Моделі та платформи ШІ
NVIDIA представляє cuPotential на тлі переходу лідерів напівпровідникової галузі на CUDA-X
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
14 жовтня 2026 року NVIDIA представила cuPotential — нову бібліотеку CUDA-X, за допомогою якої розробники можуть створювати ШІ-агентів для моделювання взаємодії атомів і молекул. Компанія також докладно розповіла про впровадження своїх бібліотек CUDA-X лідерами напівпровідникової галузі, зокрема Synopsys, Cadence, Siemens, Lam Research, KLA та Applied Materials, у проєктуванні, виробництві й тестуванні чипів.
cuPotential і фабрики з ШІ-керуванням
NVIDIA описує фабрики з ШІ-керуванням як підприємства з виробництва напівпровідників, де ШІ допомагає інженерам оптимізувати процеси, розв’язувати виробничі проблеми й підвищувати ефективність виробництва. За словами NVIDIA, зростання попиту на передові чипи змушує такі фабрики нарощувати виробництво й водночас давати раду дедалі складнішим виробничим процесам. Інженерам потрібні нові способи моделювати матеріали, аналізувати дані інспекції та перевіряти зміни процесів у цифрових двійниках, перш ніж застосовувати їх у виробництві. Розширений портфель CUDA-X надає ШІ-агентам і інженерним застосункам прискорені інструменти для моделювання напівпровідників, обробки 3D-даних і аналізу зображень.
Нова бібліотека прискорює моделювання на атомному рівні завдяки спеціалізованим функціям із GPU-прискоренням, які інтегруються в наявне програмне забезпечення. Це дає дослідникам змогу моделювати електричні сили та інші взаємодії для великої кількості атомів і швидше вдосконалювати моделі. cuPotential також надає ШІ-агентам доступ до цих можливостей моделювання, тож вони можуть виконувати, оцінювати й удосконалювати складні молекулярні моделювання. За повідомленням NVIDIA, під час тестування в ранньому доступі бібліотека додатково прискорила вже оптимізовані для GPU робочі процеси у 2–3 рази. Серед перших користувачів cuPotential, які застосовують її для прискорення моделювання матеріалів, NVIDIA назвала Synopsys.
«Напівпровідникова галузь зробила можливою революцію ШІ. Тепер ШІ змінює спосіб виробництва чипів», — сказав Тім Коста, віцепрезидент і генеральний менеджер із промислової та обчислювальної інженерії в NVIDIA. За словами Кости, бібліотеки CUDA-X та Omniverse надають ШІ-агентам прискорені інструменти для моделювання й інспекції, які допомагають інженерам долати складнощі та підвищувати вихід придатної продукції, поки фабрики змагаються за можливість задовольнити попит на передові чипи.
Партнери з проєктування та моделювання чипів
У портфелі для проєктування cuPotential моделює взаємодію атомів, cuEST — електронну поведінку, а cuDSS розв’язує складні інженерні задачі моделювання. Synopsys використовує всі три бібліотеки. NVIDIA повідомила про попередні результати QuantumATK, які свідчать про потенційне прискорення у 30 разів завдяки cuEST, а також про результати тестів S-Device, що засвідчили прискорення у 12 разів завдяки cuDSS. Рішення AgentEngineer від Synopsys створені для взаємодії з відкритими моделями Nemotron і набором інструментів NeMo від NVIDIA та підтримують ШІ-агентів для проєктування й верифікації чипів.
Cadence застосовує прискорені обчислення NVIDIA, відкриті моделі Nemotron і бібліотеки CUDA-X для агентного ШІ в проєктуванні та моделюванні електромеханічних систем, зокрема напівпровідників, передових корпусів і друкованих плат. За повідомленням NVIDIA, ШІ-суперагент Cadence AuraStack оптимізує передові корпуси з урахуванням теплових навантажень і напружень у 8 разів швидше, використовуючи cuDSS разом із Cadence Celsius. NVIDIA також повідомила, що Nemotron працює із ШІ-суперагентом ChipStack для проєктування та верифікації напівпровідників.
COMSOL прискорює багатофізичне моделювання напівпровідників за допомогою cuDSS, яка, за словами NVIDIA, дає змогу виконувати моделювання до 10 разів швидше. У майбутньому COMSOL MCP Server використовуватиме відкриту модель Nemotron Ultra для моделювання за допомогою ШІ та дослідження варіантів проєктування. Платформа Voltaire від Voltai — агентна багатофізична система для проєктування й моделювання 3D-IC — поєднує ШІ-агентів із розв’язувачами задач із GPU-прискоренням на базі cuDSS і CUDA-X. За повідомленням NVIDIA, завдяки цьому складні робочі процеси електротермічного й механічного моделювання скорочуються з місяців до одного дня. ChipAgents розробляє спеціалізовані моделі ШІ для проєктування чипів на інфраструктурі ШІ NVIDIA, а також програмне забезпечення для навчання й оптимізації моделей. Компанія співпрацює з NVIDIA над створенням Build-A-Chip Bench — тестового набору, що оцінює агентів у наскрізних робочих процесах від специфікації до графічної системи даних.
