A NVIDIA apresenta cuPotential enquanto líderes do setor de semicondutores adotam CUDA-X

Em 14 de outubro de 2026, a NVIDIA apresentou o cuPotential, uma nova biblioteca CUDA-X que desenvolvedores podem usar para criar agentes de IA capazes de simular as interações entre átomos e moléculas. A empresa também detalhou a adoção de suas bibliotecas CUDA-X por líderes do setor de semicondutores, entre eles Synopsys, Cadence, Siemens, Lam Research, KLA e Applied Materials, em áreas como projeto, fabricação e teste de chips.

cuPotential e a fábrica de semicondutores definida por IA

A NVIDIA descreve as fábricas de semicondutores definidas por IA como instalações em que a inteligência artificial ajuda engenheiros a otimizar processos, resolver problemas de produção e melhorar a eficiência produtiva. Segundo a NVIDIA, a crescente demanda por chips avançados exige que essas fábricas ampliem a produção enquanto lidam com processos de fabricação cada vez mais complexos. Os engenheiros precisam de novas formas de modelar materiais, analisar dados de inspeção e testar alterações nos processos em gêmeos digitais antes de aplicá-las na produção. O portfólio CUDA-X ampliado oferece a agentes de IA e aplicações de engenharia ferramentas aceleradas para simulação de semicondutores, processamento de dados 3D e análise de imagens.

A nova biblioteca acelera simulações em escala atômica por meio de funções especializadas e aceleradas por GPU, que se integram ao software existente. Com isso, pesquisadores podem modelar forças elétricas e outras interações entre grandes quantidades de átomos e aprimorar as simulações com mais rapidez. O cuPotential também disponibiliza esses recursos de modelagem a agentes de IA, que podem então realizar, avaliar e aperfeiçoar simulações moleculares avançadas. A NVIDIA informou que, em testes de acesso antecipado, a biblioteca acelerou em mais 2-3x fluxos de trabalho já otimizados para GPU e citou a Synopsys entre as primeiras empresas a adotar o cuPotential para acelerar simulações de materiais.

“O setor de semicondutores tornou possível a revolução da IA. Agora, a IA está transformando a maneira como os chips são fabricados”, afirmou Tim Costa, vice-presidente e gerente-geral de engenharia industrial e computacional da NVIDIA. Costa disse que as bibliotecas CUDA-X e Omniverse oferecem aos agentes de IA ferramentas aceleradas de simulação e inspeção que ajudam os engenheiros a lidar com a complexidade e aumentar o rendimento, enquanto as fábricas correm para atender à demanda por chips avançados.

Parceiros em projeto e simulação de chips

No portfólio de projeto, o cuPotential simula interações atômicas, o cuEST modela o comportamento eletrônico e o cuDSS resolve simulações complexas de engenharia. A Synopsys utiliza as três bibliotecas, e a NVIDIA informou que resultados preliminares do QuantumATK indicaram uma possível aceleração de 30x com o cuEST, enquanto testes de desempenho do S-Device apontaram uma aceleração de 12x com o cuDSS. As soluções AgentEngineer da Synopsys foram desenvolvidas para interoperar com os modelos abertos Nemotron e as ferramentas NeMo da NVIDIA, dando suporte a agentes de IA para projeto e verificação de chips.

A Cadence está aplicando a computação acelerada da NVIDIA, os modelos abertos Nemotron e as bibliotecas CUDA-X à IA baseada em agentes para projeto e simulação de sistemas eletromecânicos, abrangendo semicondutores, encapsulamento avançado e placas de circuito impresso. Segundo a NVIDIA, o superagente de IA AuraStack da Cadence otimiza encapsulamentos avançados para calor e tensão mecânica 8x mais rápido usando o cuDSS com o Cadence Celsius. A NVIDIA também informou que o Nemotron funciona com o superagente de IA ChipStack para projeto e verificação de semicondutores.

A COMSOL está acelerando simulações multifísicas de semicondutores com o cuDSS, que, segundo a NVIDIA, permite simulações até 10x mais rápidas. O futuro COMSOL MCP Server usará o modelo aberto Nemotron Ultra para auxiliar a modelagem e a exploração de projetos com IA. A plataforma Voltaire da Voltai, um sistema multifísico baseado em agentes para projeto e simulação de circuitos integrados 3D, combina agentes de IA com solucionadores acelerados por GPU e desenvolvidos com cuDSS e CUDA-X. Segundo a NVIDIA, isso reduz de meses para um dia os fluxos de trabalho complexos de simulação eletrotérmica e mecânica. A ChipAgents desenvolve modelos de IA especializados em projeto de chips usando a infraestrutura de IA da NVIDIA, além de software para treinamento e otimização de modelos. A empresa também está trabalhando com a NVIDIA no desenvolvimento do Build-A-Chip Bench, um benchmark que avalia agentes em fluxos de trabalho de ponta a ponta, da especificação ao sistema de dados gráficos.

