NVIDIA、最新の半導体工場「AIファブ」に向けたチップ設計と製造全体でAIを推進

　NVIDIAは、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に利用できる、新しいNVIDIA CUDA-Xライブラリ「cuPotential」を発表した。テストでは、GPUに最適化されているワークフローをさらに2～3倍高速化する結果を記録している。

　cuPotentialは、開発者が既存のソフトウェアに追加できるGPUで高速化された専用の機能を利用することで、原子レベルのシミュレーションを高速化。研究者は、膨大な数の原子間の電気的な力やその他の相互作用をモデル化し、シミュレーションのテストと改良をこれまで以上のスピードで行なえる。

　また、AIがエンジニアによるプロセスの最適化、生産上の問題解決、生産効率の向上を目指す最先端の半導体工場となる「AI定義ファブ」において、3Dデータを扱うためのオープンソースライブラリ「NanoVDB」を使用することで、半導体製造シミュレーションを高速化でき、半導体製造装置メーカーのLam Researchによるシミュレーションにおいては30倍の高速化を記録した。

　半導体業界的には、AI時代において高度なチップへの需要が高まっており、これらの工場はますます複雑化する製造プロセスを管理しながら、生産を拡大しなければならない。エンジニアは、実際の生産現場に適用する前に、材料のモデリング、検査データの分析、プロセスの変更をデジタルツイン（仮想空間上に構築された現実の双子）でテストするための新しい手法が求められている。

　そんな中で、拡充されたCUDA-Xのポートフォリオは、AIエージェントやエンジニアリング・アプリケーションに対し、半導体シミュレーション、3Dデータ処理、画像分析のための高速化されたツールを提供することで、チップの設計から製造に至るまでのエンジニアリング業務の自動化が促進されプロセスの挙動を予測し、歩留まりの向上を目指す。

　AI定義ファブでは、欠陥を発見し設備を維持し歩留まりを向上させるために、検査画像とテストデータとで分析を行なう必要性がある。GPU上で画像を処理するライブラリ「NVIDIA NPP」と、GPU上で大規模なデータセットを処理するライブラリ「NVIDIA RAPIDS cuDF」では、テストや品質管理のワークフローの高速化を支援する。

　これらのソフトに関しては、cuPotentialは早期アクセスですでに利用可能。NanoVDBはOpenVDB内のオープンソースとして利用することができ、NPPはNVIDIA CUDA Toolkitを通じて提供されている。また、NanoVDBで高速化されたSEMulator3Dの機能は、今年末までのリリースを目標としている。