NVIDIA presenta cuPotential mentre i leader dei semiconduttori adottano CUDA-X

Il 14 ottobre 2026, NVIDIA ha presentato cuPotential, una nuova libreria CUDA-X che gli sviluppatori possono utilizzare per creare agenti IA in grado di simulare le interazioni tra atomi e molecole; ha inoltre illustrato l’adozione delle sue librerie CUDA-X da parte di leader del settore dei semiconduttori, tra cui Synopsys, Cadence, Siemens, Lam Research, KLA e Applied Materials, per la progettazione, la produzione e il collaudo dei chip.

cuPotential e la fabbrica definita dall’IA

NVIDIA descrive le fabbriche di semiconduttori definite dall’IA come stabilimenti in cui l’intelligenza artificiale aiuta gli ingegneri a ottimizzare i processi, risolvere i problemi di produzione e migliorarne l’efficienza. Secondo NVIDIA, la crescente domanda di chip avanzati impone a queste fabbriche di aumentare la produzione gestendo processi produttivi sempre più complessi; gli ingegneri hanno bisogno di nuovi metodi per modellare i materiali, analizzare i dati delle ispezioni e testare le modifiche ai processi nei gemelli digitali prima di applicarle alla produzione. Il portafoglio ampliato di CUDA-X mette a disposizione degli agenti IA e delle applicazioni ingegneristiche strumenti accelerati per la simulazione dei semiconduttori, l’elaborazione di dati 3D e l’analisi delle immagini.

La nuova libreria accelera le simulazioni su scala atomica grazie a funzioni specializzate con accelerazione GPU, integrabili nei software esistenti. In questo modo, i ricercatori possono modellare le forze elettriche e altre interazioni che coinvolgono un gran numero di atomi e perfezionare più rapidamente le simulazioni. cuPotential mette inoltre queste capacità di modellazione a disposizione degli agenti IA, che possono così eseguire, valutare e perfezionare simulazioni molecolari avanzate. NVIDIA ha riferito che, nei test ad accesso anticipato, la libreria ha accelerato di un ulteriore 2-3x flussi di lavoro già ottimizzati per GPU, e ha indicato Synopsys tra i primi utilizzatori di cuPotential per accelerare le simulazioni dei materiali.

«L’industria dei semiconduttori ha reso possibile la rivoluzione dell’IA. Ora l’IA sta trasformando il modo in cui vengono costruiti i chip», ha dichiarato Tim Costa, vicepresidente e direttore generale per l’ingegneria industriale e computazionale di NVIDIA. Costa ha affermato che le librerie CUDA-X e Omniverse forniscono agli agenti IA strumenti accelerati per la simulazione e l’ispezione, che aiutano gli ingegneri a gestire la complessità e migliorare la resa mentre le fabbriche si affrettano a soddisfare la domanda di chip avanzati.

Partner per la progettazione e la simulazione dei chip

Nel portafoglio dedicato alla progettazione, cuPotential simula le interazioni atomiche, cuEST modella il comportamento elettronico e cuDSS risolve simulazioni ingegneristiche complesse. Synopsys utilizza tutte e tre le librerie; NVIDIA ha riferito che i primi risultati di QuantumATK mostrano un potenziale aumento della velocità di 30x con cuEST, mentre i benchmark di S-Device indicano un aumento di 12x con cuDSS. Le soluzioni AgentEngineer di Synopsys sono progettate per interoperare con i modelli aperti Nemotron e gli strumenti NeMo di NVIDIA, supportando agenti IA per la progettazione e la verifica dei chip.

Cadence applica il calcolo accelerato di NVIDIA, i modelli aperti Nemotron e le librerie CUDA-X all’IA agentica per la progettazione e la simulazione di sistemi elettromeccanici, nei settori dei semiconduttori, del packaging avanzato e dei circuiti stampati. NVIDIA ha dichiarato che il superagente IA AuraStack di Cadence ottimizza i package avanzati per il calore e le sollecitazioni con una velocità 8x superiore utilizzando cuDSS con Cadence Celsius, e che Nemotron è compatibile con il superagente IA ChipStack per la progettazione e la verifica dei semiconduttori.

COMSOL accelera le simulazioni multifisiche dei semiconduttori con cuDSS, che secondo NVIDIA offre simulazioni fino a 10x più veloci; il prossimo COMSOL MCP Server utilizzerà il modello aperto Nemotron Ultra per la modellazione assistita dall’IA e l’esplorazione progettuale. La piattaforma Voltaire di Voltai, un sistema multifisico agentico per la progettazione e la simulazione di circuiti integrati 3D (3D-IC), abbina agenti IA a solutori con accelerazione GPU basati su cuDSS e CUDA-X; secondo NVIDIA, questo consente di ridurre da mesi a un giorno i complessi flussi di lavoro di simulazione elettro-termo-meccanica. ChipAgents sviluppa modelli IA specializzati per la progettazione di chip sull’infrastruttura IA di NVIDIA e software per l’addestramento e l’ottimizzazione dei modelli; sta inoltre collaborando con NVIDIA allo sviluppo di Build-A-Chip Bench, un benchmark che valuta gli agenti lungo flussi di lavoro completi, dalla specifica al sistema di dati grafici.

