엔비디아, 반도체 업계와 협력해 AI 설계·제조 기술 고도화
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엔비디아와 반도체 리더들이 AI 정의 파브를 앞당긴다
뉴스 요약:
- 엔비디아는 개발자들이 원자와 분자의 상호작용을 시뮬레이션하는 AI 에이전트를 구축할 수 있는 새로운 엔비디아 CUDA-X 라이브러리인 cuPotential을 소개했으며, 초기 접근 테스트에서 이미 GPU 최적화된 워크플로우를 추가로 2~3배 가속화한다.
- 3D 데이터 작업용 오픈 소스 라이브러리인 NanoVDB는 AI 정의 파브를 위한 칩 제조 시뮬레이션을 가속화하여 램 리서치(Lam Research)가 시뮬레이션을 30배 빠르게 수행할 수 있도록 돕는다.
- GPU에서 이미지를 처리하기 위한 라이브러리인 엔비디아 NPP는 AI 정의 파브를 위한 칩 제조 검사 공정을 가속화하여 KLA가 검사 속도를 높일 수 있도록 지원한다.
- 애플드 머티리얼스(Applied Materials), Cadence, KLA, 램 리서치, Siemens, Synopsys 등 반도체 업계 리더들은 칩 설계, 제조, 테스트 전반에 걸쳐 엔비디아의 가속 컴퓨팅 및 AI 스택을 활용하여 더 빠른 개발, 더 나은 수율 및 더 큰 생산 능력을 실현하는 데 기여하고 있다.
샌프란시스코, 2026년 10월 14일 (GLOBE NEWSWIRE) -- SEMICON West -- 엔비디아는 오늘 반도체 업계 리더들이 AI 정의 파브를 발전시키기 위해 새로운 엔비디아 cuPotential 라이브러리를 포함한 엔비디아 CUDA-X™ 라이브러리들을 채택하고 있다고 발표했다. 이 라이브러리를 통해 개발자들은 원자와 분자의 상호작용을 시뮬레이션하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다.
AI 정의 파브는 AI가 엔지니어들의 공정 최적화, 생산 문제 해결 및 생산 효율성 개선을 돕는 반도체 공장이다. 첨단 칩에 대한 수요가 증가함에 따라 이러한 파브는 점점 더 복잡해지는 제조 공정을 관리하면서도 생산량을 확대해야 한다. 엔지니어들은 생산에 적용하기 전에 디지털 트윈에서 소재를 모델링하고, 검사 데이터를 분석하며, 공정 변경 사항을 테스트할 수 있는 새로운 방법들이 필요하다.
확장된 CUDA-X 포트폴리오는 반도체 시뮬레이션, 3D 데이터 처리 및 이미지 분석을 위해 AI 에이전트와 엔지니어링 애플리케이션에 가속화된 도구들을 제공하며, 이를 통해 칩 설계 및 제조 전반에 걸쳐 엔지니어링 작업을 더 많이 자동화하여 파브들이 공정 동작을 예측하고 수율을 개선할 수 있도록 돕는다.
"반도체 산업은 AI 혁명을 가능하게 했다. 이제 AI는 칩이 만들어지는 방식을 변화시키고 있다."라고 엔비디아의 산업 및 컴퓨테이셔널 엔지니어링 부문 부사장 겸 일반 관리자(Tim Costa)는 말했다. "파브들이 첨단 칩에 대한 수요를 충족하기 위해 치열한 경쟁을 벌이는 가운데, 엔비디아 CUDA-X와 Omniverse 라이브러리들은 AI 에이전트들이 가속화된 시뮬레이션 및 검사 도구들을 활용할 수 있게 하여 엔지니어들이 복잡성을 관리하고, 수율을 개선하며, AI 정의 파브를 발전시킬 수 있도록 돕는다."
엔비디아 cuPotential, 원자 상호작용 모델링 방식 가속화
원자와 분자가 어떻게 상호작용하는지 이해하는 것은 반도체 소재 및 제조 공정을 모델링하는 데 필수적이지만, 이러한 계산은 이미 GPU에 최적화된 소프트웨어에서도 상당한 시간을 소요할 수 있다.
📄 원문 (English)
NVIDIA and Semiconductor Leaders Advance AI-Defined Fabs
News Summary:
- NVIDIA introduces cuPotential, a new NVIDIA CUDA-X library developers can use to build AI agents that simulate how atoms and molecules interact, accelerating already GPU-optimized workflows by an additional 2-3x in early-access testing.
- NanoVDB, an open source library for working with 3D data, accelerates chipmaking simulation for AI-defined fabs, helping Lam Research achieve 30x faster simulation.
- NVIDIA NPP, a library for processing images on GPUs, accelerates chipmaking inspection for AI-defined fabs, helping KLA accelerate inspection.
- Applied Materials, Cadence, KLA, Lam Research, Siemens, Synopsys and other semiconductor leaders are using NVIDIA's accelerated computing and AI stack across chip design, manufacturing and testing, helping drive faster development, better yield and greater production capacity.
SAN FRANCISCO, Oct. 14, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- SEMICON West -- NVIDIA today announced semiconductor leaders are adopting NVIDIA CUDA-X™ libraries — including the new NVIDIA cuPotential library, which developers can use to build AI agents that simulate how atoms and molecules interact — to advance AI-defined fabs.
AI-defined fabs are semiconductor factories where AI helps engineers optimize processes, solve production issues and improve production efficiency. As demand for advanced chips rises, such fabs must expand production while managing increasingly complex manufacturing processes. Engineers need new ways to model materials, analyze inspection data and test process changes in digital twins before applying them in production.
The expanded CUDA-X portfolio gives AI agents and engineering applications accelerated tools for semiconductor simulation, 3D data processing and image analysis, helping automate more engineering work across chip design and manufacturing so fabs can predict process behavior and improve yield.
"The semiconductor industry made the AI revolution possible. Now, AI is transforming how chips are built," said Tim Costa, vice president and general manager of industrial and computational engineering at NVIDIA. "As fabs race to meet demand for advanced chips, NVIDIA CUDA-X and Omniverse libraries give AI agents accelerated simulation and inspection tools to help engineers manage complexity, improve yield and advance AI-defined fabs."
NVIDIA cuPotential Accelerates How Researchers Model Atomic Interactions
Understanding how atoms and molecules interact is critical to modeling semiconductor materials and manufacturing processes, but these calculations can take significant amounts of time, even in software already optimized for GPUs.
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