6 月 1 日消息，英偉達今日宣布，全球頂尖半導體企業臺積電正采用英偉達加速計算與人工智能技術，推動半導體設計與制造領域的發展。

隨著芯片工藝邁入更先進制程，將芯片從設計階段推向規模化量產，已成為全球難度最高的計算挑戰之一。如今，計算光刻、晶體管仿真、制程控制以及晶圓檢測工作，都需要大規模仿真運算與實時優化，同時也離不開可在物理運算、圖像分析及各類應用場景中提供支持的人工智能系統。

臺積電正借助英偉達技術推進這場產業變革，在半導體設計與制造全流程中落地加速計算和人工智能方案，以此縮短先進晶圓廠的生產周期、提升能效、提高良率并改善整體運營效率。

英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛表示：“英偉達與臺積電攜手合作近三十載，不斷突破計算技術的極限。臺積電將英偉達人工智能與加速計算技術落地到晶圓廠生產環節，依托仿真、優化及人工智能技術攻克全球頂尖的設計與制造難題，為新一代芯片提速、增效、提良。”

臺積電董事長兼首席執行官魏哲家稱：“臺積電與英偉達建立了長期穩固的合作關系，雙方始終深耕前沿技術，為下一代計算產業發展筑牢根基。在晶圓廠運營優化、光刻、制程控制與檢測等環節應用英偉達加速計算和人工智能技術，將進一步鞏固我們的技術領先優勢與頂尖制造能力，助力客戶打造未來產品、收獲商業成功。”

先進半導體的設計與制造，存在海量計算任務，同時要求晶圓廠各環節高度協同，覆蓋芯片設計導入、晶體管建模、制程管控及廠區產能管理等多個領域。

臺積電在英偉達圖形處理器（GPU）上，運用英偉達 CUDA-X 函數庫與人工智能模型加速各類計算任務：

1. 計算光刻：臺積電采用面向光刻工藝的 GPU 加速函數庫英偉達 cuLitho。光刻是芯片掩模設計的核心制版工藝，相較于傳統基于中央處理器（CPU）的計算光刻方案，該技術在綜合擁有成本不變的前提下，將成本效益或生產周期優化了 20% 至 50%。

2. 晶體管、設備與制程仿真：臺積電使用英偉達 cuEST 電子結構仿真函數庫開展半導體材料設計，依托 GPU 加速技術，化學仿真運算速度平均提升 50 倍。

3. 先進制程控制：臺積電借助英偉達 cuML 機器學習函數庫，在 GPU 上加速大規模數據分析。該方案可快速運算算法，并梳理數萬道生產工序中的數十萬項制程參數，將其精準輸入機器學習模型，大幅降低制程波動。

4. 晶圓廠運營優化：基于 CUDA 實現 GPU 加速排程運算，搭配英偉達 H200 GPU，顯著提升了晶圓廠產能。借助 H200 GPU 的 CUDA 算力，臺積電能夠更好地應對各類復雜生產限制，精簡生產流程，最大化廠區產能。

芯片工藝愈發精密，即便是微小瑕疵也會影響產品品質與良率，因此更快速、精準的檢測手段，成為半導體設計與制造的關鍵。

據IT之家了解，臺積電采用英偉達 Metropolis 智能視覺平臺與 TAO 工具包，優化高端芯片的缺陷分類工作。依托視覺人工智能技術，臺積電實現了納米級缺陷檢測能力的升級。該套方案不僅提升了質檢水平，當生產環境、檢測設備及缺陷類型發生變化時，還能減少數據標注與模型重新訓練的工作量。

高端半導體晶圓廠是目前結構最為復雜的工業設施之一，需要實現生產設備、物料、機械臂、工作人員及廠區配套系統的精密協同。臺積電正探索運用英偉達 Omniverse 函數庫搭建晶圓廠數字孿生（FabTwin），打造虛擬晶圓廠環境，用于評估生產設備布局及相關仿真工作流。在實體落地前先通過數字化方式測試各類設計方案，能夠更靈活地對比復雜布局，提前排查潛在運行瓶頸。這種先虛擬、后實體的模式，大幅提升規劃效率，在投入實體建設與資金前，加快關鍵決策落地。