NVIDIA en TSMC kondigen een partnerschap aan dat kunstmatige intelligentie en versnelde computing integreert in een van de meest complexe sectoren van de technologische industrie: de geavanceerde fabricage van halfgeleiders. Deze samenwerking, onthuld op GTC Taipei, beperkt zich niet slechts tot het ontwerpen van krachtigere chips, maar streeft ernaar om AI-modellen, CUDA-X-bibliotheken, beeldherkenning en digitale simulatie direct binnen de fabrieken van TSMC te gebruiken.
Deze stap heeft grote gevolgen voor de sector. Naarmate chips worden geproduceerd volgens kleinere nodes en densere ontwerpen, wordt het proces van chipontwerp tot massaproductie een enorme computationele uitdaging. Computationele lithografie, transistor simulatie, procescontrole, waferinspectie en productieplanning belasten de systemen zo sterk dat traditionele methoden niet meer volstaan.
TSMC, ’s werelds grootste contractfabrikant van halfgeleiders, gebruikt NVIDIA-technologieën om cyclustijden te verkorten, energie-efficiëntie te verbeteren, de operationele productiviteit te verhogen en de prestaties van geavanceerde fabricageprocessen te versterken. In de praktijk betekent dit dat AI niet alleen draait op chips die door TSMC worden gefabriceerd, maar dat AI ook wird ingezet als hulpmiddel bij de productie van diezelfde chips.
CUDA-X voor lithografie, simulatie en procescontrole
Een kernpunt van de aankondiging is het gebruik van CUDA-X-bibliotheken en AI-modellen om kritieke taken binnen het ontwerp- en fabricageproces te versnellen. NVIDIA benoemt vier belangrijke gebieden: computationele lithografie, transistor- en materiaalsimulatie, geavanceerde procesbewaking en optimalisatie van fabrieksactiviteiten.
In computationele lithografie gebruikt TSMC NVIDIA cuLitho, een GPU-versnelde bibliotheek voor maskersontwerp. Volgens NVIDIA levert deze technologie tussen de 20 % en 50 % verbetering in kosten- of cyclustijd ten opzichte van CPU-gebaseerde aanpakken, terwijl de totale eigendomskosten gelijk blijven. Elke tijdswinst betekent sneller een nieuwe node of verhoogde capaciteit, wat cruciaal is in een sector waar kleine tijdsvoordelen grote strategische voordelen opleveren.
Simulatie wint ook terrein. TSMC gebruikt NVIDIA cuEST, een GPU-versnelde simulatiebibliotheek voor elektronische structuren, die volgens NVIDIA chemische simulaties tot wel vijftig keer sneller maakt voor het ontwerp van halfgeleider-materialen. Deze simulaties zijn essentieel voor het onderzoeken van nieuwe materialen, interfaces en fysische gedragingen die invloed hebben op transistorprestaties en betrouwbaarheid.
Voor geavanceerde procescontrole zet TSMC NVIDIA cuML in, een GPU-gebaseerde analytische tool om op grote schaal gegevens te verwerken. Het doel is om honderden duizenden parameters uit productieprocessen te analyseren en die te structureren voor machine learning-modellen. Zo kunnen variaties in het productieproces worden verminderd, een cruciaal punt bij de fabricage van geavanceerde chips waar kleine afwijkingen grote effecten op prestaties en opbrengst kunnen hebben.
De vierde focus ligt op operationele optimalisatie binnen de fabriek. NVIDIA meldt dat het gebruik van CUDA en de H200 GPU’s de productieplanning en de beheersing van complexe restricties binnen de fabrieken heeft verbeterd. Gevorderde fabricage vereist zeer nauwkeurige coördinatie van machines, materialen, robots, ploegendiensten, onderhoud, klantprioriteiten en procesroutes.
Visie-applicatie voor nanometerdetectie van defecten
Inspectie van defecten speelt een essentiële rol. Naarmate chips complexer worden, kunnen zelfs de kleinste afwijkingen de kwaliteit beïnvloeden. TSMC maakt gebruik van NVIDIA Metropolis en NVIDIA TAO Toolkit voor geavanceerde defectclassificatie met beeldherkenningstechnologie.
Het voordeel ligt niet alleen in het opsporen van meer defecten, maar ook in het verminderen van herhaald labelen en bijstellen van modellen telkens als de procescondities, inspectie-instrumenten of defecttypes veranderen. Bij een geavanceerde fabriek kunnen vaak terugkerende faalpatronen variëren of evolueren, waardoor automatische visie-systemen minder handmatig onderhoud nodig hebben en de betrouwbaarheid verbeteren.
