NVIDIA ra mắt cuPotential khi các nhà lãnh đạo ngành bán dẫn áp dụng CUDA-X

Ngày 14 tháng 10 năm 2026, NVIDIA ra mắt cuPotential, một thư viện CUDA-X mới mà các nhà phát triển có thể dùng để xây dựng các tác tử AI mô phỏng cách nguyên tử và phân tử tương tác. NVIDIA cũng thông tin chi tiết về việc các doanh nghiệp hàng đầu trong ngành bán dẫn, bao gồm Synopsys, Cadence, Siemens, Lam Research, KLA và Applied Materials, áp dụng các thư viện CUDA-X của hãng trong thiết kế, sản xuất và kiểm thử chip.

cuPotential và nhà máy bán dẫn được định hình bằng AI

NVIDIA mô tả nhà máy bán dẫn được định hình bằng AI là những nhà máy mà AI giúp các kỹ sư tối ưu hóa quy trình, xử lý sự cố sản xuất và nâng cao hiệu quả sản xuất. Theo NVIDIA, nhu cầu chip tiên tiến ngày càng tăng buộc các nhà máy này phải mở rộng sản xuất trong khi quản lý những quy trình chế tạo ngày càng phức tạp; các kỹ sư cần những phương thức mới để mô hình hóa vật liệu, phân tích dữ liệu kiểm tra và thử nghiệm các thay đổi về quy trình trên bản sao số trước khi áp dụng vào sản xuất. Danh mục CUDA-X mở rộng cung cấp cho các tác tử AI và ứng dụng kỹ thuật những công cụ tăng tốc để mô phỏng bán dẫn, xử lý dữ liệu 3D và phân tích hình ảnh.

Thư viện mới tăng tốc mô phỏng ở cấp độ nguyên tử bằng các hàm chuyên dụng được tăng tốc GPU, có thể tích hợp vào phần mềm hiện có, giúp các nhà nghiên cứu mô hình hóa lực điện và những tương tác khác giữa số lượng lớn nguyên tử, đồng thời tinh chỉnh mô phỏng nhanh hơn. cuPotential cũng cung cấp các khả năng mô hình hóa này cho các tác tử AI, từ đó cho phép chúng thực hiện, đánh giá và tinh chỉnh các mô phỏng phân tử tiên tiến. NVIDIA cho biết trong các thử nghiệm quyền truy cập sớm, thư viện này giúp tăng tốc thêm 2-3x các quy trình vốn đã được tối ưu hóa cho GPU; hãng cũng nêu Synopsys là một trong những đơn vị tiên phong sử dụng cuPotential để tăng tốc mô phỏng vật liệu.

“Ngành bán dẫn đã tạo điều kiện cho cuộc cách mạng AI diễn ra. Giờ đây, AI đang thay đổi cách chế tạo chip”, Tim Costa, phó chủ tịch kiêm tổng giám đốc phụ trách kỹ thuật công nghiệp và tính toán tại NVIDIA, cho biết. Costa nói rằng các thư viện CUDA-X và Omniverse cung cấp cho tác tử AI những công cụ mô phỏng và kiểm tra được tăng tốc, giúp kỹ sư xử lý độ phức tạp và cải thiện tỷ lệ thành phẩm khi các nhà máy chạy đua đáp ứng nhu cầu chip tiên tiến.

Các đối tác thiết kế và mô phỏng chip

Trong danh mục phục vụ thiết kế, cuPotential mô phỏng các tương tác nguyên tử, cuEST mô hình hóa hành vi điện tử, còn cuDSS giải các bài toán mô phỏng kỹ thuật phức tạp. Synopsys đang sử dụng cả ba thư viện; NVIDIA cho biết các kết quả ban đầu từ QuantumATK cho thấy cuEST có thể tăng tốc 30x, trong khi các phép đo hiệu năng trên S-Device cho thấy cuDSS tăng tốc 12x. Các giải pháp AgentEngineer của Synopsys được xây dựng để tương tác với các mô hình mở Nemotron và bộ công cụ NeMo của NVIDIA, hỗ trợ các tác tử AI trong thiết kế và xác minh chip.

