O Chairman e CEO da TSMC, C.C. Wei, definiu a colaboração como uma evolução do papel da empresa: "de fornecedora de chips de IA para usuária de chips de IA na fabricação de chips", aprofundando o laço tecnológico entre as duas gigantes .

Tecnologias NVIDIA Implementadas e Melhorias Alcançadas

1. Litografia Computacional — NVIDIA cuLitho

• Ferramenta: cuLitho, uma biblioteca de litografia computacional acelerada por GPU .
• Melhoria: Redução de 20% a 50% no custo ou no tempo de ciclo para o design de máscaras de chips, em comparação com métodos tradicionais baseados em CPU, mantendo o mesmo custo total de propriedade .
• A cuLitho também acelera a litografia inversa em cerca de 40 vezes em relação a sistemas baseados em CPU .

2. Simulação de Transistores, Equipamentos e Processos — NVIDIA cuEST

• Ferramenta: cuEST, uma biblioteca de simulação de estrutura eletrônica acelerada por GPU .
• Melhoria: Simulações químicas para design de materiais semicondutores, em média, 50 vezes mais rápidas, permitindo uma avaliação muito mais ágil de novos materiais e fórmulas para transistores avançados .

3. Controle Avançado de Processo e Redução de Variação — NVIDIA cuML

• Ferramenta: cuML, uma biblioteca de machine learning acelerada por GPU (parte do ecossistema RAPIDS) .
• Melhoria: A TSMC usa a cuML para rodar análises de dados em larga escala em GPUs, transformando centenas de milhares de parâmetros de processo, coletados ao longo de milhares de etapas de fabricação, em dados de alta precisão para modelos de ML. O resultado é uma redução significativa na variação do processo e uma melhora no rendimento .

4. Produtividade da Fábrica — Otimização de Programação com GPUs NVIDIA H200

A TSMC agora executa suas cargas de trabalho de otimização e programação (scheduling) das fábricas em GPUs NVIDIA H200 Tensor Core, utilizando bibliotecas CUDA-X para acelerar algoritmos de otimização discreta. Isso reduz o tempo de resposta do planejamento e melhora a produtividade geral da planta .

5. Inspeção de Defeitos — NVIDIA Metropolis + TAO Toolkit

• Plataformas: NVIDIA Metropolis (plataforma de IA para visão) e NVIDIA TAO Toolkit (kit para refinamento de modelos) .
• Melhoria: Inspeção automatizada de defeitos com IA de visão que melhora a detecção de defeitos em escala nanométrica, ao mesmo tempo que reduz drasticamente os ciclos repetitivos de rotulagem manual e retreinamento de modelos .

6. Exploração por Gêmeo Digital — NVIDIA Omniverse (FabTwin)

• Plataforma: NVIDIA Omniverse, usada para construir e explorar um FabTwin — um gêmeo digital da fábrica de semicondutores .
• Propósito: Permite que a TSMC simule e otimize o layout da fábrica, o fluxo de materiais, a configuração dos equipamentos e a logística de produção em um ambiente virtual fisicamente preciso, antes de realizar qualquer alteração na fábrica física .

Tabela Resumo

Toda essa pilha de soluções roda sobre bibliotecas NVIDIA CUDA-X e modelos de IA implementados em GPUs NVIDIA dentro das fábricas de produção da TSMC .

O Chairman e CEO da TSMC, C.C. Wei, definiu a colaboração como uma evolução do papel da empresa: "de fornecedora de chips de IA para usuária de chips de IA na fabricação de chips", aprofundando o laço tecnológico entre as duas gigantes .

Tecnologias NVIDIA Implementadas e Melhorias Alcançadas

1. Litografia Computacional — NVIDIA cuLitho

• Ferramenta: cuLitho, uma biblioteca de litografia computacional acelerada por GPU .
• Melhoria: Redução de 20% a 50% no custo ou no tempo de ciclo para o design de máscaras de chips, em comparação com métodos tradicionais baseados em CPU, mantendo o mesmo custo total de propriedade .
• A cuLitho também acelera a litografia inversa em cerca de 40 vezes em relação a sistemas baseados em CPU .

2. Simulação de Transistores, Equipamentos e Processos — NVIDIA cuEST

• Ferramenta: cuEST, uma biblioteca de simulação de estrutura eletrônica acelerada por GPU .
• Melhoria: Simulações químicas para design de materiais semicondutores, em média, 50 vezes mais rápidas, permitindo uma avaliação muito mais ágil de novos materiais e fórmulas para transistores avançados .

3. Controle Avançado de Processo e Redução de Variação — NVIDIA cuML

• Ferramenta: cuML, uma biblioteca de machine learning acelerada por GPU (parte do ecossistema RAPIDS) .
• Melhoria: A TSMC usa a cuML para rodar análises de dados em larga escala em GPUs, transformando centenas de milhares de parâmetros de processo, coletados ao longo de milhares de etapas de fabricação, em dados de alta precisão para modelos de ML. O resultado é uma redução significativa na variação do processo e uma melhora no rendimento .

4. Produtividade da Fábrica — Otimização de Programação com GPUs NVIDIA H200

A TSMC agora executa suas cargas de trabalho de otimização e programação (scheduling) das fábricas em GPUs NVIDIA H200 Tensor Core, utilizando bibliotecas CUDA-X para acelerar algoritmos de otimização discreta. Isso reduz o tempo de resposta do planejamento e melhora a produtividade geral da planta .

5. Inspeção de Defeitos — NVIDIA Metropolis + TAO Toolkit

• Plataformas: NVIDIA Metropolis (plataforma de IA para visão) e NVIDIA TAO Toolkit (kit para refinamento de modelos) .
• Melhoria: Inspeção automatizada de defeitos com IA de visão que melhora a detecção de defeitos em escala nanométrica, ao mesmo tempo que reduz drasticamente os ciclos repetitivos de rotulagem manual e retreinamento de modelos .

6. Exploração por Gêmeo Digital — NVIDIA Omniverse (FabTwin)

• Plataforma: NVIDIA Omniverse, usada para construir e explorar um FabTwin — um gêmeo digital da fábrica de semicondutores .
• Propósito: Permite que a TSMC simule e otimize o layout da fábrica, o fluxo de materiais, a configuração dos equipamentos e a logística de produção em um ambiente virtual fisicamente preciso, antes de realizar qualquer alteração na fábrica física .

Tabela Resumo

Toda essa pilha de soluções roda sobre bibliotecas NVIDIA CUDA-X e modelos de IA implementados em GPUs NVIDIA dentro das fábricas de produção da TSMC .