NVIDIA lanserer cuPotential mens ledende aktører i halvlederbransjen tar i bruk CUDA-X

14. oktober 2026 lanserte NVIDIA cuPotential, et nytt CUDA-X-bibliotek som utviklere kan bruke til å bygge AI-agenter som simulerer hvordan atomer og molekyler samhandler. Selskapet beskrev også hvordan ledende aktører i halvlederbransjen, deriblant Synopsys, Cadence, Siemens, Lam Research, KLA og Applied Materials, tar i bruk CUDA-X-bibliotekene på tvers av brikkedesign, produksjon og testing.

cuPotential og den AI-definerte fabrikken

NVIDIA beskriver AI-definerte fabrikker som halvlederfabrikker der AI hjelper ingeniører med å optimalisere prosesser, løse produksjonsproblemer og øke produksjonseffektiviteten. Ifølge NVIDIA krever den økende etterspørselen etter avanserte brikker at slike fabrikker øker produksjonen samtidig som de håndterer stadig mer komplekse produksjonsprosesser. Ingeniørene trenger nye måter å modellere materialer på, analysere inspeksjonsdata og teste prosessendringer i digitale tvillinger før de tas i bruk i produksjonen. Den utvidede CUDA-X-porteføljen gir AI-agenter og tekniske applikasjoner akselererte verktøy for halvledersimulering, 3D-databehandling og bildeanalyse.

Det nye biblioteket fremskynder simuleringer på atomnivå ved hjelp av spesialiserte, GPU-akselererte funksjoner som kan integreres i eksisterende programvare. Dermed kan forskere modellere elektriske krefter og andre samspill mellom store mengder atomer og forbedre simuleringene raskere. cuPotential gjør også disse modelleringsfunksjonene tilgjengelige for AI-agenter, som dermed kan utføre, vurdere og forbedre avanserte molekylsimuleringer. NVIDIA opplyste at biblioteket i tidlig tilgang-testing akselererte allerede GPU-optimaliserte arbeidsflyter med ytterligere 2–3 ganger, og trakk fram Synopsys som en av de første aktørene som tok i bruk cuPotential for å akselerere materialsimuleringer.

«Halvlederbransjen gjorde AI-revolusjonen mulig. Nå forandrer AI måten brikker bygges på», sa Tim Costa, visepresident og daglig leder for industriell og beregningsbasert teknikk i NVIDIA. Costa sa at CUDA-X- og Omniverse-bibliotekene gir AI-agenter akselererte verktøy for simulering og inspeksjon som hjelper ingeniører med å håndtere kompleksitet og øke produksjonsutbyttet mens fabrikkene kjemper for å møte etterspørselen etter avanserte brikker.

Partnere innen brikkedesign og simulering

I porteføljen for design simulerer cuPotential samspill mellom atomer, cuEST modellerer elektronisk atferd, og cuDSS løser komplekse tekniske simuleringsoppgaver. Synopsys bruker alle de tre bibliotekene, og NVIDIA rapporterte om tidlige resultater fra QuantumATK som viste en mulig hastighetsøkning på 30 ganger med cuEST, samt referansetester med S-Device som viste en hastighetsøkning på 12 ganger med cuDSS. AgentEngineer-løsningene fra Synopsys er utviklet for å fungere sammen med NVIDIAs åpne Nemotron-modeller og NeMo-verktøy, og støtter AI-agenter for brikkedesign og verifisering.

Cadence bruker NVIDIAs akselererte databehandling, åpne Nemotron-modeller og CUDA-X-biblioteker til agentbasert AI for design og simulering av elektromekaniske systemer, blant annet innen halvledere, avansert kapsling og kretskort. NVIDIA opplyste at Cadence AuraStack AI Super Agent optimaliserer avanserte kapslinger for varme og belastning 8 ganger raskere ved hjelp av cuDSS sammen med Cadence Celsius, og at Nemotron fungerer sammen med ChipStack AI Super Agent for design og verifisering av halvledere.

COMSOL akselererer multifysikksimuleringer for halvledere med cuDSS, som ifølge NVIDIA gir simuleringer som er opptil 10 ganger raskere. Den kommende COMSOL MCP Server skal bruke den åpne modellen Nemotron Ultra til AI-assistert modellering og utforsking av designalternativer. Voltaires Voltaire-plattform, et agentbasert multifysikksystem for design og simulering av 3D-IC-er, kombinerer AI-agenter med GPU-akselerte løsere bygget på cuDSS og CUDA-X. NVIDIA opplyste at dette reduserer komplekse elektrotermisk-mekaniske simuleringsarbeidsflyter fra måneder til én dag. ChipAgents utvikler spesialiserte AI-modeller for brikkedesign på NVIDIAs AI-infrastruktur, samt programvare for modelltrening og -optimalisering. Selskapet samarbeider med NVIDIA om å utvikle Build-A-Chip Bench, en referansetest som evaluerer agenter gjennom arbeidsflyter fra start til slutt, fra spesifikasjon til grafisk datasystem.

