NVIDIA ha presentato cuPotential, una nuova libreria dell’ecosistema CUDA-X sviluppata per accelerare le simulazioni delle interazioni atomiche e molecolari attraverso GPU, rendendo queste capacità utilizzabili anche da agenti di intelligenza artificiale impegnati nella progettazione e nell’ottimizzazione dei semiconduttori. La tecnologia permette di integrare funzioni computazionali specializzate nei software di simulazione esistenti, con l’obiettivo di elaborare sistemi comprendenti grandi quantità di atomi, valutare le forze elettriche e altre interazioni fisiche e perfezionare progressivamente i modelli molecolari. NVIDIA ha contestualmente illustrato l’adozione delle librerie CUDA-X da parte di aziende del settore elettronico, tra cui Synopsys, Cadence, Siemens, Lam Research, KLA e Applied Materials, all’interno di processi che comprendono progettazione dei circuiti, modellazione multifisica, litografia, produzione dei wafer, ispezione e collaudo. L’iniziativa rientra nello sviluppo delle cosiddette AI-defined fabs, fabbriche di semiconduttori nelle quali simulazioni accelerate, gemelli digitali e modelli di intelligenza artificiale vengono impiegati per ottimizzare le lavorazioni e individuare anomalie nei processi produttivi.
L’ecosistema CUDA-X comprende diverse librerie specializzate, fra cui cuDSS per la risoluzione accelerata di sistemi lineari sparsi, cuLitho per le operazioni computazionali associate alla litografia, NanoVDB per la gestione efficiente di strutture tridimensionali e PhysicsNeMo per lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale basati su fenomeni fisici. COMSOL utilizza cuDSS per accelerare simulazioni multifisiche applicate ai semiconduttori, con incrementi prestazionali dichiarati fino a dieci volte, mentre un futuro MCP Server COMSOL integrerà il modello aperto Nemotron Ultra per assistere le attività di modellazione. Voltai impiega solutori GPU e agenti AI nella piattaforma Voltaire, dedicata alle simulazioni elettrotermiche e meccaniche dei circuiti integrati tridimensionali, riportando una riduzione dei tempi di elaborazione di alcuni flussi di lavoro da diversi mesi a un giorno. ChipAgents, attraverso infrastrutture e strumenti software NVIDIA, sta inoltre sviluppando Build-A-Chip Bench, un sistema di valutazione delle capacità degli agenti AI lungo il processo di progettazione, dalla definizione delle specifiche fino alla produzione dei dati grafici destinati alla fabbricazione.
Nella produzione dei wafer, Siemens sta utilizzando cuLitho per accelerare le elaborazioni del software Calibre relative al perfezionamento dei pattern e alla preparazione delle maschere litografiche, mentre la divisione Solido sviluppa sistemi agentici per la caratterizzazione dei circuiti mediante Nemotron e NeMo. Lam Research prevede di integrare NanoVDB nella piattaforma SEMulator3D, appartenente alla famiglia Semiverse Solutions, con l’obiettivo di accelerare fino a trenta volte determinate simulazioni dei processi di incisione dei wafer. NVIDIA riferisce inoltre che l’impiego di PhysicsNeMo ha permesso di ridurre da giorni a millisecondi i tempi necessari a specifiche simulazioni del comportamento del plasma. Luminary utilizza modelli fisici addestrati per prevedere distribuzioni termiche, cadute di pressione e sollecitazioni meccaniche negli involucri dei semiconduttori, dichiarando la possibilità di esaminare cento volte più configurazioni progettuali nello stesso intervallo temporale. Nel settore della ricerca, imec applica calcolo accelerato e intelligenza artificiale alla riduzione del rumore nelle immagini ottenute tramite microscopia elettronica a scansione e alle procedure di correzione ottica di prossimità, con miglioramenti dichiarati del 30% nella finestra di processo litografico.
Le applicazioni comprendono anche l’ispezione ottica e il controllo qualità, attraverso le librerie NPP per l’elaborazione delle immagini e RAPIDS cuDF per l’analisi di grandi quantità di dati su GPU. KLA ha sviluppato un kernel NPP dedicato alla correlazione incrociata normalizzata, raggiungendo secondo NVIDIA prestazioni cinquanta volte superiori a precedenti implementazioni CPU; Teradyne combina NPP, RAPIDS cuDF e CuPy nei processi di controllo dei sensori di immagine e nella manutenzione predittiva delle sonde, con inferenze fino a circa 85 volte più rapide. Advantest ha integrato Nemotron e Kumo-Anomaly nel sistema ACS RTDI, basato su infrastrutture Grace Blackwell, per analizzare in tempo reale i dati dei test e suggerire interventi correttivi, adottando inoltre agenti NeMo Switchyard per automatizzare la selezione dei modelli e ridurre i tempi di risposta operativa da ore a minuti.
Applied Materials utilizza Omniverse, cuDSS, cuEST e PhysicsNeMo nella scoperta di materiali e nella simulazione delle camere di processo, comunicando accelerazioni fino a 35 volte e l’impiego di gemelli digitali per studiare la disposizione degli impianti e i flussi dei materiali. Analog Devices combina strumenti di simulazione fisica Synopsys con Isaac Sim e Omniverse per verificare il comportamento dei sensori in sistemi robotici completi, mentre FANUC e Foxconn stanno collegando i propri modelli di robot a sistemi di simulazione industriale basati su Omniverse. OMRON utilizza i world model Cosmos e Metropolis per l’analisi e la sintesi delle immagini acquisite dalle apparecchiature di ispezione. cuPotential è attualmente disponibile in accesso anticipato, NanoVDB è distribuito come componente open source di OpenVDB e NPP attraverso il CUDA Toolkit; l’integrazione di NanoVDB nella piattaforma SEMulator3D di Lam Research è prevista entro la fine del 2026.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)