[엔비디아, 반도체 설계·제조 전 과정에 AI 적용 확대]
*반도체 공장에 AI 적용 확대
-엔비디아는 Applied Materials, Cadence, KLA, Lam Research, Siemens, Synopsys 등과 협력해 반도체 설계·제조·검사 전 과정에 AI와 가속컴퓨팅을 적용
-AI가 공정 최적화와 생산문제 해결, 수율 개선을 지원하는 ‘AI-defined fab’ 구축이 목표
*원자·분자 시뮬레이션 속도 최대 2~3배 향상
-엔비디아는 원자와 분자의 상호작용을 시뮬레이션하는 신규 CUDA-X 라이브러리 cuPotential을 공개
-cuPotential은 기존 GPU 최적화 작업에서도 추가로 2~3배 성능을 높였으며 Synopsys가 반도체 소재 시뮬레이션에 도입
-Synopsys는 cuEST를 활용한 QuantumATK에서 최대 30배, cuDSS를 활용한 S-Device에서 최대 12배 시뮬레이션 가속 성능을 확인
*Lam Research·Applied Materials 공정 시뮬레이션 가속
-Lam Research는 3D 데이터 처리용 NanoVDB를 SEMulator3D에 적용해 일부 웨이퍼 식각 시뮬레이션 속도를 최대 30배 높일 계획
-PhysicsNeMo를 활용한 플라즈마 예측은 기존 수일이 걸리던 시뮬레이션을 밀리초 수준으로 단축 가능
-Applied Materials는 Omniverse와 CUDA-X를 활용해 챔버 시뮬레이션 속도를 최대 35배 높이고 공장 디지털트윈을 통해 설비 배치와 물류 흐름을 최적화
*검사·테스트에도 GPU와 AI 적용
-KLA는 엔비디아 NPP 기반 이미지 처리 기능을 활용해 일부 검사 연산에서 기존 CPU 대비 최대 50배 높은 성능을 구현
-Teradyne은 반도체 프로브 유지보수 추론 속도를 약 85배 높여 프로브 성능 저하를 수율에 영향을 주기 전에 탐지
-imec은 AI와 가속컴퓨팅을 활용해 전자현미경 이미지의 노이즈를 제거하고, cuLitho를 적용해 리소그래피 공정 윈도를 30% 개선
*설계·패키징·공장자동화까지 AI 에이전트 확대
-Cadence는 AI 에이전트를 활용해 첨단 패키징의 열·응력 최적화 속도를 최대 8배 높이고 있으며, Voltai는 복잡한 3D-IC 시뮬레이션 기간을 수개월에서 하루 수준으로 단축
-FANUC과 Foxconn은 Omniverse 기반 디지털트윈에서 로봇 작업을 사전에 시뮬레이션하고, OMRON은 검사장비에 AI 에이전트를 적용해 불량 원인 분석과 품질관리를 지원
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-semiconductor-leaders-advance-ai-across-chip-design-and-manufacturing-for-ai-defined-labs