Produzione, ispezione e operazioni di fabbrica

Per i flussi di lavoro di produzione, cuLitho accelera i calcoli utilizzati per stampare i pattern dei chip, NanoVDB offre strumenti open source per lavorare con dati 3D nelle simulazioni di fabbricazione dei chip e il framework aperto PhysicsNeMo aiuta gli ingegneri ad addestrare modelli di IA basati sulla fisica, in grado di prevedere il comportamento dei sistemi fisici. Siemens applica cuLitho per accelerare il proprio software Calibre, utilizzato per perfezionare i pattern dei chip e preparare le maschere; il suo team Solido sta sviluppando flussi di lavoro di caratterizzazione basati su agenti con i modelli aperti Nemotron e le librerie aperte NeMo.

Lam Research intende integrare NanoVDB in SEMulator3D, la propria piattaforma di modellazione dei processi appartenente alla famiglia di prodotti virtuali Semiverse Solutions. NVIDIA ha dichiarato che l’aggiunta dovrebbe accelerare fino a 30x la modellazione di specifici processi di incisione dei wafer e che è stato dimostrato come PhysicsNeMo possa ridurre i tempi di simulazione delle previsioni sul plasma fino a pochi millisecondi, anziché giorni. Luminary applica PhysicsNeMo alla progettazione di package per semiconduttori: secondo NVIDIA, i modelli di IA basati sulla fisica, addestrati per prevedere temperatura, caduta di pressione e sollecitazioni termiche nelle diverse configurazioni dei package, consentono agli ingegneri di testare 100x più progetti nello stesso arco di tempo, senza dover eseguire una nuova simulazione per ciascuna opzione.

Per l’ispezione e i test, la libreria NPP di NVIDIA gestisce l’elaborazione delle immagini sulle GPU, mentre RAPIDS cuDF elabora grandi insiemi di dati sulle GPU, accelerando così i flussi di lavoro di test e controllo qualità. Grazie all’IA di NVIDIA e al calcolo accelerato, imec sta rimuovendo il rumore dalle immagini ottenute con microscopi elettronici a scansione, utilizzate per misurare chip subnanometrici, e applica cuLitho alla correzione ottica della prossimità nella finestra di processo, che richiede notevoli risorse di calcolo; NVIDIA ha riferito un miglioramento del 30% della finestra di processo litografico. KLA ha applicato le conoscenze ricavate dai propri kernel di produzione altamente ottimizzati a un nuovo kernel NPP NCC che, secondo NVIDIA, ha prestazioni 50 volte superiori a quelle delle precedenti versioni per CPU, paragonabili a quelle delle implementazioni ottimizzate manualmente da KLA.

Secondo NVIDIA, Teradyne abbina l’elaborazione delle immagini basata su NPP e il calcolo accelerato per testare i sensori d’immagine ai calcoli GPU di RAPIDS cuDF e CuPy, ottenendo un’inferenza per la manutenzione delle sonde circa 85 volte più veloce, che aiuta a individuare le sonde in fase di deterioramento prima che compromettano la resa produttiva. Advantest ha integrato i modelli Nemotron e Kumo-Anomaly di NVIDIA in ACS RTDI per abilitare l’analisi della produzione di semiconduttori basata sull’IA; il sistema basato su Grace Blackwell fornisce diagnostica e inferenza in tempo reale, formulando raccomandazioni sulle azioni correttive da intraprendere per le celle di test. NVIDIA ha dichiarato che Advantest utilizza anche gli agenti IA NeMo Switchyard per automatizzare la selezione dei modelli, semplificare i flussi di lavoro dei test sui semiconduttori e ridurre i tempi di risposta da ore a minuti.

Applied Materials utilizza Omniverse e le librerie CUDA-X cuDSS, cuEST e PhysicsNeMo per la scoperta di materiali, lo sviluppo dei processi e l’ottimizzazione degli impianti di produzione; NVIDIA ha riferito che questa combinazione consente simulazioni delle camere fino a 35 volte più veloci e supporta gemelli digitali degli impianti, utili per ottimizzare la disposizione degli spazi e il flusso dei materiali. Analog Devices combina le simulazioni fisiche di Synopsys con il framework Isaac Sim e le librerie Omniverse per sviluppare simulazioni di rilevamento ad alta fedeltà e benchmark robotici che consentono di valutare il comportamento dei sensori all’interno di sistemi robotici completi. FANUC e Foxconn collegano i propri modelli di robot al Mega NVIDIA Omniverse Blueprint per i gemelli digitali delle fabbriche, che permettono ai produttori di simulare e convalidare le operazioni robotiche prima della loro implementazione fisica. OMRON utilizza i modelli Cosmos open world e il Metropolis Blueprint per la ricerca e la sintesi di video nelle proprie apparecchiature di ispezione.

Disponibilità

cuPotential è disponibile in accesso anticipato, NanoVDB è disponibile come software open source all’interno di OpenVDB e NPP è disponibile tramite NVIDIA CUDA Toolkit; NVIDIA ha invitato i lettori a partecipare insieme all’azienda a SEMICON West. La funzionalità di SEMulator3D di Lam Research accelerata da NanoVDB dovrebbe essere rilasciata entro la fine del 2026.