NVIDIA představuje cuPotential, zatímco přední polovodičové společnosti zavádějí CUDA-X

NVIDIA 14. října 2026 představila cuPotential, novou knihovnu CUDA-X, kterou mohou vývojáři využít k vytváření agentů umělé inteligence simulujících vzájemné působení atomů a molekul. Zároveň podrobně informovala o zavádění svých knihoven CUDA-X v oblasti návrhu, výroby a testování čipů ze strany předních polovodičových společností, mezi něž patří Synopsys, Cadence, Siemens, Lam Research, KLA a Applied Materials.

cuPotential a továrna definovaná umělou inteligencí

NVIDIA popisuje továrny definované umělou inteligencí jako polovodičové závody, v nichž AI pomáhá inženýrům optimalizovat procesy, řešit problémy ve výrobě a zvyšovat její efektivitu. Rostoucí poptávka po pokročilých čipech vyžaduje, aby tyto závody rozšiřovaly výrobu a současně zvládaly stále složitější výrobní procesy, uvedla NVIDIA. Inženýři potřebují nové způsoby, jak modelovat materiály, analyzovat data z inspekcí a testovat změny procesů v digitálních dvojčatech ještě před jejich zavedením do výroby. Rozšířená nabídka CUDA-X poskytuje agentům umělé inteligence a inženýrským aplikacím akcelerované nástroje pro simulace v polovodičovém průmyslu, zpracování 3D dat a analýzu obrazu.

Nová knihovna urychluje simulace v atomárním měřítku pomocí specializovaných funkcí akcelerovaných GPU, které lze začlenit do stávajícího softwaru. Výzkumníci tak mohou modelovat elektrické síly a další interakce mezi velkým počtem atomů a rychleji zpřesňovat simulace. cuPotential zpřístupňuje tyto modelovací funkce také agentům umělé inteligence, které pak mohou provádět, vyhodnocovat a zpřesňovat pokročilé molekulární simulace. NVIDIA uvedla, že při testování s omezeným předběžným přístupem knihovna zrychlila již optimalizované pracovní postupy využívající GPU o dalších 2–3×. Mezi prvními uživateli, kteří cuPotential využívají k urychlení simulací materiálů, jmenovala společnost Synopsys.

„Polovodičový průmysl umožnil revoluci v oblasti umělé inteligence. Nyní AI mění způsob výroby čipů,“ uvedl Tim Costa, viceprezident a generální ředitel pro průmyslové a výpočetní inženýrství ve společnosti NVIDIA. Costa řekl, že knihovny CUDA-X a Omniverse poskytují agentům umělé inteligence akcelerované nástroje pro simulace a inspekce, které inženýrům pomáhají zvládat složitost a zvyšovat výtěžnost, zatímco se továrny snaží uspokojit poptávku po pokročilých čipech.

Partneři pro návrh a simulaci čipů

V nabídce nástrojů pro návrh simuluje cuPotential interakce mezi atomy, cuEST modeluje elektronické chování a cuDSS řeší složité inženýrské simulace. Synopsys využívá všechny tři knihovny. NVIDIA uvedla, že první výsledky QuantumATK ukazují možnost zrychlení pomocí cuEST až 30× a testy S-Device prokázaly 12× vyšší rychlost s cuDSS. Řešení AgentEngineer od společnosti Synopsys jsou navržena tak, aby spolupracovala s otevřenými modely Nemotron a nástroji NeMo od NVIDIA a podporovala agenty umělé inteligence při návrhu a ověřování čipů.

Cadence využívá akcelerované výpočty NVIDIA, otevřené modely Nemotron a knihovny CUDA-X pro agentní umělou inteligenci určenou k návrhu a simulaci elektromechanických systémů, včetně polovodičů, pokročilého pouzdření a desek plošných spojů. NVIDIA uvedla, že AI Super Agent AuraStack od Cadence optimalizuje pokročilá pouzdra z hlediska tepla a mechanického namáhání 8× rychleji díky použití cuDSS společně s Cadence Celsius. Dodala také, že Nemotron spolupracuje s AI Super Agentem ChipStack pro návrh a ověřování polovodičů.

COMSOL urychluje multifyzikální simulace v polovodičovém průmyslu pomocí cuDSS, který podle NVIDIA přináší až 10× rychlejší simulace. Chystaný COMSOL MCP Server bude využívat otevřený model Nemotron Ultra pro modelování s podporou umělé inteligence a zkoumání možností návrhu. Platforma Voltaire od společnosti Voltai, agentní multifyzikální systém pro návrh a simulaci 3D-IC, propojuje agenty umělé inteligence se řešiči akcelerovanými GPU, které jsou založeny na cuDSS a CUDA-X. Podle NVIDIA tak zkracuje složité pracovní postupy elektro-tepelně-mechanických simulací z měsíců na jeden den. Společnost ChipAgents vyvíjí specializované modely AI pro návrh čipů na infrastruktuře NVIDIA AI a také software pro trénování a optimalizaci modelů. Spolupracuje s NVIDIA na vývoji Build-A-Chip Bench, benchmarku, který vyhodnocuje agenty v celých pracovních postupech od specifikace až po grafický datový systém.

