NVIDIA CUDA-X｜AI-Defined Fabによる半導体設計・製造の加速

2026年10月18日

NVIDIA アメリカ

概要

NVIDIAは、半導体設計から製造までの工程をAIで最適化する「AI-Defined Fab（AI定義ファブ）」を実現するため、CUDA-Xライブラリの拡充を発表しました。新ライブラリ「cuPotential」などの導入により、原子レベルのシミュレーションや3Dデータ処理が大幅に高速化され、一部のワークフローでは2-3倍、シミュレーションでは最大30倍の高速化が達成されています。これにより、複雑化する製造プロセスのデジタルツイン構築や歩留まり向上が加速します。

詳細

主要成果

NVIDIAは、半導体製造の自動化と効率化を推進する「AI-Defined Fab」向けに、CUDA-Xライブラリのポートフォリオを拡大しました。特に新しく導入された「cuPotential」は、原子や分子の相互作用をシミュレートするAIエージェントの構築を可能にし、早期アクセス試験において、すでにGPU最適化されていたワークフローをさらに2-3倍加速させました。また、3Dデータ処理用ライブラリ「NanoVDB」はLam Researchにおいてシミュレーションを30倍高速化し、画像処理ライブラリ「NPP」はKLAの検査工程を加速させています。

技術・詳細

AI-Defined Fabの実現に向け、以下のライブラリとツールが提供されています。

NVIDIA cuPotential: 原子スケールのシミュレーションを加速。Synopsysが材料シミュレーションへの適用を開始しています。
NVIDIA cuESTおよびcuDSS: 電子挙動のモデリングや複雑な工学シミュレーションを解決。SynopsysのQuantumATKではcuESTにより最大30倍、S-DeviceではcuDSSにより12倍の高速化が確認されました。
NVIDIA cuLitho: チップパターンのプリント計算を加速します。

また、AIエージェントの活用も進んでいます。CadenceはNemotronオープンモデルとCUDA-Xを用い、AuraStack AI Super Agentによってパッケージの熱・ストレス最適化をcuDSSで8倍高速化しました。Voltaiのプラットフォーム「Voltaire」は、cuDSSとCUDA-Xを組み合わせることで、数ヶ月かかっていた複雑な電気・熱・機械シミュレーションを1日にまで短縮しています。

背景・業界の文脈

高度なチップへの需要増加に伴い、半導体工場（ファブ）では製造プロセスの複雑性が増しており、エンジニアは生産ラインに適用する前にデジタルツイン上で材料のモデリングや検査データの分析を行う必要があります。Applied Materials、Cadence、KLA、Lam Research、Siemens、Synopsysなどの業界リーダーは、NVIDIAの加速コンピューティングおよびAIスタックを採用し、開発期間の短縮、歩留まりの改善、生産能力の拡大を図っています。

今後の展望

半導体設計の完全自動化に向けた取り組みも加速しています。ChipAgentsはNVIDIAと共同で、仕様策定からグラフィックデータシステムまでのエンドツーエンドのワークフローを評価する新しいAIベンチマーク「Build-A-Chip Bench」を開発しています。また、COMSOLはcuDSSによりシミュレーションを最大10倍高速化し、今後はNemotron Ultraオープンモデルを用いたAI支援によるモデリングと設計探索を可能にする「COMSOL MCP Server」を導入する予定です。

元記事: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-semiconductor-leaders-advance-ai-across-chip-design-and-manufacturing-for-ai-defined-labs

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