Fabricação, inspeção e operações em fábricas de semicondutores

Nos fluxos de trabalho de fabricação, o cuLitho acelera os cálculos usados para imprimir padrões de chips, o NanoVDB oferece ferramentas de código aberto para trabalhar com dados 3D em simulações de fabricação de chips, e a estrutura aberta PhysicsNeMo ajuda engenheiros a treinar modelos de IA física que preveem o comportamento de sistemas físicos. A Siemens está aplicando o cuLitho para acelerar seu software Calibre, usado no refinamento de padrões de chips e na preparação de máscaras. Sua equipe Solido está desenvolvendo fluxos de trabalho de caracterização orientados por agentes, com os modelos abertos Nemotron e as bibliotecas abertas NeMo.

A Lam Research pretende integrar o NanoVDB ao SEMulator3D, sua plataforma de modelagem de processos pertencente à família de produtos virtuais Semiverse Solutions. Segundo a NVIDIA, espera-se que essa integração acelere em até 30x a modelagem de determinadas etapas de corrosão de wafers. A empresa também informou que já foi demonstrado que o PhysicsNeMo reduz o tempo de simulação de previsões de plasma para apenas milissegundos, em vez de dias. A Luminary está aplicando o PhysicsNeMo ao projeto de encapsulamentos de semicondutores. Segundo a NVIDIA, modelos de IA física treinados para prever temperatura, queda de pressão e tensão térmica em diferentes configurações de encapsulamento permitem que engenheiros testem 100x mais projetos dentro do mesmo prazo, sem precisar executar uma nova simulação para cada opção.

Para inspeção e testes, a biblioteca NPP da NVIDIA processa imagens em GPUs, enquanto o RAPIDS cuDF processa grandes conjuntos de dados em GPUs, acelerando em conjunto os fluxos de trabalho de testes e controle de qualidade. Com a IA da NVIDIA e a computação acelerada, a imec está removendo ruído de imagens de microscopia eletrônica de varredura usadas em medições de chips em escala subnanométrica e aplicando o cuLitho à correção óptica de proximidade da janela de processo, que exige alto poder computacional. Segundo a NVIDIA, isso melhora em 30% a janela do processo de litografia. A KLA aplicou conhecimentos obtidos com seus kernels de produção altamente otimizados a um novo kernel NCC do NPP que, segundo a NVIDIA, teve desempenho 50 vezes superior ao de versões anteriores para CPU, comparável ao de implementações ajustadas manualmente pela KLA.

Segundo a NVIDIA, a Teradyne combina processamento de imagens baseado no NPP e computação acelerada para testar sensores de imagem com cálculos em GPU usando RAPIDS cuDF e CuPy. Com isso, obtém inferências para manutenção de sondas cerca de 85 vezes mais rápidas, que ajudam a identificar sondas em degradação antes que afetem o rendimento. A Advantest integrou os modelos Nemotron e Kumo-Anomaly da NVIDIA ao ACS RTDI para viabilizar análises da produção de semicondutores orientadas por IA; o sistema equipado com Grace Blackwell oferece diagnósticos e inferências em tempo real que recomendam ações corretivas para as células de teste. A NVIDIA informou que a Advantest também está usando os agentes de IA NeMo Switchyard para automatizar a seleção de modelos, simplificar os fluxos de trabalho de testes de semicondutores e reduzir os tempos de resposta de horas para minutos.

A Applied Materials usa o Omniverse e as bibliotecas CUDA-X cuDSS, cuEST e PhysicsNeMo na descoberta de materiais, no desenvolvimento de processos e na otimização de fábricas de semicondutores; segundo a NVIDIA, essa combinação permite simulações de câmaras até 35 vezes mais rápidas e oferece suporte a gêmeos digitais de fábricas que ajudam a otimizar o layout e o fluxo de materiais. A Analog Devices está combinando simulações físicas da Synopsys com a estrutura Isaac Sim e as bibliotecas Omniverse para desenvolver simulações de sensoriamento de alta fidelidade e benchmarks robóticos que avaliam o comportamento dos sensores em sistemas robóticos completos. A FANUC e a Foxconn estão conectando seus modelos de robôs ao Mega NVIDIA Omniverse Blueprint para criar gêmeos digitais de fábricas que permitem aos fabricantes simular e validar operações robóticas antes da implementação física. A OMRON está usando os modelos de mundo aberto Cosmos e o Metropolis Blueprint para pesquisar e resumir vídeos em seus equipamentos de inspeção.

Disponibilidade

O cuPotential está disponível em acesso antecipado, o NanoVDB está disponível como código aberto no OpenVDB e o NPP está disponível por meio do NVIDIA CUDA Toolkit; a NVIDIA convidou os leitores a participar com ela da SEMICON West. A capacidade do SEMulator3D da Lam Research acelerada pelo NanoVDB tem lançamento previsto para até o fim de 2026.