設計空間無限，工作時程則不然。GPU 加速 EDA 可縮短從暫存器傳輸邏輯 (RTL) 到簽核的路徑，協助團隊增加探索並減少重新投片的次數。
加速半導體設計與製造
透過 AI、數位孿生與加速運算，推動半導體技術突破。
Image courtesy of TSMC
簡介
用於半導體工作流程的加速運算與 AI
節點縮小、3D 整合以及小晶片架構，正在推升運算需求，超出 CPU 型工具所能負荷的範圍。晶圓廠與委外封裝測試廠 (OSAT) 面臨相同的製造端壓力，需要在每個節點提高傳輸量、提升良率，以及加強流程管控。
NVIDIA 平台結合 GPU、NVIDIA Vera CPU、高速互連裝置、NVIDIA CUDA-X™ 與 NVIDIA Omniverse™ 程式庫，以加速運算、驅動 AI 並實現即時數位孿生，涵蓋從設計與驗證到晶圓廠營運、檢查與測試的完整半導體工作流程。
使用案例
半導體使用案例：加速運算、AI 輔助工程技術，以及物理 AI
從設計與驗證到微影技術、晶圓廠最佳化、檢驗與測試，NVIDIA 以全端加速技術驅動關鍵半導體工作流程。
加速 EDA
微影技術
自主式工程師時代
利用 AI 物理加速反應器模擬
晶圓廠運營
晶圓檢測
客戶成功案例
半導體成功案例與實際影響
瞭解頂尖的半導體創新先驅如何運用 NVIDIA 加速運算技術，提升良率、提高傳輸量並降低成本。
最新消息與活動
半導體產業的最新消息與活動
技術
適用於半導體工作流程的全端加速技術
半導體工作負載需要高效能、大規模，以及工具、資料與基礎設施之間的緊密整合。NVIDIA 提供一個全端平台，涵蓋核心工作負載加速、AI 軟體工程，以及即時數位孿生，專為有密集運算需求的設計、模擬與製造流程而打造。
半導體產業用 NVIDIA 解決方案之常見問題
電子設計自動化（EDA）是一類用於設計與驗證積體電路的軟體工具。NVIDIA 透過將 GPU 與 CUDA-X 程式庫結合 Cadence 與 Synopsys 等合作夥伴的工具來加速 EDA，大幅縮短從 RTL 到晶片簽核所需的時間。
- 深入瞭解採用 AI 技術的 EDA 與 Blackwell 如何加速設計流程。
- 探索半導體產業加速運算技術的最新突破。
cuLitho 是 NVIDIA CUDA-X 程式庫，專為加速運算式微影技術而設計——用於最佳化光罩的過程，以抵銷晶片製造過程中的圖案化問題。透過將全晶片微影技術模擬移轉至 GPU，cuLitho 能將以往需要數天的運算過程壓縮至數小時，從而加速提升良率的時間。
- 請造訪 NVIDIA cuLitho 開發人員專頁，獲取技術文件。
cuDSS 是 NVIDIA CUDA-X 平台中的基礎求解器程式庫，專為 EDA 及其他運算密集型流程提供核心工作負載加速。它提供高度最佳化的求解器，用於電子設計自動化工具中的關鍵任務。
- 尋找 cuDSS 等 CUDA-X 程式庫的技術資源與支援。
cuEST 是 NVIDIA CUDA-X 程式庫中的一個組件，用於半導體工作流程中的原子級建模與模擬。它為材料科學與製程工程中所需的高精細模擬提供加速。
- 在 NVIDIA 開發人員網站上探索 cuEST 加速程式庫的具體功能。
PhysicsNeMo 是一款利用 AI 物理來加速反應器模擬的 AI 代理模型。取代了涉及耦合物理的蝕刻與沉積反應器中極其複雜、需耗時數天的模擬情況，並將其轉換為僅需毫秒時間的評估，大幅加速腔室設計與製程開發。
- 瞭解如何利用 NVIDIA PhysicsNeMo AI 物理模型來加速模擬。
NVIDIA Omniverse 是一款用於建置並運行即時數位孿生的平台。在半導體產業中，可用於模擬整座晶圓廠與製造設施，透過建立物理世界的虛擬複製品來最佳化作業、測試新工作流程，並協調更智慧的工廠。
- 探索 NVIDIA Omniverse 平台是如何用於工業數位化與模擬。
NVIDIA 全端平台結合了 GPU（如 Blackwell）、NVIDIA Vera CPU、高速互連技術，以及包含 NVIDIA CUDA-X™ 程式庫（如 cuLitho、cuDSS 與 cuEST）與 NVIDIA Omniverse™ 數位孿生平台在內的軟體層。
- 瞭解 NVIDIA 資料中心與加速運算平台的基礎組成要素。
核心工作負載加速利用 NVIDIA CUDA-X 平台，包括 cuDSS 等基礎求解器程式庫，以及 cuLitho（微影技術）與 cuEST（原子級建模）等領域專用工具。
- 探索可用的 CUDA-X 程式庫與技術，用於科學與工程加速。
主要合作夥伴涵蓋整個工作流程，包括 Cadence 與 Synopsys 等 EDA 領導廠商、Lam Research 等製造設備供應商，以及 TSMC 與 Samsung 等晶片製造商，皆正利用 NVIDIA 的平台來加速其製程。
- 閱讀部落格文章，詳細介紹各大半導體公司如何採用 NVIDIA 技術。
- 閱讀有關 Alsemy 運用物理資訊 AI 加速晶片建模的案例研究。
合作夥伴
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資源
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