NVIDIA, Yarı İ İletken Sektörünün Önde Gelenleri CUDA-X’i Benimserken cuPotential’ı Tanıttı

NVIDIA, 14 Ekim 2026’da atomların ve moleküllerin nasıl etkileşime girdiğini simüle eden yapay zekâ ajanları geliştirmek için kullanılabilecek yeni bir CUDA-X kütüphanesi olan cuPotential’ı tanıttı. Ayrıca Synopsys, Cadence, Siemens, Lam Research, KLA ve Applied Materials gibi yarı iletken sektörünün önde gelen şirketlerinin çip tasarımı, üretimi ve test süreçlerinde CUDA-X kütüphanelerini nasıl benimsediğine ilişkin ayrıntıları paylaştı.

cuPotential ve Yapay Zekâyla Tanımlanan Fabrika

NVIDIA, yapay zekâyla tanımlanan fabrikaları; yapay zekânın mühendislerin süreçleri optimize etmesine, üretim sorunlarını çözmesine ve üretim verimliliğini artırmasına yardımcı olduğu yarı iletken fabrikaları olarak tanımlıyor. NVIDIA’ya göre gelişmiş çiplere yönelik talebin artması, bu fabrikaların giderek daha karmaşık hâle gelen üretim süreçlerini yönetirken üretimi artırmasını gerektiriyor. Mühendislerin de malzemeleri modellemek, denetim verilerini analiz etmek ve üretim sürecinde uygulamadan önce dijital ikizlerde süreç değişikliklerini test etmek için yeni yöntemlere ihtiyacı var. Genişletilmiş CUDA-X portföyü, yapay zekâ ajanlarına ve mühendislik uygulamalarına yarı iletken simülasyonu, 3B veri işleme ve görüntü analizi için hızlandırılmış araçlar sunuyor.

Yeni kütüphane, mevcut yazılımlara entegre edilen özel GPU hızlandırmalı işlevlerle atom ölçeğindeki simülasyonları hızlandırıyor; araştırmacıların çok sayıda atom arasındaki elektriksel kuvvetleri ve diğer etkileşimleri modellemesine, simülasyonları daha hızlı iyileştirmesine olanak tanıyor. cuPotential, bu modelleme yeteneklerini yapay zekâ ajanlarının kullanımına da sunuyor. Böylece ajanlar gelişmiş moleküler simülasyonlar yürütebiliyor, değerlendirebiliyor ve iyileştirebiliyor. NVIDIA, erken erişim testlerinde kütüphanenin zaten GPU için optimize edilmiş iş akışlarını ek olarak 2-3 kat hızlandırdığını bildirdi. Şirket ayrıca, malzeme simülasyonlarını hızlandırmak için cuPotential kullanan ilk benimseyenler arasında Synopsys’in de bulunduğunu belirtti.

NVIDIA’da endüstriyel ve hesaplamalı mühendislikten sorumlu başkan yardımcısı ve genel müdür Tim Costa, “Yarı iletken sektörü yapay zekâ devrimini mümkün kıldı. Şimdi de yapay zekâ, çiplerin üretim biçimini dönüştürüyor,” dedi. Costa, CUDA-X ve Omniverse kütüphanelerinin yapay zekâ ajanlarına hızlandırılmış simülasyon ve denetim araçları sunduğunu; bu araçların, fabrikalar gelişmiş çiplere yönelik talebi karşılamak için yarışırken mühendislerin karmaşıklığı yönetmesine ve verimi artırmasına yardımcı olduğunu söyledi.

Çip Tasarımı ve Simülasyon Ortakları

Tasarım portföyünde cuPotential atomlar arasındaki etkileşimleri simüle ediyor, cuEST elektronik davranışları modelliyor, cuDSS ise karmaşık mühendislik simülasyonlarını çözüyor. Synopsys bu üç kütüphaneyi de kullanıyor. NVIDIA, ilk QuantumATK sonuçlarının cuEST ile potansiyel olarak 30 kat hızlanma gösterdiğini, S-Device kıyaslama testlerinin ise cuDSS ile 12 kat hızlanma ortaya koyduğunu bildirdi. Synopsys’in AgentEngineer çözümleri, NVIDIA’nın açık Nemotron modelleri ve NeMo araçlarıyla birlikte çalışacak şekilde tasarlandı; bu sayede çip tasarımı ve doğrulama süreçlerinde yapay zekâ ajanlarını destekliyor.