AI-gestuurde inspectiesystemen helpen om dat gat te dichten. Ze kunnen defecten op nanometrische schaal detecteren, patronen leren herkennen en de kwaliteitsafdelingen ondersteunen. Dit stelt TSMC in staat sneller te reageren en de productie-efficiëntie te verhogen — een cruciaal voordeel voor klanten die afhankelijk zijn van strakke volumes, deadlines en yields voor AI-processors, smartphones, servers, automobieltechnologie en geavanceerde elektronica.
FabTwin: een virtuele fabriek voor de fysieke bouw
NVIDIA benadrukt ook het gebruik van TSMC’s Omniverse-platform om FabTwin te ontwikkelen, een virtuele fabriekssimulatieomgeving. Hiermee kunnen ontwerpers en ingenieurs processen, toolconfiguraties en flows van simulaties testen voordat ze fysieke machines of grote kapitaalinvesteringen aanpassen.
Een geavanceerde fabriek is een van de meest complexe industriële installaties: het combineert dure fabricagetools, vacuümkamers, cleanrooms, robots, mensen, interne waferlogistiek, milieubeheer, chemicaliën, energievoorzieningen, koelsystemen en geavanceerde planningssoftware. Een fout in de lay-out kan grote gevolgen hebben voor productiviteit, onderhoud, veiligheid en uitbreidmogelijkheden.
Een digitale tweeling maakt vergelijkingen tussen verschillende configuraties mogelijk, signaleert beperkingen vooraf, en analyseert materiaalstromen — waardoor besluitvorming sneller en zekerder wordt. Het vervangt geen fysieke engineering volledig, maar vermindert onzekerheid en verbetert het planningsproces. In een tijd waarin de vraag naar AI-chips de productiecapaciteit onder druk zet, biedt deze aanpak strategische waarde.
AI als hulpmiddel voor de volgende AI-generatie
De aankondiging illustreert een circulair proces: AI vraagt om krachtigere chips. Om die chips te maken, zijn geavanceerdere fabrieken nodig. En nu begint AI ook een rol te spelen bij het besturen en verbeteren van die fabrieken zelf. Het gaat er niet alleen om om sneller een GPU te ontwerpen, maar ook om elke laag van het fabricageproces te optimaliseren met AI.
Jensen Huang, oprichter en CEO van NVIDIA, verklaarde dat TSMC AI en versnelde computing binnen de fabriek brengt om ontwerp- en fabricage-uitdagingen te bestrijden via simulatie, optimalisatie en kunstmatige intelligentie. C.C. Wei, president en CEO van TSMC, beschreef de samenwerking als een langlopende relatie gericht op het verstevigen van technologische leiderschap en uitmuntende productie.
Deze alliantie toont hoe NVIDIA tracht haar rol verder uit te breiden dan alleen datacenters. Haar GPU’s en bibliotheken zijn al essentieel in modeltraining en inferentie, maar krijgen nu ook toepassingen in lithografie, simulatie, inspectie en industriële processen. Voor TSMC helpt het integreren van deze mogelijkheden haar leidende positie in geavanceerde chipfabricage te behouden, zeker nu de vraag naar AI-integratie en snellere verbetercycli toeneemt.
De halfgeleiderindustrie berust al jaren op gecoördineerde innovaties op het gebied van ontwerp, materialen, lithografie, verpakking, software en productie. Wat verandert, is dat AI nu dienstdoet als een doorlopende laag in alle fasen. Als de belofte van deze aanpak uitkomt, zullen toekomstige fabrieken niet alleen chips produceren voor AI-toepassingen, maar ook hun eigen productie- en beheerprocessen automatiseren en optimaliseren met AI.
Veelgestelde vragen
Wat hebben NVIDIA en TSMC aangekondigd?
Ze kondigen aan dat TSMC GPU-gestuurde AI-technologie van NVIDIA gebruikt om ontwerp- en fabricageprocessen te verbeteren, van lithografie tot inspectie en fabrieksbeheer.
Wat is NVIDIA cuLitho?
cuLitho is een GPU-geactiveerde bibliotheek voor computationele lithografie. Volgens NVIDIA verbetert het de kosten- of doorlooptijd-efficiëntie tussen de 20 % en 50 % vergeleken met CPU-gebaseerde methoden.
Hoe gebruikt TSMC NVIDIA Metropolis en TAO Toolkit?
TSMC zet deze tools in voor geavanceerde defectdetectie met beeldherkenning, waardoor het opsporen van nanometrische defecten wordt verbeterd en de behoefte aan herhaald labelen en hertraining wordt beperkt.
Wat is FabTwin?
FabTwin is een virtuele fabriekssimulatieomgeving die TSMC onderzoekt met behulp van NVIDIA Omniverse, voor het testen van processen, tools en flows zonder fysieke aanpassingen of grote investeringen.
vía: nvidianews.nvidia