Cadence đang ứng dụng điện toán tăng tốc của NVIDIA, các mô hình mở Nemotron và thư viện CUDA-X vào AI tác tử phục vụ thiết kế và mô phỏng hệ thống cơ điện, bao gồm chất bán dẫn, đóng gói tiên tiến và bảng mạch in. NVIDIA cho biết Cadence AuraStack AI Super Agent tối ưu hóa các gói đóng gói tiên tiến về nhiệt và ứng suất nhanh hơn 8x khi sử dụng cuDSS cùng Cadence Celsius; hãng cũng cho biết Nemotron hoạt động với ChipStack AI Super Agent trong thiết kế và xác minh bán dẫn.

COMSOL đang tăng tốc các mô phỏng đa vật lý trong lĩnh vực bán dẫn bằng cuDSS; NVIDIA cho biết công cụ này giúp mô phỏng nhanh hơn tới 10x. COMSOL MCP Server sắp ra mắt sẽ sử dụng mô hình mở Nemotron Ultra để hỗ trợ AI trong quá trình mô hình hóa và khám phá thiết kế. Nền tảng Voltaire của Voltai, một hệ thống đa vật lý ứng dụng tác tử dành cho thiết kế và mô phỏng 3D-IC, kết hợp các tác tử AI với bộ giải tăng tốc GPU được xây dựng trên cuDSS và CUDA-X; NVIDIA cho biết cách này rút ngắn quy trình mô phỏng điện-nhiệt-cơ phức tạp từ vài tháng xuống còn một ngày. ChipAgents phát triển các mô hình AI chuyên biệt cho thiết kế chip trên hạ tầng AI của NVIDIA, cùng phần mềm huấn luyện và tối ưu hóa mô hình; công ty đang hợp tác với NVIDIA để phát triển Build-A-Chip Bench, một chuẩn đánh giá các tác tử trên những quy trình đầu cuối, từ đặc tả đến hệ thống dữ liệu đồ họa.

Sản xuất, kiểm tra và vận hành nhà máy

Trong các quy trình sản xuất, cuLitho tăng tốc những phép tính được dùng để in mẫu chip, NanoVDB cung cấp bộ công cụ mã nguồn mở để xử lý dữ liệu 3D trong mô phỏng chế tạo chip, còn khung mã nguồn mở PhysicsNeMo giúp kỹ sư huấn luyện các mô hình AI vật lý dự đoán cách các hệ thống vật lý vận hành. Siemens đang ứng dụng cuLitho để tăng tốc phần mềm Calibre trong việc tinh chỉnh mẫu chip và chuẩn bị mặt nạ; nhóm Solido của công ty đang phát triển các quy trình đặc trưng hóa do tác tử điều khiển bằng các mô hình mở Nemotron và thư viện mở NeMo.

Lam Research dự định tích hợp NanoVDB vào SEMulator3D, nền tảng mô hình hóa quy trình thuộc danh mục sản phẩm ảo Semiverse Solutions của công ty. NVIDIA cho biết việc bổ sung này dự kiến giúp tăng tốc tới 30x một số tác vụ mô hình hóa quá trình ăn mòn wafer; hãng cũng cho biết PhysicsNeMo đã được chứng minh là có thể rút ngắn thời gian mô phỏng dự đoán plasma xuống chỉ còn vài mili giây thay vì vài ngày. Luminary đang ứng dụng PhysicsNeMo vào thiết kế gói bán dẫn. NVIDIA cho biết các mô hình AI vật lý được huấn luyện để dự đoán nhiệt độ, độ sụt áp suất và ứng suất nhiệt trên nhiều cấu hình gói khác nhau cho phép kỹ sư thử nghiệm số thiết kế nhiều hơn 100x trong cùng khoảng thời gian và không cần chạy mô phỏng mới cho từng phương án.

