NVIDIAがcuPotential発表半導体各社がCUDA-Xを採用

NVIDIAは米国時間2026年10月14日、原子や分子の相互作用をシミュレーションするAIエージェントの構築を支援する新しいライブラリ「NVIDIA cuPotential」を発表しました。あわせて、半導体業界の主要各社がプロセスの最適化や生産効率向上を目指す「AIデファインドファブ」の実現に向けて、NVIDIA CUDA-Xライブラリを採用していることを明らかにしました。チップの設計から製造、検査、工場の運用に至るまでのワークフローを高速化し、開発期間の短縮や歩留まりの改善を支援します。

原子間相互作用を高速化する新ライブラリcuPotential

半導体材料やプロセスのモデリングに不可欠な原子スケールのシミュレーションは、既存のGPU最適化ソフトウェアでも多くの計算時間を要することが課題となっていました。新たに発表されたNVIDIA cuPotentialは、専用のGPUアクセラレーション機能を提供し、多数の原子間に働く電気的な力や相互作用のモデル化を支援します。

同ライブラリをAIエージェントが活用することで高度な分子シミュレーションの反復が可能となり、早期アクセスのテストでは、すでにGPU向けに最適化されたワークフローをさらに2～3倍高速化しました。Synopsysなどの企業が早期採用企業として材料シミュレーションの高速化に活用しています。

半導体の設計や材料シミュレーションの領域では、複数のパートナー企業がCUDA-Xライブラリ群を導入しています。Synopsysは、cuPotentialに加えて電子の挙動をモデル化するNVIDIA cuESTや数値計算ライブラリのNVIDIA cuDSSを活用しており、QuantumATKの初期結果ではcuESTによる30倍の高速化の可能性が示されたほか、S-DeviceのベンチマークではcuDSSにより12倍の高速化が確認されています。

また、CadenceはCadence AuraStack AI Super AgentなどにcuDSSを活用し、先端パッケージの熱と応力に関する最適化を8倍高速化しました。COMSOLはcuDSSによって最大10倍高速なシミュレーションを実現しているほか、Voltaiは複雑なマルチフィジックスシミュレーションの期間を数か月から1日に短縮しています。ChipAgentsはNVIDIAと協力し、エンドツーエンドの設計工程全体を評価するベンチマーク「Build-A-Chip Bench」の開発を進めています。

製造プロセスの事前検証では、Siemensがチップパターンの転写計算を担うNVIDIA cuLithoを自社ソフトウェアに導入しています。Lam Researchはオープンソースの3Dデータ処理ライブラリNanoVDBをプロセスモデリングプラットフォーム「SEMulator3D」に統合する予定で、特定のエッチングモデリングで最大30倍の高速化が期待されています。LuminaryはNVIDIA PhysicsNeMoを活用し、同じ期間内に100倍の設計案を検討できる体制を整えています。

検査やテスト工程におけるデータ分析の効率化

欠陥の検出や品質管理を行うテスト工程では、画像処理ライブラリのNVIDIA NPPやデータセット処理用のNVIDIA RAPIDS cuDFが活用されています。研究機関のimecは、走査型電子顕微鏡画像からのノイズ除去や、cuLithoを用いたリソグラフィのプロセスウィンドウの30%改善を達成しました。

KLAは新しいNPP NCCカーネルにより、従来のCPU版と比べて50倍の高速化を実現しました。TeradyneはRAPIDS cuDFとCuPyを併用してプローブ保守の推論を約85倍高速化し、歩留まり低下前の対処を支援しています。AdvantestはAI分析基盤にNVIDIA NemotronやNVIDIA Kumo-Anomalyを統合し、対応時間を数時間から数分へと短縮しています。

工場の設備運用や自動化においては、Applied MaterialsがNVIDIA Omniverseや各種CUDA-Xライブラリを用い、チャンバーシミュレーションの最大35倍の高速化やデジタルツインによる配置最適化を進めています。Analog Devices Inc.、ファナック、Foxconn、オムロンなどもOmniverseや関連モデルを活用し、ロボットの動作検証や基板検査の高度化に取り組んでいます。

今回発表された技術のうち、NVIDIA cuPotentialは早期アクセスで提供されています。NanoVDBはOpenVDBの一部としてオープンソースで提供中であり、NPPはNVIDIA CUDA Toolkitを通じて利用可能です。Lam ResearchによるNanoVDB統合機能は、2026年末までのリリースを目標としています。

本記事はNVIDIAの発表をもとに作成されています。

Dellows News編集部

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