fr.wedoany.com Rapport : NVIDIA indique que TSMC utilise son calcul accéléré et sa technologie d'intelligence artificielle pour faire progresser la conception et la fabrication de semi-conducteurs, ce qui devrait améliorer les délais de livraison, l'efficacité énergétique, le rendement et l'efficacité opérationnelle des usines de wafers.
La demande mondiale de semi-conducteurs connaît une croissance rapide, tirée par l'infrastructure de l'IA, les centres de données et la mémoire avancée. Le Dr C.C. Wei, président-directeur général de TSMC, a déclaré que les deux parties, sur la base d'une relation de coopération à long terme, travaillent ensemble pour faire progresser la technologie afin de permettre le calcul de la prochaine génération.
Les bibliothèques CUDA-X et les modèles d'IA de NVIDIA sont déjà appliqués sur GPU dans divers processus de fabrication. Dans le domaine de la lithographie computationnelle, le NVIDIA cuLitho utilisé par TSMC améliore le rapport coût-efficacité ou le temps de cycle de 20 % à 50 % par rapport aux solutions basées sur CPU. cuEST, une bibliothèque de simulation de structure électronique accélérée par GPU dans la boîte à outils de TSMC, permettrait d'atteindre en moyenne des simulations chimiques 50 fois plus rapides dans la conception de matériaux. En matière de contrôle avancé des processus, cuML est utilisé pour accélérer les analyses à grande échelle. NVIDIA affirme que l'utilisation de CUDA pour le calcul d'ordonnancement accéléré par GPU a apporté à TSMC des améliorations notables de la productivité de ses usines de wafers.
Étant donné que le coût par wafer sur les nœuds avancés peut atteindre 20 000 dollars américains, même un défaut minime peut entraîner des pertes de plusieurs millions de dollars, et un défaut à l'échelle nanométrique peut même mettre au rebut un wafer entier. Les outils Metropolis et TAO Toolkit de NVIDIA sont utilisés pour améliorer la classification des défauts dans les usines de wafers, aidant TSMC à améliorer l'efficacité du contrôle qualité et à réduire le besoin d'étiquetage et de réentraînement répétés.
Les usines de wafers de semi-conducteurs avancées nécessitent une coordination précise entre le personnel, les robots, les outils, les matériaux et les systèmes de construction. NVIDIA indique que TSMC utilise sa bibliothèque Omniverse pour construire un environnement d'usine de wafers jumeau numérique appelé FabTwin, afin de soutenir l'évaluation de la disposition des outils de processus et des flux de travail de simulation associés, et d'identifier rapidement les contraintes de configuration potentielles.
Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a souligné que les deux parties coopèrent depuis près de trente ans pour repousser les limites du calcul. En mai de cette année, la Semiconductor Industry Association (SIA) a annoncé que les ventes mondiales de semi-conducteurs au premier trimestre 2026 avaient atteint 298,5 milliards de dollars américains, soit une augmentation de 25 % par rapport au quatrième trimestre 2025. John Neuffer, président et PDG de la SIA, a déclaré que les ventes mondiales de puces devraient atteindre 1 000 milliards de dollars américains en 2026, la croissance du marché étant tirée par les fortes ventes en Asie-Pacifique, dans les Amériques et en Chine. Seulement environ 30 à 40 grandes entreprises dans le monde possèdent et exploitent des usines de wafers réelles. TSMC, en tant que plus grande fonderie de wafers pure, fabrique des puces pour des entreprises telles qu'Apple, NVIDIA et AMD.
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