ИИ-агенты Nvidia ускоряют симуляции атомов. Источник: AI
Nvidia продолжает укреплять свои позиции на рынке программного обеспечения для высокопроизводительных вычислений, представив на выставке SEMICON West новую библиотеку cuPotential. Эта разработка, интегрированная в платформу CUDA-X, предназначена для значительного ускорения атомных симуляций, критически важных для этапов разработки полупроводниковых материалов и оптимизации производственных процессов.
Согласно первым данным, cuPotential позволяет ускорить расчёты в 2–3 раза по сравнению с уже существующими GPU-оптимизированными решениями. В настоящее время библиотека доступна в режиме раннего доступа, а финальная производительность будет зависеть от специфики используемых вычислительных моделей и методов. Появление таких инструментов свидетельствует о целенаправленной работе Nvidia над фундаментальными аспектами производства микросхем.
Значение атомных симуляций в полупроводниках
Атомные симуляции играют ключевую роль в проектировании современных микросхем. Они позволяют моделировать электрические силы и химические реакции на атомарном уровне, что напрямую влияет на точность изготовления и надёжность конечного продукта. С ростом сложности архитектур процессоров возрастает и потребность в более быстрых и точных симуляциях для оценки поведения материалов.
Компания Synopsys уже успешно внедрила cuPotential в свои рабочие процессы. Кроме того, с использованием другой библиотеки Nvidia, cuDSS, Synopsys добилась 12-кратного ускорения расчётов в своей программе S-Device. Ещё один партнёр, Lam Research, планирует интегрировать NanoVDB в систему SEMulator3D, что, как ожидается, ускорит моделирование травления кремниевых пластин до 30 раз. Эти результаты подчёркивают потенциал новых библиотек для оптимизации производственных циклов.
ИИ-агенты и будущее симуляций
В дополнение к cuPotential, Nvidia представила платформу PhysicsNeMo, объединяющую физические модели с прогнозами искусственного интеллекта. В области исследований плазмы это позволило сократить время расчёта с нескольких дней до миллисекунд. Компания KLA также продемонстрировала значительное ускорение: обработка изображений для поиска дефектов на пластинах ускорилась до 50 раз по сравнению с предыдущими версиями ПО, работающими на центральных процессорах.
В дальнейшем Nvidia планирует автоматизировать эти процессы с помощью ИИ-агентов. Эти агенты смогут самостоятельно подготавливать симуляции, запускать вычисления и анализировать полученные результаты. Цель состоит в том, чтобы дать разработчикам возможность создавать новые технологии производства, минимизируя потребность в дорогостоящих физических экспериментах. Однако, Nvidia отмечает, что ускоренный расчёт не гарантирует автоматического увеличения выхода годных чипов; все модели требуют подтверждения реальной практикой.