NVIDIA 携手半导体领军企业，以 CUDA-X 库推进 AI 定义的晶圆厂

10 月 14 日，NVIDIA 在 SEMICON West 2026 期间宣布，半导体行业的领军企业正在采用 NVIDIA CUDA-X 库，其中包括全新的 cuPotential 库，开发者可借助它构建模拟原子与分子相互作用的 AI 智能体，以推动「AI 定义的晶圆厂」发展。

AI 定义的晶圆厂，指借助 AI 帮助工程师优化工艺、解决生产难题并提高生产效率的半导体工厂。先进芯片需求持续攀升，这类工厂在扩大产能的同时，还要应对日益复杂的制造流程，工程师需要新的办法，在方案投入量产之前，通过数字孪生对材料建模、分析检测数据并测试工艺变更。

cuPotential 面向原子与分子相互作用的建模，用专用的 GPU 加速功能加速原子级仿真，开发者可以把它集成进现有软件。它让 AI 智能体能够运行、评估并迭代分子模拟，在早期访问测试中，原本已由 GPU 优化的工作流再提速 2 至 3 倍。

在芯片设计侧，CUDA-X 系列还包括模拟电子行为的 cuEST 和求解复杂工程仿真的 cuDSS。新思科技用这三款库加速半导体仿真，早期 QuantumATK 测试中 cuEST 带来 30 倍加速，S-Device 基准测试中 cuDSS 带来 12 倍加速；楷登电子把智能体 AI 引入机电系统的设计与仿真，其 AuraStack AI Super Agent 借 cuDSS 把先进封装的热管理与应力优化提速 8 倍。

在制造环节，cuLitho 库加速芯片图案的光刻计算，开源库 NanoVDB 提升芯片制造仿真，PhysicsNeMo 开放框架帮助训练预测物理系统的 AI 模型。西门子用 cuLitho 加速 Calibre 软件的芯片图案优化与掩模准备；泛林集团计划把 NanoVDB 集成进 SEMulator3D 工艺建模平台，部分晶圆刻蚀建模预计最高提速 30 倍；Luminary 把 PhysicsNeMo 用于封装设计，工程师在相同时间周期内可探索 100 倍以上的方案。

在检测与测试环节，NPP 用于在 GPU 上处理图像，RAPIDS cuDF 用于在 GPU 上处理大规模数据集。比利时微电子研究中心 imec 借 NVIDIA AI 与 cuLitho 把光刻工艺窗口提升 30%；科磊的新 NPP NCC 内核较早期 CPU 版本快 50 倍；泰瑞达把探针维护推理提速约 85 倍；爱德万测试把 Nemotron 与 Kumo-Anomaly 集成进 ACS RTDI 做生产分析，响应时间从数小时缩短到数分钟。

在晶圆厂运营与自动化方面，应用材料公司用 Omniverse 与 CUDA-X 库把腔室仿真提速 35 倍，并构建晶圆厂数字孪生；亚德诺半导体、发那科与富士康、欧姆龙分别把传感仿真、机器人模型与视觉智能体接入 NVIDIA 的数字孪生与开放世界模型框架。

目前，cuPotential 抢先体验版已上线，NanoVDB 作为 OpenVDB 的开源组件发布，NPP 可通过 NVIDIA CUDA 工具包获取。泛林集团基于 NanoVDB 加速的 SEMulator3D 功能预计今年年底发布。