Cadence; yarı iletkenleri, gelişmiş paketlemeyi ve baskılı devre kartlarını kapsayan elektromekanik sistem tasarımı ve simülasyonuna yönelik ajan tabanlı yapay zekâ için NVIDIA’nın hızlandırılmış hesaplama teknolojilerini, açık Nemotron modellerini ve CUDA-X kütüphanelerini kullanıyor. NVIDIA’ya göre Cadence AuraStack AI Super Agent, cuDSS ile Cadence Celsius’u kullanarak gelişmiş paketleri ısı ve gerilim açısından 8 kat daha hızlı optimize ediyor. Nemotron da yarı iletken tasarımı ve doğrulaması için ChipStack AI Super Agent ile birlikte çalışıyor.

COMSOL, yarı iletkenlere yönelik çoklu fizik simülasyonlarını cuDSS ile hızlandırıyor. NVIDIA’ya göre cuDSS, simülasyonları 10 kata kadar hızlandırıyor. Yakında kullanıma sunulacak COMSOL MCP Server ise yapay zekâ destekli modelleme ve tasarım araştırmaları için açık Nemotron Ultra modelini kullanacak. 3D-IC tasarımı ve simülasyonuna yönelik ajan tabanlı çoklu fizik sistemi Voltai’nin Voltaire platformu, yapay zekâ ajanlarını cuDSS ve CUDA-X üzerine kurulu GPU hızlandırmalı çözücülerle bir araya getiriyor. NVIDIA, bunun karmaşık elektro-termal-mekanik simülasyon iş akışlarını aylar süren süreçlerden bir güne indirdiğini belirtti. ChipAgents, NVIDIA yapay zekâ altyapısı üzerinde çip tasarımına yönelik özel yapay zekâ modellerinin yanı sıra model eğitimi ve optimizasyon yazılımları geliştiriyor. Şirket ayrıca, belirtimden grafik veri sistemine kadar uçtan uca iş akışlarında ajanları değerlendiren bir kıyaslama testi olan Build-A-Chip Bench’i geliştirmek için NVIDIA ile çalışıyor.

Üretim, Denetim ve Fabrika Operasyonları

Üretim iş akışlarında cuLitho, çip desenlerini basmak için gereken hesaplamaları hızlandırıyor; NanoVDB, çip üretimi simülasyonlarında 3B verilerle çalışmaya yönelik açık kaynaklı araçlar sunuyor; açık kaynaklı PhysicsNeMo çerçevesi ise mühendislerin fiziksel sistemlerin davranışını tahmin eden fizik yapay zekâ modellerini eğitmesine yardımcı oluyor. Siemens, çip desenlerinin iyileştirilmesi ve maske hazırlığı için Calibre yazılımını cuLitho ile hızlandırıyor. Şirketin Solido ekibi de açık Nemotron modelleri ve açık NeMo kütüphaneleriyle ajan odaklı karakterizasyon iş akışları geliştiriyor.

Lam Research, NanoVDB’yi sanal ürün ailesi Semiverse Solutions bünyesindeki süreç modelleme platformu SEMulator3D’ye entegre etmeyi planlıyor. NVIDIA, bu eklemenin belirli wafer aşındırma modelleme işlemlerini 30 kata kadar hızlandırmasının beklendiğini belirtti. Şirket ayrıca PhysicsNeMo’nun plazma tahmini simülasyon süresini günlerden milisaniyelere kadar düşürdüğünün gösterildiğini bildirdi. Luminary, PhysicsNeMo’yu yarı iletken paket tasarımında kullanıyor. NVIDIA’ya göre paket yapılandırmalarındaki sıcaklığı, basınç düşüşünü ve termal gerilimi tahmin etmek üzere eğitilen fizik yapay zekâ modelleri, mühendislerin aynı süre içinde 100 kat daha fazla tasarımı test etmesine ve her seçenek için yeni bir simülasyon çalıştırmasına gerek kalmamasına olanak tanıyor.

