TSMC, 엔비디아의 AI와 가속 컴퓨팅을 반도체 설계·제조 전면에 도입하다

2. 트랜지스터·장비·공정 시뮬레이션 – 엔비디아 cuEST

• 도구: GPU 가속 전자 구조 시뮬레이션 라이브러리인 cuEST .
• 효과: 반도체 재료 설계를 위한 화학 시뮬레이션이 평균 50배 빨라져, 첨단 트랜지스터 재료와 화학 물질 구성을 신속하게 평가할 수 있게 되었다 .

3. 고급 공정 제어 및 변동성 감소 – 엔비디아 cuML

• 도구: GPU 가속 머신러닝 라이브러리인 cuML (RAPIDS의 일부) .
• 효과: TSMC는 GPU에서 대규모 분석을 수행해 수천 개의 제조 단계에 걸친 수십만 개의 공정 파라미터를 정밀한 머신러닝 모델의 입력값으로 변환한다. 이를 통해 공정 변동성을 크게 줄이고 수율을 향상시킨다 .

4. 팹 생산성 – 엔비디아 H200 GPU 기반 스케줄링

TSMC는 엔비디아 H200 텐서 코어 GPU에서 팹 스케줄링과 운영 최적화 작업을 처리한다. CUDA-X 라이브러리로 이산 최적화 알고리즘을 가속하여 스케줄링 시간을 단축하고 전반적인 팹 가동률을 높였다 .

5. 결함 검사 – 엔비디아 메트로폴리스 + TAO 툴킷

• 도구: 엔비디아 메트로폴리스(비전 AI 플랫폼) 및 엔비디아 TAO 툴킷(미세 조정 툴킷) .
• 효과: 비전 AI로 자동 결함 검사를 고도화해 나노미터(nm) 단위의 극미세 결함을 더 잘 탐지하면서, 반복적인 수작업 라벨링과 재훈련 사이클을 획기적으로 줄였다 .

6. 디지털 트윈 탐색 – 엔비디아 옴니버스 (팹트윈)

• 도구: 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 활용한 ‘팹트윈(FabTwin)’ 구축 .
• 효과: 실제 공장을 변경하기 전에 가상 환경에서 팹 레이아웃, 자재 흐름, 장비 구성, 생산 물류를 물리적으로 정확하게 시뮬레이션하고 최적화할 수 있다 .

요약: AI가 반도체를 만드는 시대

이 모든 작업은 TSMC의 생산 팹 내부에 배치된 엔비디아 GPU에서 엔비디아 CUDA-X 라이브러리와 AI 모델을 기반으로 실행된다 . 이번 협력은 단순한 툴 도입을 넘어, 반도체 업계가 ‘AI를 위한 칩’을 만드는 것을 넘어 ‘AI로 칩을 만드는’ 시대에 본격적으로 접어들었음을 보여준다.