NVIDIA esittelee cuPotentialin puolijohdealan johtavien yritysten ottaessa CUDA-X:n käyttöön

NVIDIA esitteli cuPotentialin 14. lokakuuta 2026. Se on uusi CUDA-X-kirjasto, jonka avulla kehittäjät voivat rakentaa tekoälyagentteja simuloimaan atomien ja molekyylien vuorovaikutusta. NVIDIA kertoi myös CUDA-X-kirjastojensa laajasta käyttöönotosta puolijohdealalla piirien suunnittelussa, valmistuksessa ja testauksessa. Käyttöönottoon osallistuvat muun muassa Synopsys, Cadence, Siemens, Lam Research, KLA ja Applied Materials.

cuPotential ja tekoälyä hyödyntävä puolijohdetehdas

NVIDIA kuvailee tekoälyä hyödyntäviä puolijohdetehtaita tehtaiksi, joissa tekoäly auttaa insinöörejä optimoimaan prosesseja, ratkaisemaan tuotannon ongelmia ja parantamaan tuotannon tehokkuutta. Edistyneiden sirujen kasvava kysyntä edellyttää NVIDIAn mukaan, että tällaiset tehtaat lisäävät tuotantoaan ja hallitsevat samalla yhä monimutkaisempia valmistusprosesseja. Insinöörit tarvitsevat uusia tapoja mallintaa materiaaleja, analysoida tarkastustietoja ja testata prosessimuutoksia digitaalisissa kaksosissa ennen niiden käyttöönottoa tuotannossa. Laajennettu CUDA-X-tuotevalikoima tarjoaa tekoälyagenteille ja suunnittelusovelluksille nopeutettuja työkaluja puolijohteiden simulointiin, 3D-datan käsittelyyn ja kuva-analyysiin.

Uusi kirjasto nopeuttaa atomitason simulointia erityisillä GPU-kiihdytetyillä toiminnoilla, jotka voidaan liittää olemassa oleviin ohjelmistoihin. Näin tutkijat voivat mallintaa sähköisiä voimia ja muita vuorovaikutuksia suurilla atomimäärillä sekä tarkentaa simulaatioita nopeammin. cuPotential tuo nämä mallinnusominaisuudet myös tekoälyagenttien käyttöön, jolloin ne voivat toteuttaa, arvioida ja tarkentaa edistyneitä molekyylisimulaatioita. NVIDIA kertoi, että varhaisen käyttöoikeuden testauksessa kirjasto nopeutti jo valmiiksi GPU-optimoituja työnkulkuja vielä 2–3-kertaisesti. NVIDIA mainitsi Synopsysin yhtenä varhaisista käyttäjistä, jotka hyödyntävät cuPotentialia materiaalien simuloinnin nopeuttamiseen.

”Puolijohdeteollisuus teki tekoälyvallankumouksen mahdolliseksi. Nyt tekoäly muuttaa tapaa, jolla siruja valmistetaan”, sanoi Tim Costa, NVIDIAn teollisuus- ja laskennallisen tekniikan varatoimitusjohtaja ja pääjohtaja. Costan mukaan CUDA-X- ja Omniverse-kirjastot tarjoavat tekoälyagenteille nopeutettuja simulointi- ja tarkastustyökaluja, joiden avulla insinöörit voivat hallita monimutkaisuutta ja parantaa saantoa puolijohdetehtaiden pyrkiessä vastaamaan edistyneiden sirujen kysyntään.

Kumppanit piirien suunnittelussa ja simuloinnissa

Suunnitteluun tarkoitetussa tuotevalikoimassa cuPotential simuloi atomien vuorovaikutusta, cuEST mallintaa elektronien käyttäytymistä ja cuDSS ratkaisee monimutkaisia teknisiä simulointitehtäviä. Synopsys käyttää kaikkia kolmea kirjastoa. NVIDIAn mukaan QuantumATK:n alustavat tulokset osoittivat, että cuEST voi nopeuttaa toimintaa 30-kertaisesti, ja S-Device-vertailutestit osoittivat cuDSS:n nopeuttavan sitä 12-kertaisesti. Synopsysin AgentEngineer-ratkaisut on suunniteltu toimimaan yhdessä NVIDIAn avoimien Nemotron-mallien ja NeMo-työkalujen kanssa, mikä tukee tekoälyagenttien käyttöä piirien suunnittelussa ja verifioinnissa.

