加速半導體設計與製造

透過 AI、數位孿生與加速運算,推動半導體技術突破。

Image courtesy of TSMC

簡介

用於半導體工作流程的加速運算與 AI

節點縮小、3D 整合以及小晶片架構,正在推升運算需求,超出 CPU 型工具所能負荷的範圍。晶圓廠與委外封裝測試廠 (OSAT) 面臨相同的製造端壓力,需要在每個節點提高傳輸量、提升良率,以及加強流程管控。

NVIDIA 平台結合 GPU、NVIDIA Vera CPU、高速互連裝置、NVIDIA CUDA-X™ 與 NVIDIA Omniverse™ 程式庫,以加速運算、驅動 AI 並實現即時數位孿生,涵蓋從設計與驗證到晶圓廠營運、檢查與測試的完整半導體工作流程。

半導體產業運用 NVIDIA 技術加速設計與製造流程

瞭解 TSMC、Cadence、KLA、西門子、新思科技等企業如何運用 NVIDIA Blackwell、Grace 以及 cuLitho 和 cuDSS 等 CUDA‑X 函式庫,在先進節點加速電子設計自動化 (EDA)、微影與製程模擬。

利用生成式 AI 最佳化半導體缺陷分類

瞭解在 NVIDIA 平台上執行的生成式 AI 與視覺基礎模型,如何改善缺陷偵測、提升分類準確度,並協助大量製造環境擴展檢測能力。

使用案例

半導體使用案例:加速運算、AI 輔助工程技術,以及物理 AI

從設計與驗證到微影技術、晶圓廠最佳化、檢驗與測試,NVIDIA 以全端加速技術驅動關鍵半導體工作流程。

客戶成功案例

半導體成功案例與實際影響

瞭解頂尖的半導體創新先驅如何運用 NVIDIA 加速運算技術,提升良率、提高傳輸量並降低成本。

Image courtesy of Alsemy

Alsemy 透過物理資訊 AI 技術,將晶片建模速度從數月加速至數分鐘。

Alsemy 正在澈底改變半導體裝置建模方式,透過在 NVIDIA RTX™ GPU 與 PhysicsNeMo 上採用物理學資訊 AI 技術,取代取代緩慢且手動的工作流程。

Image courtesy of MediaTek

聯發科技利用 AI 工廠加速 AI 開發

MediaTek 正在打造一座採用 NVIDIA DGX SuperPOD™ 技術的本地部署 AI 工廠,加速大型語言模型的開發與企業 AI。

最新消息與活動

半導體產業的最新消息與活動

TSMC

NVIDIA 與 TSMC 將 AI 引入晶圓廠,推進半導體設計與製造進程

全球頂尖的半導體公司 TSMC 正運用 NVIDIA 加速運算與 AI 技術,推進半導體設計與製造進程。

半導體產業運用 NVIDIA Blackwell 與 CUDA-X 加速設計製造流程

TSMC、Cadence、KLA、西門子與新思科技正採用 NVIDIA CUDA-X 與 NVIDIA Blackwell 平台,推動半導體製造的進展。

NVIDIA 與三星聯手打造 AI 工廠,推動全球智慧製造轉型

全新 AI 工廠配備 50,000 顆 NVIDIA GPU,可加速代理式與物理 AI 應用,支援先進晶片製造、行動裝置與機器人技術。

技術

適用於半導體工作流程的全端加速技術

半導體工作負載需要高效能、大規模,以及工具、資料與基礎設施之間的緊密整合。NVIDIA 提供一個全端平台,涵蓋核心工作負載加速、AI 軟體工程,以及即時數位孿生,專為有密集運算需求的設計、模擬與製造流程而打造。

核心工作負載加速

利用 NVIDIA CUDA-X、cuDSS 與基礎求解器程式庫進行 EDA 加速,並運用專用工具,例如用於微影技術的 cuLitho 與用於原子級建模的 cuEST

