NVIDIA ने cuPotential पेश किया, सेमीकंडक्टर क्षेत्र की दिग्गज कंपनियाँ CUDA-X अपना रही हैं

14 अक्टूबर 2026 को NVIDIA ने cuPotential का अनावरण किया। यह CUDA-X की एक नई लाइब्रेरी है, जिसका इस्तेमाल डेवलपर ऐसे एआई एजेंट बनाने के लिए कर सकते हैं जो परमाणुओं और अणुओं की आपसी अंतःक्रियाओं का अनुकरण करते हैं। NVIDIA ने यह भी बताया कि Synopsys, Cadence, Siemens, Lam Research, KLA और Applied Materials समेत सेमीकंडक्टर क्षेत्र की दिग्गज कंपनियाँ चिप डिज़ाइन, विनिर्माण और परीक्षण में उसकी CUDA-X लाइब्रेरी अपना रही हैं।

cuPotential और एआई-परिभाषित फैब

NVIDIA के अनुसार, एआई-परिभाषित फैब ऐसी सेमीकंडक्टर फैक्ट्रियाँ हैं जहाँ एआई इंजीनियरों को प्रक्रियाओं का अनुकूलन करने, उत्पादन संबंधी समस्याएँ सुलझाने और उत्पादन दक्षता बढ़ाने में मदद करता है। NVIDIA ने कहा कि उन्नत चिपों की बढ़ती माँग के चलते ऐसे फैब को उत्पादन बढ़ाना होगा और साथ ही विनिर्माण प्रक्रियाओं की बढ़ती जटिलता का प्रबंधन भी करना होगा। इंजीनियरों को सामग्रियों के मॉडल बनाने, निरीक्षण से मिले डेटा का विश्लेषण करने और उत्पादन में बदलाव लागू करने से पहले डिजिटल ट्विन में उनकी जाँच करने के नए तरीकों की ज़रूरत है। विस्तारित CUDA-X पोर्टफोलियो एआई एजेंटों और इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों को सेमीकंडक्टर सिमुलेशन, 3D डेटा प्रोसेसिंग और छवि विश्लेषण के लिए तेज़ टूल उपलब्ध कराता है।

यह नई लाइब्रेरी विशेष GPU-त्वरित फ़ंक्शनों के ज़रिए परमाणु स्तर के सिमुलेशन को तेज़ करती है, जिन्हें मौजूदा सॉफ़्टवेयर में जोड़ा जा सकता है। इससे शोधकर्ता बड़ी संख्या में परमाणुओं के बीच विद्युत बलों और अन्य अंतःक्रियाओं का मॉडल बना सकते हैं और सिमुलेशन को तेज़ी से परिष्कृत कर सकते हैं। cuPotential इन मॉडलिंग क्षमताओं को एआई एजेंटों के लिए भी उपलब्ध कराता है, जो फिर उन्नत आणविक सिमुलेशन चला सकते हैं, उनका आकलन कर सकते हैं और उन्हें परिष्कृत कर सकते हैं। NVIDIA ने बताया कि शुरुआती पहुँच वाले परीक्षणों में इस लाइब्रेरी ने पहले से GPU-अनुकूलित वर्कफ़्लो को भी 2-3 गुना तेज़ किया। कंपनी ने cuPotential के ज़रिए सामग्री सिमुलेशन तेज़ करने वाली शुरुआती कंपनियों में Synopsys का नाम भी लिया।

NVIDIA में औद्योगिक और कम्प्यूटेशनल इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष और महाप्रबंधक Tim Costa ने कहा, “सेमीकंडक्टर उद्योग ने एआई क्रांति को संभव बनाया। अब एआई चिप बनाने के तरीके को बदल रहा है।” Costa ने कहा कि CUDA-X और Omniverse लाइब्रेरी एआई एजेंटों को तेज़ सिमुलेशन और निरीक्षण टूल देती हैं, जो उन्नत चिपों की माँग पूरी करने की होड़ में लगे फैब को जटिलता सँभालने और उत्पादन-उपज बढ़ाने में इंजीनियरों की मदद करते हैं।

चिप डिज़ाइन और सिमुलेशन के साझेदार

डिज़ाइन पोर्टफोलियो में cuPotential परमाणुओं की अंतःक्रियाओं का सिमुलेशन करता है, cuEST इलेक्ट्रॉनिक व्यवहार का मॉडल बनाता है और cuDSS जटिल इंजीनियरिंग सिमुलेशन हल करता है। Synopsys इन तीनों लाइब्रेरी का इस्तेमाल कर रही है। NVIDIA ने बताया कि शुरुआती QuantumATK नतीजों में cuEST के साथ संभावित 30 गुना गति-वृद्धि दिखी, जबकि S-Device के बेंचमार्क में cuDSS के साथ 12 गुना गति-वृद्धि दर्ज की गई। Synopsys के AgentEngineer समाधान NVIDIA के Nemotron ओपन मॉडल और NeMo टूलिंग के साथ काम करने के लिए बनाए गए हैं और चिप डिज़ाइन तथा सत्यापन के लिए एआई एजेंटों को सहयोग देते हैं।

