半導体製造にNVIDIA物理AI導入

NVIDIAは、半導体メーカー大手のSK hynixをはじめとするグローバル企業が、NVIDIAの物理AIシミュレーションフレームワーク「PhysicsNeMo」および刷新されたCUDA-X（NVIDIA GPU向けに最適化されたアクセラレーテッドライブラリ群）ライブラリ群を半導体製造工程へ導入したことを公表した。

採用事例と確認された事実

SK hynixなどの先端メモリー製造企業は、最先端のDRAMやHBMの製造プロセスにおけるプラズマエッチングおよび薄膜堆積の挙動予測にPhysicsNeMoを適用している。従来の偏微分方程式（PDE）に基づく数値解析手法と比較して、AIモデルを組み合わせることでシミュレーション計算時間を数日から数分へと劇的に縮小することに成功した。

デジタルツイン空間上でウエハ製造の条件出しを行うことで、歩留まり向上と開発プロセスの期間短縮が実現されている。

シミュレーション手法の比較

評価項目	従来の数値解析（PDE等）	PhysicsNeMo物理AIモデル
計算時間	数時間〜数日	数分（数千倍の高速化）
実験サンプル依存	実機サンプル作成が多数必要	最小限の実測データ＋AI補間
デジタルツイン	リアルタイム連携が極めて困難	高速レスポンスでリアルタイム制御

未確認事項と分析

PhysicsNeMoの自社ファブへの導入にかかる初期導入費用や、独自製造パラメータに関する機密保持のためのローカルクラスタ構築条件は企業ごとに個別調整される。編集部注: 最先端半導体ノードの微細化限界が迫る中、AIを活用したシミュレーションの高速化は国際的な半導体競合において死活的なアドバンテージをもたらす。

引用元：developer.nvidia.com