隨著先進製程節點持續推進，晶片設計與量產過程已成為全球最複雜的運算挑戰之一。NVIDIA指出，運算式微影、電晶體模擬、晶圓檢測與製程最佳化等工作，皆需要大規模模擬與AI即時運算能力。
NVIDIA執行長黃仁勳表示，NVIDIA與台積電合作近30年，雙方如今更將AI與加速運算導入晶圓廠本身，透過模擬、最佳化與AI技術，協助應對全球最複雜的晶片設計與製造挑戰，進一步提升次世代晶片的速度、效率與良率。
台積電董事長暨總裁魏哲家也指出，台積電正利用NVIDIA加速運算與AI技術，強化晶圓廠營運最佳化、微影、製程控制與檢測能力，以進一步提升技術領先與製造實力。
在製程技術方面，台積電已導入多項NVIDIA CUDA-X函式庫與GPU加速技術。其中，運算式微影採用NVIDIA cuLitho，相較CPU架構，可在相同持有成本下，將成本效益或週期時間提升20%至50%。
此外，台積電也使用NVIDIA cuEST進行電晶體與材料模擬，官方指出相關化學模擬速度平均可提升50倍；另透過cuML機器學習函式庫加速大規模製程分析，藉此降低製程偏差。
在晶圓廠營運方面，台積電利用搭載CUDA的NVIDIA H200 GPU進行排程運算與產能最佳化，以提升晶圓廠生產效率與複雜製程管理能力。
除了製程與模擬外，台積電也導入NVIDIA Metropolis平台與TAO工具套件，透過視覺AI提升奈米級瑕疵檢測能力，同時降低重複標註與模型重新訓練需求。
另外，台積電也正探索利用NVIDIA Omniverse打造「FabTwin」虛擬晶圓廠，透過數位孿生技術，提前模擬工具配置與生產流程，藉此在實體建廠前即完成設計驗證與最佳化，進一步提升規劃效率與決策速度。
點擊閱讀下一則新聞