Cadence, NVIDIA की त्वरित कंप्यूटिंग, Nemotron ओपन मॉडल और CUDA-X लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके विद्युत-यांत्रिक प्रणालियों के डिज़ाइन और सिमुलेशन के लिए एजेंट-आधारित एआई विकसित कर रही है। इसमें सेमीकंडक्टर, उन्नत पैकेजिंग और मुद्रित सर्किट बोर्ड शामिल हैं। NVIDIA ने कहा कि Cadence AuraStack AI Super Agent, cuDSS और Cadence Celsius का इस्तेमाल करके उन्नत पैकेजों में गर्मी और तनाव का अनुकूलन 8 गुना तेज़ी से करता है। कंपनी ने यह भी बताया कि Nemotron, सेमीकंडक्टर डिज़ाइन और सत्यापन के लिए ChipStack AI Super Agent के साथ काम करता है।

COMSOL, cuDSS की मदद से सेमीकंडक्टर के बहु-भौतिकी सिमुलेशन तेज़ कर रही है। NVIDIA के अनुसार, इससे सिमुलेशन 10 गुना तक तेज़ होते हैं। आगामी COMSOL MCP Server एआई-सहायता प्राप्त मॉडलिंग और डिज़ाइन की पड़ताल के लिए Nemotron Ultra ओपन मॉडल का इस्तेमाल करेगा। 3D-IC डिज़ाइन और सिमुलेशन के लिए एजेंट-आधारित बहु-भौतिकी प्रणाली Voltai का Voltaire प्लेटफ़ॉर्म, cuDSS और CUDA-X पर बने GPU-त्वरित सॉल्वर के साथ एआई एजेंटों को जोड़ता है। NVIDIA ने कहा कि इससे जटिल विद्युत-तापीय-यांत्रिक सिमुलेशन वर्कफ़्लो महीनों से घटकर एक दिन का रह जाता है। ChipAgents, NVIDIA के एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर और मॉडल-प्रशिक्षण तथा अनुकूलन सॉफ़्टवेयर पर चिप डिज़ाइन के लिए विशेष एआई मॉडल विकसित करती है। वह विनिर्देश से लेकर ग्राफ़िक डेटा सिस्टम तक के संपूर्ण वर्कफ़्लो में एजेंटों का मूल्यांकन करने वाले बेंचमार्क Build-A-Chip Bench को विकसित करने के लिए NVIDIA के साथ काम कर रही है।

विनिर्माण, निरीक्षण और फैब संचालन

विनिर्माण वर्कफ़्लो के लिए cuLitho चिप के पैटर्न छापने में इस्तेमाल होने वाली गणनाओं को तेज़ करता है, NanoVDB चिप निर्माण के सिमुलेशन में 3D डेटा के साथ काम करने के लिए ओपन-सोर्स टूल उपलब्ध कराता है और ओपन PhysicsNeMo फ़्रेमवर्क इंजीनियरों को ऐसे भौतिकी एआई मॉडल प्रशिक्षित करने में मदद करता है जो भौतिक प्रणालियों के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाते हैं। Siemens, चिप पैटर्न को परिष्कृत करने और मास्क तैयार करने के लिए अपने Calibre सॉफ़्टवेयर को तेज़ करने हेतु cuLitho का इस्तेमाल कर रही है। उसकी Solido टीम Nemotron ओपन मॉडल और NeMo ओपन लाइब्रेरी के साथ एजेंट-संचालित विशिष्टता-निर्धारण वर्कफ़्लो विकसित कर रही है।

Lam Research, अपनी वर्चुअल उत्पादों की Semiverse Solutions शृंखला के अंतर्गत आने वाले प्रक्रिया-मॉडलिंग प्लेटफ़ॉर्म SEMulator3D में NanoVDB को एकीकृत करने की योजना बना रही है। NVIDIA ने कहा कि इससे वेफ़र की कुछ चयनित एचिंग प्रक्रियाओं के मॉडलिंग में 30 गुना तक तेज़ी आने की उम्मीद है। कंपनी ने यह भी बताया कि PhysicsNeMo से प्लाज़्मा के पूर्वानुमान वाले सिमुलेशन का समय दिनों से घटकर कुछ मिलीसेकंड तक रह सकता है। Luminary, सेमीकंडक्टर पैकेज डिज़ाइन में PhysicsNeMo का इस्तेमाल कर रही है। NVIDIA के अनुसार, पैकेज के अलग-अलग विन्यासों में तापमान, दाब में गिरावट और तापीय तनाव का पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित भौतिकी एआई मॉडल इंजीनियरों को उसी समय-सीमा में 100 गुना अधिक डिज़ाइनों की जाँच करने देते हैं—और हर विकल्प के लिए नया सिमुलेशन चलाने की ज़रूरत नहीं पड़ती।