İnceleme ve test için NVIDIA’nın NPP kütüphanesi GPU’larda görüntü işleme yaparken RAPIDS cuDF büyük veri kümelerini GPU’larda işler; bu iki araç birlikte test ve kalite kontrol iş akışlarını hızlandırır. NVIDIA yapay zekâsı ve hızlandırılmış hesaplamadan yararlanan imec, nanometrenin altındaki çip ölçümlerinde kullanılan taramalı elektron mikroskobu görüntülerindeki gürültüyü gideriyor ve hesaplama açısından yoğun proses penceresi optik yakınlık düzeltmesinde cuLitho’yu kullanıyor. NVIDIA, litografi proses penceresinde %30 iyileşme sağlandığını bildirdi. KLA, yüksek düzeyde optimize edilmiş üretim çekirdeklerinden edindiği bilgileri yeni bir NPP NCC çekirdeğine uyguladı. NVIDIA’ya göre bu çekirdek, önceki CPU sürümlerinden 50 kat daha yüksek performansa ulaştı ve KLA’nın elle optimize ettiği uygulamalarla karşılaştırılabilir sonuçlar verdi.

NVIDIA’nın belirttiğine göre Teradyne, görüntü sensörü testlerinde NPP tabanlı görüntü işlemeyi ve hızlandırılmış hesaplamayı RAPIDS cuDF ve CuPy GPU hesaplamalarıyla bir araya getirerek, verimi etkilemeden önce performansı düşen probların tespit edilmesine yardımcı olan prob bakımı çıkarımını yaklaşık 85 kat hızlandırıyor. Advantest, yarı iletken üretiminde yapay zekâ destekli analiz olanağı sunmak için NVIDIA’nın Nemotron ve Kumo-Anomaly modellerini ACS RTDI’ye entegre etti. Grace Blackwell destekli sistem, test hücreleri için düzeltici eylemler öneren gerçek zamanlı tanılama ve çıkarım olanağı sağlıyor. NVIDIA, Advantest’in model seçimini otomatikleştirmek, yarı iletken test iş akışlarını kolaylaştırmak ve yanıt sürelerini saatlerden dakikalara indirmek için NeMo Switchyard yapay zekâ ajanlarından da yararlandığını belirtti.

Applied Materials, malzeme keşfi, proses geliştirme ve fabrika optimizasyonu için Omniverse’i ve CUDA-X kitaplıkları cuDSS, cuEST ve PhysicsNeMo’yu kullanıyor. NVIDIA, bu bileşimin hazne simülasyonlarını 35 kata kadar hızlandırdığını ve yerleşim düzenlerini ve malzeme akışını optimize etmeye yardımcı olan fabrika dijital ikizlerini desteklediğini bildirdi. Analog Devices, yüksek doğruluklu algılama simülasyonları ve sensörlerin eksiksiz robotik sistemler içindeki davranışını değerlendirmeye yönelik robotik kıyaslama testleri geliştirmek için Synopsys fizik simülasyonunu Isaac Sim çerçevesi ve Omniverse kitaplıklarıyla birleştiriyor. FANUC ve Foxconn, üreticilerin fiziksel olarak kullanıma almadan önce robotik operasyonları simüle edip doğrulamasını sağlayan fabrika dijital ikizleri için robot modellerini Mega NVIDIA Omniverse Blueprint’e bağlıyor. OMRON, denetim ekipmanlarında video arama ve özetleme amacıyla Cosmos açık dünya modellerini ve Metropolis Blueprint’i kullanıyor.

Kullanılabilirlik

cuPotential erken erişime açıldı, NanoVDB OpenVDB içinde açık kaynak olarak sunuluyor ve NPP’ye NVIDIA CUDA Toolkit üzerinden erişilebiliyor. NVIDIA, okurları SEMICON West’te kendisine katılmaya davet etti. Lam Research’ün NanoVDB ile hızlandırılan SEMulator3D özelliğinin 2026 sonuna kadar yayımlanması hedefleniyor.