Comment TSMC utilise désormais l'intelligence artificielle de NVIDIA pour fabriquer les semi-conducteurs les plus avancés au monde

2. Simulation des transistors et des matériaux — NVIDIA cuEST

• Outil : cuEST, une bibliothèque de simulation de structure électronique .
• Résultat : Des simulations de chimie 50 fois plus rapides en moyenne pour la conception de matériaux semi-conducteurs. Cela permet d'évaluer beaucoup plus vite la viabilité de nouveaux alliages ou formulations chimiques .

3. Contrôle des procédés et réduction de la variance — NVIDIA cuML

• Outil : cuML, une bibliothèque de machine learning accélérée par GPU, intégrée à la suite RAPIDS .
• Résultat : TSMC peut analyser à grande échelle plusieurs centaines de milliers de paramètres couvrant des milliers d'étapes de fabrication. Ces analyses massives, trop lentes sur CPU, alimentent des modèles prédictifs qui réduisent significativement les variations du processus de production, améliorant ainsi le rendement .

4. Optimisation des flux en usine — GPU NVIDIA H200

Pour l'ordonnancement des tâches et la logistique interne, TSMC utilise désormais des GPU NVIDIA H200 Tensor Core. Le logiciel s'appuie sur les bibliothèques CUDA-X afin d’exécuter des algorithmes d’optimisation discrète. Résultat : des délais de planification réduits et une productivité globale de l'usine (la « fab ») en nette hausse .

5. Inspection des défauts — NVIDIA Metropolis + TAO Toolkit

• Plateformes : NVIDIA Metropolis pour la vision artificielle et TAO Toolkit pour l'entraînement des modèles .
• Résultat : La détection automatique des défauts par IA est capable de repérer des anomalies à l'échelle du nanomètre. L'un des progrès majeurs réside dans la réduction drastique du besoin de ré-étiquetage manuel, une tâche extrêmement chronophage .

6. Jumeau numérique — NVIDIA Omniverse (FabTwin)

• Plateforme : NVIDIA Omniverse, utilisée pour créer un jumeau numérique complet de l'usine, baptisé FabTwin .
• Fonction : Avant d'effectuer le moindre changement physique dans l'atelier, les ingénieurs de TSMC peuvent tester virtuellement l'agencement des équipements, les flux de matières premières, ou les configurations logistiques dans un environnement virtuel physiquement réaliste .

Tableau de synthèse

Cet écosystème complet repose sur les bibliothèques CUDA-X et des modèles d'IA déployés directement sur les GPU NVIDIA au cœur des unités de production de TSMC .