流中的表现。该基准为业界提供了一套全面的衡量标准，用以追踪半导体工程迈向完全自主化的进展。
NVIDIA开放库助力制造业工作流的准备与优化
晶圆厂依赖于数千道工艺步骤，这些步骤在投入生产前必须经过建模、优化与验证。NVIDIAcuLitho库可加速芯片图案的光刻计算；用于处理3D数据的开源库NanoVDB则能提升芯片制造仿真；此外，NVIDIAPhysicsNeMo™开放框架有助于训练物理AI模型，以预测物理系统的运行行为。
西门子正采用cuLitho加速用于芯片图案优化与掩模准备的Calibre软件。其Solido团队还在基于Nemotron开放模型与NVIDIANeMo开放库开发智能体驱动的表征工作流。
LamResearch计划将NanoVDB集成到其先进的半导体工艺建模平台SEMulator3D中，该平台隶属于其公司旗下的SemiverseSolutions虚拟产品系列。预计通过引入NanoVDB，部分晶圆刻蚀建模的速度最高可提升30倍；同时，采用NVIDIAPhysicsNeMo已被证实能够将等离子体预测仿真时间从数天缩短至仅需数毫秒。
Luminary正在将NVIDIAPhysicsNeMo应用于半导体封装设计，通过训练物理AI模型来预测不同封装配置下的温度、压降和热应力，使工程师能够在相同的时间周期内探索100倍以上的设计方案，而无需为每种方案都重新运行仿真。
AI定义的晶圆厂借助NVIDIACUDA-X库进行芯片检测与测试
AI定义的晶圆厂需要以足够快的速度分析检测图像和测试数据，以便及时发现缺陷、维护设备并提升良率。用于在GPU上处理图像的库NVIDIANPP，以及用于在GPU上处理大规模数据集的库NVIDIARAPIDScuDF，均可助力加速测试与质量控制工作流。
借助NVIDIAAI与加速计算技术，imec正在去除用于亚纳米级芯片测量的扫描电子显微镜图像中的噪声，并利用NVIDIAcuLitho实现计算密集型的工艺窗口光学邻近效应校正，从而将光刻工艺窗口提升30%。
KLA将其高度优化的生产级内核所积累的洞见应用于一款全新的NPPNCC内核，该内核的性能较早期的CPU版本提升了50倍，与KLA的手工调优的实现相当。
Teradyne正借助NVIDIANPP与加速计算技术，加快图像传感器的测试速度，并利用RAPIDS中的cuDF和CuPy进行GPU计算，从而将探针维护推理速度提升约85倍，有助于在探针性能下降影响良率之前及时发现并处理问题。
Advantest已将NVIDIANemotron和NVIDIAKumo-Anomaly集成至ACSRTDI，以实现由AI驱动的半导体生产分析。依托NVIDIAGraceBlackwell系统，ACS可提供实时诊断与推理，并为测试单元推荐相应的纠正措施。此外，Advantest还借助NVIDIANeMoSwitchyardAI智能体，实现模型自动选择，优化半导体测试工作流，将响应时间从数小时缩短至数分钟。
NVIDIA技术推动晶圆厂运营与自动化发展
在AI定义的晶圆厂中，设备数据必须以足够快的速度从各类仪器传输至AI系统，从而为运营决策提供有力支撑。
应用材料公司正在材料发现、工艺开发和晶圆厂优化等环节中广泛使用NVIDIAOmniverse™以及NVIDIACUDA-X库，包括cuDSS、cuEST和PhysicsNeMo，从而实现腔室仿真速度提升35倍，并构建晶圆厂数字孪生模型，助力优化布局与物料流。
AnalogDevicesInc.正将新思科技的物理仿真技术与NVIDIAIsaacSim™框架及Omniverse库相结合，开发高保真传感仿真和机器人基准测试，帮助工程师评估传感器在完整机器人系统中的性能表现。
FANUC与Foxconn则将其机器人模型接入MegaNVIDIAOmniverseBlueprint，使制造商能够在实际部署前，于工厂数字孪生中对机器人操作进行仿真与验证。
OMRON正在其检测设备中应用NVIDIACosmos™开放世界模型与NVIDIAMetropolisBlueprint，用于视频搜索与摘要生成，以开发能够融合视觉数据、设备文档及制造知识的智能体。这些智能体有助于工程师分析印刷电路板结果，排查潜在缺陷原因，并为故障诊断与质量控制提供支持。
可用性
目前，NVIDIAcuPotential抢先体验版已上线。NanoVDB作为OpenVDB的开源组件发布，而NPP则可通过NVIDIACUDA工具包获取。LamResearch基于NanoVDB加速的SEMulator3D功能预计将于今年年底发布。
关于NVIDIA
NVIDIA(NASDAQ:NVDA)是AI和加速计算领域的全球领导者。
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