निरीक्षण और परीक्षण के लिए, NVIDIA की NPP लाइब्रेरी GPU पर इमेज प्रोसेसिंग करती है, जबकि RAPIDS cuDF GPU पर बड़े डेटासेट संसाधित करता है; दोनों मिलकर परीक्षण और गुणवत्ता-नियंत्रण के कार्यप्रवाहों को तेज़ करते हैं। NVIDIA AI और त्वरित कंप्यूटिंग का उपयोग करते हुए, imec उप-नैनोमीटर चिप मापों के लिए इस्तेमाल की जाने वाली स्कैनिंग इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप की छवियों से शोर हटा रही है और साथ ही अत्यधिक कंप्यूटिंग-गहन प्रक्रिया-विंडो ऑप्टिकल प्रॉक्सिमिटी करेक्शन के लिए cuLitho का उपयोग कर रही है। NVIDIA के अनुसार, इससे लिथोग्राफी की प्रक्रिया-विंडो में 30% सुधार हुआ है। KLA ने अपने अत्यधिक अनुकूलित उत्पादन कर्नेल से मिली सीख को एक नए NPP NCC कर्नेल में लागू किया। NVIDIA के मुताबिक, इस कर्नेल का प्रदर्शन पुराने CPU संस्करणों से 50 गुना तेज़ था और KLA के हाथ से अनुकूलित कार्यान्वयनों के बराबर था।

NVIDIA के अनुसार, Teradyne इमेज-सेंसर परीक्षण के लिए NPP-आधारित इमेज प्रोसेसिंग और त्वरित कंप्यूटिंग को RAPIDS cuDF और CuPy के GPU पर होने वाली गणनाओं के साथ जोड़ती है। इससे प्रोब रखरखाव के अनुमान लगभग 85 गुना तेज़ी से लगाए जाते हैं, जिससे उत्पादन-उपज पर असर पड़ने से पहले खराब होते प्रोब की पहचान करने में मदद मिलती है। Advantest ने AI-आधारित सेमीकंडक्टर उत्पादन विश्लेषण को सक्षम बनाने के लिए NVIDIA के Nemotron और Kumo-Anomaly मॉडल को ACS RTDI में एकीकृत किया है। Grace Blackwell से संचालित यह सिस्टम रीयल-टाइम निदान और अनुमान प्रदान करता है, जो परीक्षण सेल के लिए सुधारात्मक कार्रवाइयों की सिफारिश करते हैं। NVIDIA ने बताया कि Advantest मॉडल चयन को स्वचालित करने, सेमीकंडक्टर परीक्षण कार्यप्रवाह को सुव्यवस्थित करने और प्रतिक्रिया समय को घंटों से घटाकर मिनटों तक लाने के लिए NeMo Switchyard AI एजेंटों का भी उपयोग कर रही है।

Applied Materials सामग्री की खोज, प्रक्रिया विकास और फैब अनुकूलन के लिए Omniverse और CUDA-X लाइब्रेरी cuDSS, cuEST तथा PhysicsNeMo का उपयोग करती है। NVIDIA के अनुसार, इनके संयोजन से चैंबर सिमुलेशन 35 गुना तक तेज़ होते हैं और फैब के डिजिटल ट्विन बनाने में मदद मिलती है, जिनसे लेआउट और सामग्री के प्रवाह को अनुकूलित किया जा सकता है। Analog Devices, उच्च-विश्वसनीयता वाले सेंसिंग सिमुलेशन और रोबोटिक बेंचमार्क विकसित करने के लिए Synopsys के भौतिकी सिमुलेशन को Isaac Sim फ्रेमवर्क और Omniverse लाइब्रेरी के साथ जोड़ रही है। इनकी मदद से यह आकलन किया जा सकता है कि पूरे रोबोटिक सिस्टम के भीतर सेंसर किस तरह काम करते हैं। FANUC और Foxconn अपने रोबोट मॉडल को कारखानों के डिजिटल ट्विन बनाने के लिए Mega NVIDIA Omniverse Blueprint से जोड़ रही हैं। इससे निर्माता रोबोटिक संचालन को वास्तविक तैनाती से पहले सिम्युलेट और सत्यापित कर सकते हैं। OMRON अपने निरीक्षण उपकरणों में वीडियो खोज और सारांश तैयार करने के लिए Cosmos के ओपन-वर्ल्ड मॉडल और Metropolis Blueprint का उपयोग कर रही है।

उपलब्धता

cuPotential शुरुआती पहुँच के लिए उपलब्ध है, NanoVDB, OpenVDB के भीतर ओपन सोर्स के रूप में उपलब्ध है और NPP, NVIDIA CUDA Toolkit के माध्यम से उपलब्ध है। NVIDIA ने पाठकों को SEMICON West में उससे जुड़ने का आमंत्रण दिया। Lam Research की NanoVDB-त्वरित SEMulator3D क्षमता को 2026 के अंत तक जारी करने का लक्ष्य है।