米エヌビディア、半導体各社とAI-Defined Fabs推進 新ライブラリcuPotential投入

　米エヌビディアは10月14日（米国時間）、半導体メーカーや製造装置、設計ソフト各社とチップの設計・製造にAIを広げる取り組みを発表した。AIが工程の最適化や生産上の問題の解決を支える工場「AI-Defined Fabs」の実現を掲げ、原子や分子の相互作用を模擬するAIエージェント向けのCUDA-Xライブラリ「cuPotential」を新たに投入する。

　cuPotentialは原子レベルのシミュレーションを速めるライブラリで、すでにGPU向けに最適化されたワークフローに対して、早期アクセスの検証で2～3倍の高速化が上乗せされたという。現在は早期アクセスとして提供している。米アプライド マテリアルズ、米ケイデンス、米KLA、米ラム・リサーチ、独シーメンス、米シノプシスなどがCUDA-Xの各ライブラリを採用している。

　製造装置の分野では、ラム・リサーチが3Dデータ向けのオープンソースライブラリ「NanoVDB」を自社のプラットフォーム「SEMulator3D」に組み込む計画で、ウエハーのエッチング（回路の溝を削る工程）のモデリングを最大30倍速くできる見込みだという。この機能は2026年末までの提供を目指す。アプライド マテリアルズは「Omniverse」とCUDA-Xを使い、最大35倍速いチャンバー（処理室）のシミュレーションを実現したとしている。

　検査では、KLAがGPU向け画像処理ライブラリ「NPP」を使ってNCCカーネルを作り、従来のCPU版より50倍速くしたと説明した。NPPはCUDA Toolkitから利用できる。米テラダインは、NPPなどを使ってプローブ（検査用の探針）の保守に向けた推論を約85倍速くし、劣化したプローブを早期に見つけられるようにしたという。

　設計の分野では、シノプシスがcuESTを使った解析ソフト「QuantumATK」で最大30倍の高速化の可能性を示した。

　エヌビディアでインダストリアル・計算エンジニアリング部門を率いるティム・コスタ氏は、「半導体産業はAI革命を可能にした。今度はAIがチップの作り方を変えている」とコメントした。同社は、CUDA-XやOmniverseのライブラリがAIエージェントに高速なシミュレーションと検査の手段を与え、エンジニアが複雑さを管理して歩留まりを高める助けになるとしている。