半導体産業の未来を拓くNVIDIAとTSMCのAI戦略：ファブへのAI導入がもたらす革新とは

NVIDIA CUDA-XライブラリとAIによるプロセス加速

高度な半導体の設計と製造には、チップ設計の移管、トランジスタモデリング、プロセス制御、ファブの生産性に及ぶ大規模な計算ワークロードと高度に調整されたファブ運用が必要です。

TSMCは、NVIDIA CUDA-X™ライブラリとAIモデルを活用し、NVIDIA GPU上でこれらのワークロードを高速化しています。

• 計算リソグラフィ: チップマスク設計の露光技術であるリソグラフィ向けに、GPUアクセラレーテッドライブラリであるNVIDIA cuLithoを活用しています。このテクノロジは、CPUベースの計算リソグラフィと比較して、同じ所有コストを維持しながら、コスト効率またはサイクル時間を20～50%向上させます。詳細はこちらをご覧ください: NVIDIA cuLitho

• トランジスタ、装置、プロセスシミュレーション: 半導体材料設計における化学シミュレーションを平均50倍高速化するために、GPUで加速する電子構造シミュレーションライブラリであるNVIDIA cuESTを活用しています。詳細はこちらをご覧ください: NVIDIA cuEST

• 高度なプロセス制御: NVIDIA cuML機械学習ライブラリを活用し、NVIDIA GPUでの大規模分析を高速化しています。これにより、アルゴリズムを高速化し、数千のステップにわたる数十万のプロセスパラメータを機械学習モデルの精密な入力として抽出できるようになり、プロセスのばらつきを大幅に削減しています。詳細はこちらをご覧ください: NVIDIA cuML

• ファブ運用の最適化: CUDAを使用したGPUアクセラレーションによるスケジューリングコンピューテーションは、NVIDIA H200 GPUによりファブの生産性を大幅に向上させています。NVIDIA H200 GPUでCUDA搭載のコンピューテーションを活用することで、TSMCは複雑な制約を管理する能力を強化し、生産経路を合理化し、ファブの生産性を最大化しています。詳細はこちらをご覧ください: NVIDIA H200 GPU

NVIDIA MetropolisとAIモデルによる不良検査の推進

チップがより高度化するにつれて、ごくわずかな不良でさえ品質や歩留まりに影響を与える可能性があります。そのため、半導体の設計と製造には迅速で正確な検査が不可欠です。

TSMCは、NVIDIA MetropolisプラットフォームとNVIDIA TAO Toolkitを活用し、高度な不良分類を向上させています。ビジョンAIを活用することで、ナノメートルレベルの不良検出能力が向上しました。これらの機能により、TSMCは、プロセス条件、検査ツール、不良の種類が変化しても、ラベル付けと再トレーニングを繰り返す必要性を減らしながら、品質検査を向上させることができます。

• NVIDIA Metropolis

• NVIDIA TAO Toolkit

NVIDIA Omniverseを活用したFabTwinの構築

高度な半導体ファブは、これまでに構築された最も複雑な施設の一つであり、ツール、材料、ロボット、人間、施設システム間の正確な調整が必要です。

TSMCは、プロセスツールのレイアウトと関連するシミュレーションワークフローを評価するための仮想ファブ環境である「FabTwin」を構築するため、NVIDIA Omniverse™ライブラリを検討しています。物理的な実装の前に設計シナリオをデジタルでテストすることで、TSMCは複雑な構成をより柔軟に比較し、潜在的な制約を早期に特定できます。この仮想ファーストアプローチは、計画の効率を大幅に向上させ、物理的または資本のコミットメントが行われる前に重要な意思決定を高速化します。詳細はこちらをご覧ください: NVIDIA Omniverse

この発表に関する詳細は、NVIDIA GTC Taipeiにおけるジェンスン・フアン氏の基調講演で確認できます。詳細はこちらをご覧ください: NVIDIA GTC Taipeiのジェンスン・フアン氏の基調講演

AI Workstyle Lab編集部コメント：
今回のNVIDIAとTSMCの協業は、AIが半導体製造の効率と精度を飛躍的に向上させる可能性を示唆しています。特に、計算リソグラフィやシミュレーションの高速化は、チップ開発サイクルを劇的に短縮し、市場投入までの時間を短縮するでしょう。また、NVIDIA Omniverseを活用したデジタルツイン「FabTwin」の構築検討は、物理的な制約をデジタル空間で事前に検証することで、設計と運用の最適化をさらに加速させます。これは製造業全体におけるデジタルトランスフォーメーションの重要な事例であり、AIを統合した次世代製造システムへの進化が今後の注目点です。しかし、AIモデルの信頼性やデータのセキュリティといった課題への対応も不可欠となります。

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