Trong hoạt động kiểm tra và thử nghiệm, thư viện NPP của NVIDIA xử lý hình ảnh trên GPU, còn RAPIDS cuDF xử lý các tập dữ liệu lớn trên GPU; kết hợp lại, hai công cụ này giúp đẩy nhanh quy trình thử nghiệm và kiểm soát chất lượng. Ứng dụng AI của NVIDIA và điện toán tăng tốc, imec đang khử nhiễu trong ảnh kính hiển vi điện tử quét dùng để đo chip ở quy mô dưới nanomet, đồng thời sử dụng cuLitho cho tác vụ hiệu chỉnh độ gần quang học theo cửa sổ quy trình có cường độ tính toán cao; NVIDIA cho biết cửa sổ quy trình quang khắc được cải thiện 30%. KLA đã áp dụng những hiểu biết từ các kernel sản xuất được tối ưu hóa cao của mình để phát triển kernel NPP NCC mới. NVIDIA cho biết kernel này đạt hiệu năng nhanh hơn 50 lần so với các phiên bản CPU trước đây, tương đương với các phiên bản do KLA tinh chỉnh thủ công.

NVIDIA cho biết Teradyne kết hợp xử lý hình ảnh dựa trên NPP và điện toán tăng tốc để kiểm tra cảm biến hình ảnh với các phép tính GPU của RAPIDS cuDF và CuPy, nhờ đó suy luận về bảo trì đầu dò nhanh hơn khoảng 85 lần, giúp phát hiện các đầu dò xuống cấp trước khi chúng ảnh hưởng đến tỷ lệ thành phẩm. Advantest đã tích hợp các mô hình Nemotron và Kumo-Anomaly của NVIDIA vào ACS RTDI để hỗ trợ phân tích sản xuất bán dẫn bằng AI; hệ thống chạy trên Grace Blackwell cung cấp khả năng chẩn đoán và suy luận theo thời gian thực, đề xuất các biện pháp khắc phục cho các trạm kiểm tra. NVIDIA cho biết Advantest cũng đang sử dụng các tác nhân AI NeMo Switchyard để tự động hóa việc lựa chọn mô hình, tinh giản quy trình thử nghiệm bán dẫn và rút ngắn thời gian phản hồi từ vài giờ xuống còn vài phút.

Applied Materials sử dụng Omniverse cùng các thư viện CUDA-X cuDSS, cuEST và PhysicsNeMo trong các hoạt động khám phá vật liệu, phát triển quy trình và tối ưu hóa nhà máy sản xuất bán dẫn; NVIDIA cho biết sự kết hợp này giúp mô phỏng buồng xử lý nhanh hơn tới 35 lần và hỗ trợ tạo bản sao số nhà máy, giúp tối ưu hóa bố trí và luồng vật liệu. Analog Devices đang kết hợp mô phỏng vật lý của Synopsys với framework Isaac Sim và các thư viện Omniverse để phát triển các mô phỏng cảm biến có độ trung thực cao và các phép thử chuẩn robot, nhằm đánh giá cách cảm biến hoạt động trong toàn bộ hệ thống robot. FANUC và Foxconn đang kết nối các mô hình robot của mình với Mega NVIDIA Omniverse Blueprint dành cho bản sao số nhà máy, cho phép nhà sản xuất mô phỏng và xác thực hoạt động của robot trước khi triển khai trong thực tế. OMRON đang sử dụng các mô hình thế giới mở Cosmos và Metropolis Blueprint để tìm kiếm, tóm tắt video trong thiết bị kiểm tra của mình.

Tính khả dụng

cuPotential hiện có phiên bản truy cập sớm, NanoVDB được cung cấp dưới dạng mã nguồn mở trong OpenVDB, còn NPP có trong NVIDIA CUDA Toolkit; NVIDIA mời độc giả tham gia cùng hãng tại SEMICON West. Tính năng SEMulator3D được tăng tốc bằng NanoVDB của Lam Research dự kiến phát hành vào cuối năm 2026.