Cadence hyödyntää NVIDIAn kiihdytettyä laskentaa, avoimia Nemotron-malleja ja CUDA-X-kirjastoja tekoälyagentteihin perustuvassa sähkömekaanisten järjestelmien suunnittelussa ja simuloinnissa. Työ kattaa puolijohteet, edistyneet kotelointiratkaisut ja piirilevyt. NVIDIAn mukaan Cadence AuraStack AI Super Agent optimoi edistyneitä kotelointeja lämmön ja rasituksen näkökulmasta kahdeksan kertaa nopeammin käyttämällä cuDSS:ää yhdessä Cadence Celsiuksen kanssa. NVIDIA kertoi myös Nemotronin toimivan yhdessä ChipStack AI Super Agentin kanssa puolijohteiden suunnittelussa ja verifioinnissa.

COMSOL nopeuttaa cuDSS:n avulla puolijohteiden monifysiikkasimulaatioita. NVIDIAn mukaan simulaatiot nopeutuvat jopa 10-kertaisiksi. Tulossa oleva COMSOL MCP Server käyttää avointa Nemotron Ultra -mallia tekoälyavusteiseen mallinnukseen ja suunnitteluvaihtoehtojen tutkimiseen. Voltairen Voltaire-alusta on 3D-IC-piirien suunnitteluun ja simulointiin tarkoitettu monifysiikkajärjestelmä, joka hyödyntää tekoälyagentteja ja cuDSS:n sekä CUDA-X:n pohjalta rakennettuja GPU-kiihdytettyjä ratkaisijoita. NVIDIAn mukaan tämä lyhentää monimutkaiset sähköisten, lämpö- ja mekaanisten ilmiöiden simulointityönkulut kuukausista yhteen päivään. ChipAgents kehittää NVIDIA AI -infrastruktuurissa piirien suunnitteluun erikoistuneita tekoälymalleja sekä mallien koulutus- ja optimointiohjelmistoja. Yhtiö kehittää NVIDIAn kanssa Build-A-Chip Bench -vertailutestiä, jolla arvioidaan agentteja päästä päähän ulottuvissa työnkuluissa määrittelystä graafiseen tietojärjestelmään asti.

Valmistus, tarkastus ja puolijohdetehtaiden toiminta

Valmistuksen työnkuluissa cuLitho nopeuttaa sirukuvioiden tulostamiseen tarvittavia laskutoimituksia, NanoVDB tarjoaa avoimen lähdekoodin työkaluja 3D-datan käsittelyyn sirujen valmistuksen simulaatioissa, ja avoin PhysicsNeMo-kehys auttaa insinöörejä kouluttamaan fysiikkaan perustuvia tekoälymalleja, jotka ennustavat fysikaalisten järjestelmien käyttäytymistä. Siemens hyödyntää cuLithoa nopeuttaakseen Calibre-ohjelmistoaan sirukuvioiden tarkentamiseen ja maskien valmisteluun. Lisäksi sen Solido-tiimi kehittää agenttiohjattuja karakterisointityönkulkuja avoimien Nemotron-mallien ja avoimien NeMo-kirjastojen avulla.

Lam Research aikoo integroida NanoVDB:n SEMulator3D-alustaansa, joka on sen virtuaalisten tuotteiden Semiverse Solutions -tuoteperheen prosessimallinnusalusta. NVIDIAn mukaan lisäyksen odotetaan nopeuttavan valittujen kiekkosyövytyksen mallinnustehtävien suorittamista jopa 30-kertaisesti. NVIDIA kertoi myös, että PhysicsNeMon on osoitettu lyhentävän plasman ennustamiseen kuluvan simulointiajan päivistä jopa millisekunteihin. Luminary hyödyntää PhysicsNeMoa puolijohdekoteloiden suunnittelussa. NVIDIAn mukaan eri kotelorakenteiden lämpötilaa, painehäviötä ja lämpörasitusta ennustamaan koulutetut fysiikkaan perustuvat tekoälymallit antavat insinööreille mahdollisuuden testata saman aikataulun puitteissa 100 kertaa enemmän malleja ilman, että jokaista vaihtoehtoa varten tarvitaan uusi simulaatio.