Виробництво, інспекція та робота фабрик
У виробничих процесах cuLitho прискорює обчислення, потрібні для нанесення шаблонів мікросхем, NanoVDB надає відкритий інструментарій для роботи з 3D-даними в моделюванні виробництва чипів, а відкрита платформа PhysicsNeMo допомагає інженерам навчати фізичні моделі ШІ, що прогнозують поведінку фізичних систем. Siemens застосовує cuLitho, щоб прискорити роботу свого програмного забезпечення Calibre для вдосконалення шаблонів мікросхем і підготовки фотошаблонів. Команда Solido розробляє робочі процеси характеризації під керуванням агентів, використовуючи відкриті моделі Nemotron і відкриті бібліотеки NeMo.
Lam Research планує інтегрувати NanoVDB у SEMulator3D — свою платформу моделювання процесів із сімейства віртуальних продуктів Semiverse Solutions. За повідомленням NVIDIA, це має прискорити моделювання окремих процесів травлення пластин до 30 разів. Також NVIDIA повідомила, що PhysicsNeMo продемонструвала здатність скорочувати час моделювання для прогнозування плазми до мілісекунд замість днів. Luminary застосовує PhysicsNeMo для проєктування корпусів напівпровідників. За словами NVIDIA, фізичні моделі ШІ, навчені прогнозувати температуру, перепад тиску й термічні напруження в різних конфігураціях корпусу, дають інженерам змогу перевіряти у 100 разів більше проєктів у ті самі строки й без нового моделювання для кожного варіанта.
Для інспектування та тестування бібліотека NPP від NVIDIA обробляє зображення на графічних процесорах, тоді як RAPIDS cuDF обробляє на них великі набори даних, разом прискорюючи процеси тестування та контролю якості. Використовуючи ШІ NVIDIA та прискорені обчислення, imec усуває шуми із зображень сканувальних електронних мікроскопів, які застосовують для вимірювання мікросхем із розмірами нижче нанометра, а також застосовує cuLitho для обчислювально складної корекції оптичної близькості у вікні технологічного процесу. За даними NVIDIA, це поліпшило вікно літографічного процесу на 30%. KLA застосувала висновки, отримані завдяки високоефективним виробничим ядрам, для створення нового ядра NPP NCC, яке, за заявою NVIDIA, працює у 50 разів швидше за попередні версії для CPU, демонструючи результат, порівнянний із реалізаціями KLA, оптимізованими вручну.
NVIDIA повідомила, що Teradyne поєднує обробку зображень на основі NPP і прискорені обчислення для тестування сенсорів зображення з обчисленнями RAPIDS cuDF і CuPy на графічних процесорах. Завдяки цьому інференс для технічного обслуговування зондів відбувається приблизно у 85 разів швидше, що допомагає виявляти зонди, характеристики яких погіршуються, перш ніж це вплине на вихід придатної продукції. Advantest інтегрувала моделі NVIDIA Nemotron і Kumo-Anomaly в ACS RTDI, щоб забезпечити аналітику виробництва напівпровідників на основі ШІ; система на базі Grace Blackwell здійснює діагностику й інференс у реальному часі та рекомендує коригувальні дії для тестових комірок. NVIDIA повідомила, що Advantest також використовує ШІ-агенти NeMo Switchyard для автоматизації вибору моделей, оптимізації процесів тестування напівпровідників і скорочення часу реагування з годин до хвилин.
Applied Materials використовує Omniverse та бібліотеки CUDA-X cuDSS, cuEST і PhysicsNeMo для пошуку нових матеріалів, розроблення технологічних процесів і оптимізації фабрик; NVIDIA повідомила, що це поєднання дає змогу прискорити симуляції камер до 35 разів і підтримує створення цифрових двійників фабрик, які допомагають оптимізувати планування приміщень і рух матеріалів. Analog Devices поєднує фізичне моделювання Synopsys із середовищем Isaac Sim і бібліотеками Omniverse, щоб створювати високоточні симуляції сенсорів і робототехнічні тести для оцінювання поведінки сенсорів у складі цілісних роботизованих систем. FANUC і Foxconn під’єднують свої моделі роботів до Mega NVIDIA Omniverse Blueprint для створення цифрових двійників фабрик, які дають виробникам змогу моделювати й перевіряти роботу роботів до їхнього фізичного розгортання. OMRON використовує моделі відкритого світу Cosmos і Blueprint Metropolis для пошуку й узагальнення відео в обладнанні для інспектування.
Доступність
cuPotential доступний у режимі раннього доступу, NanoVDB доступна як програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом у складі OpenVDB, а NPP доступна через NVIDIA CUDA Toolkit; NVIDIA запросила читачів приєднатися до неї на SEMICON West. Функціональність SEMulator3D від Lam Research, прискорена за допомогою NanoVDB, має вийти до кінця 2026 року.