Výroba, inspekce a provoz továren

Pro výrobní pracovní postupy urychluje cuLitho výpočty používané při přenosu vzorů na čipy, NanoVDB nabízí open-source nástroje pro práci s 3D daty v simulacích výroby čipů a otevřený framework PhysicsNeMo pomáhá inženýrům trénovat fyzikální modely AI, které předpovídají chování fyzikálních systémů. Siemens využívá cuLitho k urychlení svého softwaru Calibre pro úpravu vzorů čipů a přípravu masek. Jeho tým Solido zároveň vyvíjí pracovní postupy pro charakterizaci řízené agenty s využitím otevřených modelů Nemotron a otevřených knihoven NeMo.

Společnost Lam Research plánuje začlenit NanoVDB do platformy pro modelování procesů SEMulator3D, která je součástí rodiny virtuálních produktů Semiverse Solutions. Podle NVIDIA se očekává, že toto rozšíření zrychlí vybrané modelování leptání waferů až 30×. NVIDIA také uvedla, že bylo předvedeno, jak PhysicsNeMo zkracuje simulace predikce plazmatu z několika dnů až na pouhé milisekundy. Společnost Luminary využívá PhysicsNeMo při návrhu polovodičových pouzder. Podle NVIDIA umožňují fyzikální modely AI natrénované k předpovídání teploty, tlakové ztráty a tepelného namáhání u různých konfigurací pouzder inženýrům otestovat v rámci stejného časového plánu 100× více návrhů, aniž by pro každou variantu museli spouštět novou simulaci.

Při inspekci a testování zajišťuje knihovna NPP od NVIDIA zpracování obrazu na GPU, zatímco RAPIDS cuDF zpracovává na GPU rozsáhlé datové sady; společně tak urychlují testovací procesy a procesy kontroly kvality. Společnost imec s využitím umělé inteligence NVIDIA a akcelerovaných výpočtů odstraňuje šum ze snímků ze skenovacího elektronového mikroskopu používaných k měření čipů v subnanometrovém měřítku a nasazuje cuLitho pro výpočetně náročnou korekci optické blízkosti v procesním okně. NVIDIA uvedla, že se tím procesní okno litografie zlepšilo o 30 %. Společnost KLA využila poznatky získané při optimalizaci produkčních jader k vytvoření nového jádra NPP NCC, které podle NVIDIA dosahovalo výkonu 50× vyššího než dřívější verze pro CPU a srovnatelného s ručně optimalizovanými implementacemi společnosti KLA.

NVIDIA uvedla, že společnost Teradyne kombinuje zpracování obrazu založené na NPP a akcelerované výpočty pro testování obrazových snímačů s výpočty na GPU pomocí RAPIDS cuDF a CuPy. Díky tomu je inference při údržbě sond přibližně 85× rychlejší a pomáhá odhalit zhoršující se stav sond dříve, než ovlivní výtěžnost. Společnost Advantest integrovala modely NVIDIA Nemotron a Kumo-Anomaly do ACS RTDI, aby umožnila analytiku výroby polovodičů založenou na umělé inteligenci; systém poháněný platformou Grace Blackwell poskytuje diagnostiku a inferenci v reálném čase a doporučuje nápravná opatření pro testovací buňky. NVIDIA uvedla, že Advantest využívá také agenty umělé inteligence NeMo Switchyard k automatizaci výběru modelů, zefektivnění pracovních postupů při testování polovodičů a zkrácení doby odezvy z hodin na minuty.

Společnost Applied Materials využívá Omniverse a knihovny CUDA-X cuDSS, cuEST a PhysicsNeMo při objevování materiálů, vývoji procesů a optimalizaci výrobních závodů; NVIDIA uvedla, že tato kombinace umožňuje až 35× rychlejší simulace komor a podporuje tvorbu digitálních dvojčat výrobních závodů, která pomáhají optimalizovat uspořádání provozu a tok materiálu. Společnost Analog Devices kombinuje fyzikální simulace Synopsys s frameworkem Isaac Sim a knihovnami Omniverse, aby vytvářela vysoce věrné simulace snímání a robotické testy pro hodnocení chování senzorů v rámci celých robotických systémů. Společnosti FANUC a Foxconn propojují své modely robotů s blueprintem Mega NVIDIA Omniverse Blueprint pro digitální dvojčata továren, díky nimž mohou výrobci simulovat a ověřovat robotické operace ještě před jejich nasazením v reálném provozu. Společnost OMRON využívá modely otevřeného světa Cosmos a blueprint Metropolis k vyhledávání a sumarizaci videí ve svých kontrolních zařízeních.

Dostupnost

cuPotential je k dispozici v rámci předběžného přístupu, NanoVDB je dostupné jako open source v rámci OpenVDB a NPP je k dispozici prostřednictvím NVIDIA CUDA Toolkit; NVIDIA pozvala čtenáře, aby se k ní připojili na akci SEMICON West. Funkce SEMulator3D společnosti Lam Research akcelerovaná technologií NanoVDB má být uvedena do konce roku 2026.