本周,NVIDIA 發(fā)布了NVIDIA cuEST。這是一款全新的NVIDIA CUDA-X 庫(kù),可將電子結(jié)構(gòu)計(jì)算遷移到 GPU 上執(zhí)行。應(yīng)用材料公司、三星、新思科技和 TSMC 已率先采用。
如今,一個(gè)先進(jìn)芯片會(huì)包含超過(guò) 500 億個(gè)晶體管。在工程設(shè)計(jì)芯片時(shí),需要思考一個(gè)原子尺度上的基礎(chǔ)物理問(wèn)題:電子如何鍵合、如何遷移,以及它們?nèi)绾卧趦H有數(shù)個(gè)原子厚度的薄膜中相互作用。
NVIDIA 工業(yè)與計(jì)算工程總經(jīng)理 Tim Costa 表示:“隨著半導(dǎo)體微縮逼近材料的物理極限,行業(yè)亟需大幅提升計(jì)算性能,以對(duì)新一代芯片設(shè)計(jì)中的量子力學(xué)過(guò)程進(jìn)行仿真。借助 NVIDIA cuEST,行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者能夠突破量子計(jì)算瓶頸,將高保真化學(xué)建模直接應(yīng)用于生產(chǎn)流程,從而加速半導(dǎo)體創(chuàng)新?!?/p>
行業(yè)影響
Applied Materials:應(yīng)用材料公司使用 cuEST 加速的密度泛函理論(DFT)來(lái)建模復(fù)雜結(jié)構(gòu)、預(yù)測(cè)材料特性并研究反應(yīng)路徑。
三星:三星將 cuEST 集成到其原本已基于 GPU 加速的內(nèi)部流程中,使關(guān)鍵量子化學(xué)工作負(fù)載的端到端性能最高再提升 5 倍。
新思科技:借助 cuEST 和 QuantumATK,新思科技擴(kuò)展了其功能,支持基于高斯型基組的 DFT,使半導(dǎo)體工作流程中的仿真速度提升最高可達(dá) 30 倍。
TSMC:TSMC 使用 cuEST 的加速量子化學(xué)能力,推進(jìn)下一代硅基設(shè)計(jì)工藝的發(fā)展。
從實(shí)驗(yàn)室走向晶圓廠
原子尺度建模最常用的方法是密度泛函理論。DFT 在精度與可擴(kuò)展性之間取得了良好平衡,但其計(jì)算成本較高,限制了其在工業(yè)中的廣泛應(yīng)用,導(dǎo)致大多數(shù)應(yīng)用仍停留在科研階段。借助 cuEST,NVIDIA 使高精度量子化學(xué)在工業(yè)規(guī)模和實(shí)際生產(chǎn)流程中變得可行。
在過(guò)去,行業(yè)主要依賴 CPU 集群來(lái)運(yùn)行這些仿真,對(duì)包括柵極介電材料和互連金屬在內(nèi)的候選材料進(jìn)行評(píng)估,通常需要以批處理方式運(yùn)行數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天。
cuEST 提供了優(yōu)化例程,使 GPU 能夠加速基于高斯基組的 DFT 計(jì)算中的核心矩陣運(yùn)算,包括重疊積分、動(dòng)能、核吸引、庫(kù)侖以及交換關(guān)聯(lián)。它還支持從標(biāo)準(zhǔn)廣義梯度近似到雜化泛函等多種泛函近似方法,使工程師能夠在計(jì)算成本與精度之間進(jìn)行權(quán)衡。
NVIDIA 對(duì) cuEST 的目標(biāo)是:將高保真材料建模從實(shí)驗(yàn)室?guī)У骄A廠。
歡迎在 GTC 上參觀 NVIDIA 展臺(tái)和 Synopsys 展臺(tái)以了解更多 cuEST 信息,通過(guò)專(zhuān)題會(huì)議:“下一代發(fā)現(xiàn):面向科學(xué)的代理式 AI、AI 驅(qū)動(dòng)仿真與 GPU 加速化學(xué)”,進(jìn)一步探索。
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原文標(biāo)題:GTC2026 | NVIDIA 推出 cuEST,加速半導(dǎo)體設(shè)計(jì)中的量子化學(xué)計(jì)算
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