台積電運用英偉達 CUDA-X 庫及 AI 模型加速 GPU 工作負載

台積電近日宣佈，將利用英偉達 CUDA-X 庫和人工智能模型來加速其在英偉達 GPU 上的工作負載。根據外媒報導，先進晶片的設計與製造伴隨著大量計算任務，這要求晶圓廠在各個環節之間高度協同，包括晶片設計方案的實施、晶體管建模、製程管控及廠區產能的優化等領域。台積電基於英偉達顯卡的架構，調用 CUDA-X 函數庫與人工智能模型，全面加速各類運算任務。

在計算光刻方面，台積電採用了英偉達 cuLitho 顯卡加速函數庫，此技術專門為晶片掩模光刻工藝而設計。與傳統的 CPU 方案相比，該技術能夠將光刻環節的成本效益或生產週期優化 20%至 50%，而整體擁有成本保持不變。此外，在晶體管、設備與製程仿真方面，台積電應用英偉達 cuEST 電子結構仿真函數庫，該庫在半導體材料研發及化學仿真運算的速度上平均提升了 50 倍。

台積電利用英偉達技術提升生產效率

在先進製程管控方面，台積電藉助英偉達 cuML 機器學習函數庫，實現了在顯卡端加速大規模數據分析。這一方案能夠快速運算算法，梳理數萬道生產工序中的數十萬項製程參數，並將其準確輸入機器學習模型，從而大幅縮減製程偏差。根據相關報導，晶圓廠的運營優化也依賴於 CUDA 實現顯卡加速排程運算。搭配英偉達 H200 顯卡後，廠區的產能得到了顯著提升。

憑藉 H200 顯卡的 CUDA 算力，台積電能夠更有效地應對複雜的生產限制，簡化生產流程，並最大化晶圓廠的產能。這一系列的技術應用，顯示出台積電在半導體產業中對於創新與效率的持續追求。