设计空间是无限的。但日程安排却不然。GPU 加速的 EDA 压缩了从 RTL 到签核的路径，使团队能够进行更多探索，减少重复开发。
加速半导体设计和制造
利用 AI、数字孪生和加速计算助力半导体突破。
Image courtesy of TSMC
概览
面向半导体工作流的加速计算和 AI
节点缩小、3D 集成和小芯片架构正在把计算需求推高，超出基于 CPU 的工具所能承受的范围。晶圆厂和 OSAT 面临着制造方的压力，需要在每个节点上实现更高的吞吐量、更高的良率，并实行更严格的控制。
NVIDIA 平台结合了 GPU、NVIDIA Vera CPU、高速互连产品、NVIDIA CUDA-X™ 和 NVIDIA Omniverse™ 库，在从设计和验证到晶圆厂运营、检查和测试的整个半导体工作流中，加速计算、助力 AI 和实时数字孪生。
用例
半导体用例：加速计算、AI 工程和物理 AI
从设计和验证到光刻、晶圆厂优化、检测和测试，NVIDIA 通过全栈加速为关键半导体工作流提供支持。
加速 EDA
光刻
自主工程师的时代
利用 AI 物理加速反应器仿真
晶圆厂运营
晶圆检测
成功案例
半导体成功案例和现实世界影响
了解领先的半导体创新者如何使用 NVIDIA 加速计算来提升良率、提高吞吐量并降低成本。
新闻和活动
半导体行业最新新闻和活动
技术
面向半导体工作流的全栈加速
半导体工作负载需要高性能、大规模扩展，以及工具、数据和基础设施之间的紧密集成。NVIDIA 提供了一个全栈平台，用于核心工作负载加速，利用 AI 软件进行工程设计，以及专为计算密集型设计、仿真和制造而构建的实时数字孪生。
关于面向半导体行业的 NVIDIA 解决方案的常见问题解答
电子设计自动化 (EDA) 是一类用于设计和验证集成电路的软件工具。NVIDIA 将 GPU 和 CUDA-X 库与 Cadence 和 Synopsys 等合作伙伴的工具相结合，以加速 EDA，大幅缩短从 RTL 过渡到芯片签核所需的时间。
- 详细了解 AI 赋能的 EDA 和 Blackwell 如何加速设计流程。
- 探索半导体行业在加速计算方面的最新突破。
cuLitho 是一个 NVIDIA CUDA-X 库，旨在加速计算光刻，即优化光掩模以消除芯片制造过程中的图案化问题。通过将全芯片光刻仿真迁移到 GPU 上，cuLitho 将以往需要数天时间的计算时间压缩至数小时，从而缩短了实现良率的时间。
- 访问专用 NVIDIA cuLitho 开发者页面，获取技术文档。
cuDSS 是 NVIDIA CUDA-X 平台内的基础求解器库，旨在为 EDA 和其他计算密集型流程提供核心工作负载加速。它为电子设计自动化工具中至关重要的任务提供高度优化的求解器。
- 查找对 cuDSS 等 CUDA-X 库的技术资源和支持。
cuEST 是 NVIDIA CUDA-X 库的一个组件，用于半导体工作流中的原子级建模和仿真。它为材料科学和工艺工程所需的高度详细的仿真提供加速。
- 在 NVIDIA 开发者网站上探索 cuEST 加速库的特定功能。
PhysicsNeMo 是 AI 代理模型，利用 AI 物理来加速反应器仿真。它们以几毫秒级的评估方式，取代计算复杂、耗时多天的蚀刻和沉淀反应器仿真 (涉及耦合物理)，从而显著加速了腔室设计和工艺开发。
- 了解利用 NVIDIA PhysicsNeMo AI 物理模型加速仿真。
NVIDIA Omniverse 是一个用于构建和运行实时数字孪生的平台。在半导体行业，它模拟整个晶圆厂和制造设施，以优化运营、测试新工作流，并通过创建物理世界的虚拟副本来编排更智能的工厂。
- 了解 NVIDIA Omniverse 平台如何用于工业数字化和仿真。
NVIDIA 全栈平台结合了 GPU (例如 Blackwell)、NVIDIA Vera CPU、高速互连产品，以及包括 NVIDIA CUDA-X™ 库 (例如 cuLitho、cuDSS 和 cuEST) 和面向数字孪生的 NVIDIA Omniverse™ 平台的软件层。
- 了解面向数据中心和加速计算的 NVIDIA 平台的基础元素。
核心工作负载加速利用 NVIDIA CUDA-X 平台，包括 cuDSS 等基础求解器库，以及领域特定工具，例如用于光刻的 cuLitho 和用于原子级建模的 cuEST。
- 探索可用的科学和工程加速的 CUDA-X 库和技术。
主要合作伙伴涵盖了整个工作流，包括 Cadence 和 Synopsys 等 EDA 领导者、Lam Research 等制造设备供应商，以及 TSMC 和三星等芯片制造商，他们都在利用 NVIDIA 的平台加速其流程。
- 阅读博客文章，详细了解领先的半导体公司如何采用 NVIDIA 技术。
- 查看案例研究，了解 Alsemy 如何利用物理信息 AI 加速芯片建模。
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