半導体設計と製造の高速化

電子設計自動化 (EDA) は、集積回路を設計および検証するために使用されるソフトウェア ツールのカテゴリです。 NVIDIA は、GPU と CUDA-X ライブラリと Cadence や Synopsys などのパートナーのツールを組み合わせて、RTL からチップ サインオフへと移行するために必要な時間を劇的に短縮することで、EDA を高速化します。

• AI を活用した EDA と Blackwell が設計プロセスを高速化している方法の詳細を読む。
• 半導体業界向けのアクセラレーテッド コンピューティングの最新のブレークスルーをご覧ください。

cuLitho は、計算リソグラフィ（チップ製造中のパターニングの問題に対抗するためにフォトマスクを最適化するプロセス）を高速化するために設計された NVIDIA CUDA-X ライブラリです。フルチップ リソグラフィ シミュレーションを GPU に移動することで、cuLitho は、かつて数日の計算を要していたものを数時間に短縮し、歩留まりまでの時間を短縮します。

• 技術ドキュメントについては、NVIDIA cuLitho 開発者専用ページをご覧ください。

cuDSS は、NVIDIA CUDA-X プラットフォーム内の基盤ソルバー ライブラリであり、EDA などの計算負荷の高いプロセスのためのコア ワークロード高速化を提供するために設計されています。電子設計自動化ツールに重要なタスクのために、高度に最適化されたソルバーを提供します。

• cuDSS などの CUDA-X ライブラリのテクニカル リソースとサポートについては、こちらをご覧ください。

cuEST は、半導体ワークフローで原子レベルのモデリングとシミュレーションに使用される NVIDIA CUDA-X ライブラリのコンポーネントです。 材料科学とプロセス エンジニアリングで必要な非常に詳細なシミュレーションのための高速化を提供します。

• NVIDIA 開発者サイトで cuEST 高速化ライブラリの特定の機能をご覧ください。

PhysicsNeMo は、AI 物理学を使用して反応炉シミュレーションを高速化する AI サロゲート モデルです。これらは、連成物理学を伴うエッチング装置や蒸着装置の計算的に複雑な数日間にわたるシミュレーションを、ミリ秒単位で完了する評価に置き換え、チャンバー設計とプロセス開発を大幅に高速化します。

• NVIDIA PhysicsNeMo AI Physics モデルでシミュレーションを高速化する方法について学びましょう。

NVIDIA Omniverse は、リアルタイム デジタル ツインの構築と運用のために使用されるプラットフォームです。半導体業界では、工場と製造施設全体をシミュレーションして、物理世界のバーチャル レプリカを作成することで、運用を最適化し、新しいワークフローをテストし、よりスマートなファクトリーをオーケストレーションします。

• NVIDIA Omniverse プラットフォームが産業用のデジタル化とシミュレーションにどのように活用されているかをご覧ください。

NVIDIA フルスタック プラットフォームは、GPU (Blackwell など)、NVIDIA Vera CPU、高速インターコネクト、および NVIDIA CUDA-X™ ライブラリ (cuLitho、cuDSS、cuEST など) とデジタル ツイン用の NVIDIA Omniverse™ プラットフォームを含むソフトウェア レイヤーを組み合わせています。

• データ センターとアクセラレーテッド コンピューティング向け NVIDIA プラットフォームの基盤要素について詳しく見る。

コア ワークロードの高速化は、cuDSS のような基礎ソルバー ライブラリを含む NVIDIA CUDA-X プラットフォームに加え、リソグラフィ用の cuLitho や原子レベルのモデリング用の cuEST といったドメイン固有のツールを活用しています。

• 科学およびエンジニアリングの高速化のために利用可能な CUDA-X ライブラリとテクノロジをご覧ください。

主要なパートナーはワークフロー全体にわたり、Cadence や Synopsys といった EDA リーダー、Lam Research のような製造装置サプライヤー、TSMC や Samsung のようなチップメーカーなどが含まれ、そのすべてが NVIDIA のプラットフォームを活用してプロセスを高速化しています。

• 主要な半導体企業が NVIDIA テクノロジを採用している方法について詳しく説明したブログ投稿を読む。
• Alsemy が物理情報 AI を使用してチップ モデリングをどのように高速化しているかについてのケース スタディを確認してください。

エージェント型 AI は、主に設計と検証段階 (チップ設計タスクの実行など) で使用される自律ソフトウェア エージェントを指します。フィジカル AI は、製造プロセス自体のインテリジェントな自動化に使用され、ツールとセンサーを活用して工場フロアでの品質と生産性を最適化します。

• 複雑なワークフローにおけるエージェント型 AI のコンポーネントと用途について詳しく見る。
• 産業オートメーション向けの生成フィジカル AI の機能と実装について理解しましょう。