利用 AI 的工程設計

透過用於製程模擬的 AI 物理技術、用於自主設計的代理式 AI,以及用於智慧晶圓廠自動化的物理 AI,加速半導體創新。

Siemens

即時數位孿生

使用 NVIDIA Omniverse 數位孿生技術模擬晶圓廠、最佳化營運方式,並協調打造更智慧的半導體工廠。

半導體產業用 NVIDIA 解決方案之常見問題

電子設計自動化(EDA)是一類用於設計與驗證積體電路的軟體工具。NVIDIA 透過將 GPU 與 CUDA-X 程式庫結合 Cadence 與 Synopsys 等合作夥伴的工具來加速 EDA,大幅縮短從 RTL 到晶片簽核所需的時間。

cuLitho 是 NVIDIA CUDA-X 程式庫,專為加速運算式微影技術而設計——用於最佳化光罩的過程,以抵銷晶片製造過程中的圖案化問題。透過將全晶片微影技術模擬移轉至 GPU,cuLitho 能將以往需要數天的運算過程壓縮至數小時,從而加速提升良率的時間。

cuDSS 是 NVIDIA CUDA-X 平台中的基礎求解器程式庫,專為 EDA 及其他運算密集型流程提供核心工作負載加速。它提供高度最佳化的求解器,用於電子設計自動化工具中的關鍵任務。

cuEST 是 NVIDIA CUDA-X 程式庫中的一個組件,用於半導體工作流程中的原子級建模與模擬。它為材料科學與製程工程中所需的高精細模擬提供加速。

PhysicsNeMo 是一款利用 AI 物理來加速反應器模擬的 AI 代理模型。取代了涉及耦合物理的蝕刻與沉積反應器中極其複雜、需耗時數天的模擬情況,並將其轉換為僅需毫秒時間的評估,大幅加速腔室設計與製程開發。

NVIDIA Omniverse 是一款用於建置並運行即時數位孿生的平台。在半導體產業中,可用於模擬整座晶圓廠與製造設施,透過建立物理世界的虛擬複製品來最佳化作業、測試新工作流程,並協調更智慧的工廠。

NVIDIA 全端平台結合了 GPU(如 Blackwell)、NVIDIA Vera CPU、高速互連技術,以及包含 NVIDIA CUDA-X™ 程式庫(如 cuLitho、cuDSS 與 cuEST)與 NVIDIA Omniverse™ 數位孿生平台在內的軟體層。

核心工作負載加速利用 NVIDIA CUDA-X 平台,包括 cuDSS 等基礎求解器程式庫,以及 cuLitho(微影技術)與 cuEST(原子級建模)等領域專用工具。

主要合作夥伴涵蓋整個工作流程,包括 Cadence 與 Synopsys 等 EDA 領導廠商、Lam Research 等製造設備供應商,以及 TSMC 與 Samsung 等晶片製造商,皆正利用 NVIDIA 的平台來加速其製程。

代理式 AI 指的是主要用於設計與驗證階段(例如執行晶片設計任務)的自主軟體代理程式,而物理 AI 則用於製造流程本身的智慧自動化,透過工具與感測器來最佳化產線上的品質與生產力。

合作夥伴

半導體合作夥伴生態系統

資源

半導體產業資源

適用於新一代半導體設計與製造的 AI 超級運算

觀看 Tim Costa 在 SEMICON West 2025 的主題演講,探討 AI 超級運算如何推動新一代半導體設計與製造的發展。

適用於製造業視覺檢測的 AI 代理程式

視覺 AI 代理程式正透過自動化視覺檢測並提升品質與生產力,來改變半導體製造流程。

應用材料公司運用 NVIDIA 技術加速晶片製造

瞭解應用材料公司與 NVIDIA 如何運用在 NVIDIA Omniverse 上打造的數位孿生,將晶圓廠配置、傳輸量、成本與流程管控最佳化。

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