Produksjon, inspeksjon og drift av fabrikker

For produksjonsarbeidsflyter fremskynder cuLitho beregningene som brukes til å trykke mønstre på brikker, NanoVDB tilbyr verktøy med åpen kildekode for arbeid med 3D-data i simuleringer av brikkeproduksjon, og det åpne rammeverket PhysicsNeMo hjelper ingeniører med å trene fysikkbaserte AI-modeller som forutsier hvordan fysiske systemer oppfører seg. Siemens bruker cuLitho til å akselerere Calibre-programvaren sin for forbedring av brikkemønstre og klargjøring av masker, og Solido-teamet utvikler agentstyrte arbeidsflyter for karakterisering med åpne Nemotron-modeller og åpne NeMo-biblioteker.

Lam Research har til hensikt å integrere NanoVDB i SEMulator3D, plattformen for prosessmodellering i produktfamilien Semiverse Solutions, som består av virtuelle produkter. Ifølge NVIDIA forventes tillegget å akselerere utvalgt modellering av waferetsing med opptil 30 ganger. NVIDIA opplyste også at PhysicsNeMo er vist å kunne redusere simuleringstiden for plasmaprediksjoner til så lite som millisekunder, i stedet for dager. Luminary bruker PhysicsNeMo til design av halvlederkapslinger. Ifølge NVIDIA gjør fysikkbaserte AI-modeller som er trent til å forutsi temperatur, trykkfall og termisk belastning på tvers av kapslingskonfigurasjoner, det mulig for ingeniører å teste 100 ganger flere design innenfor samme tidsramme, uten å måtte kjøre en ny simulering for hvert alternativ.

For inspeksjon og testing håndterer NPP-biblioteket fra NVIDIA bildebehandling på GPU-er, mens RAPIDS cuDF behandler store datasett på GPU-er. Sammen bidrar de til å effektivisere arbeidsflyter for testing og kvalitetskontroll. Med NVIDIA AI og akselerert databehandling fjerner imec støy fra bilder tatt med skanningselektronmikroskop, som brukes til målinger av brikker på subnanometernivå. Selskapet bruker også cuLitho til beregningsintensiv optisk nærhetskorreksjon for prosessvinduet. NVIDIA opplyser at dette har forbedret litografiprosessvinduet med 30 %. KLA brukte innsikt fra sine svært optimaliserte produksjonskjerner til å utvikle en ny NPP NCC-kjerne. Ifølge NVIDIA oppnådde den en ytelse som var 50 ganger raskere enn tidligere CPU-versjoner, på nivå med KLAs håndoptimaliserte implementasjoner.

NVIDIA opplyser at Teradyne kombinerer NPP-basert bildebehandling og akselerert databehandling for testing av bildesensorer med GPU-beregninger i RAPIDS cuDF og CuPy. Dette gir en om lag 85 ganger raskere inferens for vedlikehold av testprober, slik at prober som begynner å svikte, kan oppdages før de påvirker produksjonsutbyttet. Advantest har integrert NVIDIAs Nemotron- og Kumo-Anomaly-modeller i ACS RTDI for å muliggjøre KI-drevet analyse av halvlederproduksjon. Systemet, som drives av Grace Blackwell, leverer diagnostikk og inferens i sanntid som anbefaler korrigerende tiltak for testceller. NVIDIA opplyser at Advantest også bruker KI-agenter fra NeMo Switchyard til å automatisere modellvalg, effektivisere arbeidsflyter for halvledertesting og redusere responstidene fra timer til minutter.

Applied Materials bruker Omniverse og CUDA-X-bibliotekene cuDSS, cuEST og PhysicsNeMo innen materialoppdagelse, prosessutvikling og optimalisering av fabrikker. NVIDIA opplyser at kombinasjonen muliggjør kammer­simuleringer som er opptil 35 ganger raskere, og støtter digitale tvillinger av fabrikker som bidrar til å optimalisere utforming og materialflyt. Analog Devices kombinerer fysikksimulering fra Synopsys med Isaac Sim-rammeverket og Omniverse-biblioteker for å utvikle svært nøyaktige sensorsimuleringer og referansetester for robotikk. Disse brukes til å evaluere hvordan sensorer oppfører seg i komplette robotsystemer. FANUC og Foxconn kobler robotmodellene sine til Mega NVIDIA Omniverse Blueprint for digitale tvillinger av fabrikker, slik at produsenter kan simulere og validere robotoperasjoner før de tas i bruk fysisk. OMRON bruker Cosmos-modeller for åpne verdener og Metropolis Blueprint til videosøk og oppsummering i inspeksjonsutstyret sitt.

Tilgjengelighet

cuPotential er tilgjengelig med tidlig tilgang, NanoVDB er tilgjengelig som åpen kildekode i OpenVDB, og NPP er tilgjengelig gjennom NVIDIA CUDA Toolkit. NVIDIA inviterte leserne til å bli med på SEMICON West. SEMulator3D-funksjonaliteten fra Lam Research, akselerert med NanoVDB, er planlagt lansert innen utgangen av 2026.