Tarkastuksessa ja testauksessa NVIDIAn NPP-kirjasto käsittelee kuvia grafiikkasuorittimilla, kun taas RAPIDS cuDF käsittelee suuria tietoaineistoja grafiikkasuorittimilla. Yhdessä ne nopeuttavat testaus- ja laadunvalvontatyönkulkuja. NVIDIA-tekoälyn ja kiihdytetyn laskennan avulla imec poistaa kohinaa pyyhkäisyelektronimikroskoopin kuvista, joita käytetään sirujen alle nanometrin mittaamiseen, ja hyödyntää cuLithoa laskennallisesti raskaan prosessi-ikkunan optiseen läheisyyskorjaukseen. NVIDIAn mukaan tämä paransi litografiaprosessin prosessi-ikkunaa 30 %. KLA sovelsi erittäin optimoiduista tuotantoytimistään saamiaan oppeja uuteen NPP NCC -ytimeen, jonka suorituskyky oli NVIDIAn mukaan 50 kertaa aiempia suoritinversioita nopeampi ja verrattavissa KLA:n käsin optimoituihin toteutuksiin.

NVIDIAn mukaan Teradyne yhdistää NPP-pohjaisen kuvankäsittelyn ja kiihdytetyn laskennan kuvakennojen testauksessa RAPIDS cuDF:n ja CuPyn grafiikkasuoritinlaskentaan. Näin koettimien kunnossapitoon liittyvä päättely on noin 85 kertaa nopeampaa, mikä auttaa havaitsemaan heikkenevät koettimet ennen kuin ne vaikuttavat saantoon. Advantest on integroinut NVIDIAn Nemotron- ja Kumo-Anomaly-mallit ACS RTDI:hin mahdollistaakseen tekoälypohjaisen puolijohdetuotannon analytiikan. Grace Blackwell -teknologiaan perustuva järjestelmä tuottaa reaaliaikaisia diagnostiikka- ja päättelytuloksia sekä suosittelee korjaavia toimia testisoluille. NVIDIAn mukaan Advantest käyttää myös NeMo Switchyard -tekoälyagentteja mallien valinnan automatisointiin, puolijohdetestauksen työnkulkujen sujuvoittamiseen ja vasteaikojen lyhentämiseen tunneista minuutteihin.

Applied Materials käyttää Omniversea sekä CUDA-X-kirjastoja cuDSS, cuEST ja PhysicsNeMo materiaalien löytämiseen, prosessien kehittämiseen ja tehdasoptimointiin. NVIDIA raportoi, että niiden yhdistelmä mahdollistaa jopa 35 kertaa nopeammat kammiosimulaatiot ja tukee tehtaan digitaalisia kaksosia, joiden avulla voidaan optimoida pohjaratkaisuja ja materiaalivirtoja. Analog Devices yhdistää Synopsysin fysiikkasimulaation Isaac Sim -kehykseen ja Omniverse-kirjastoihin kehittääkseen tarkkoja tunnistussimulaatioita ja robotiikan vertailutestejä, joilla arvioidaan anturien toimintaa osana kokonaisia robottijärjestelmiä. FANUC ja Foxconn yhdistävät robottimallinsa Mega NVIDIA Omniverse Blueprintiin tehtaan digitaalisten kaksosten luomiseksi. Niiden avulla valmistajat voivat simuloida ja validoida robottien toimintaa ennen käyttöönottoa fyysisessä ympäristössä. OMRON käyttää Cosmosin avoimen maailman malleja ja Metropolis Blueprintiä videoiden hakuun ja tiivistämiseen tarkastuslaitteissaan.

Saatavuus

cuPotential on saatavilla ennakkokäyttöön, NanoVDB on saatavilla avoimena lähdekoodina osana OpenVDB:tä, ja NPP on saatavilla NVIDIA CUDA Toolkitin kautta. NVIDIA kutsui lukijoita tapaamaan sitä SEMICON Westissä. Lam Researchin NanoVDB:tä hyödyntävä SEMulator3D-toiminto on määrä julkaista vuoden 2026 loppuun mennessä.