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NVIDIA aggiunge cuPotential per le simulazioni dei chip su scala atomica
NVIDIA ha annunciato cuPotential, una libreria CUDA-X per le simulazioni di atomi e molecole che gli sviluppatori possono rendere disponibile agli agenti di IA. Lo strumento è in accesso anticipato e NVIDIA riferisce che, nei primi test su
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
NVIDIA afferma che la nuova libreria cuPotential può accelerare di ulteriori 2–3x le simulazioni atomiche già ottimizzate per le GPU. Il dato proviene dai test in accesso anticipato, mentre l’obiettivo più ampio — mettere strumenti di simulazione a disposizione degli agenti di IA impiegati nella progettazione e nella produzione dei chip — riguarda un insieme di tecnologie in diverse fasi di adozione.
Annunciata il 14 ottobre, cuPotential è una libreria CUDA-X che gli sviluppatori possono integrare nei software esistenti per modellare le forze elettriche e altre interazioni tra grandi quantità di atomi. Secondo NVIDIA, questi calcoli aiutano i ricercatori a testare e perfezionare i modelli dei materiali semiconduttori e dei processi produttivi. Synopsys è tra i primi ad adottare la libreria per le simulazioni dei materiali.
«L’industria dei semiconduttori ha reso possibile la rivoluzione dell’IA. Ora l’IA sta trasformando il modo in cui vengono costruiti i chip»
Tim Costa, vicepresidente e direttore generale dell’ingegneria industriale e computazionale di NVIDIA
cuPotential porta i modelli atomici agli agenti di IA
La nuova libreria è progettata per mettere le simulazioni molecolari a disposizione di agenti in grado di eseguirle, valutare i risultati e ripetere il processo. È una proposta diversa dal semplice aumento della velocità di un calcolo esistente: NVIDIA presenta cuPotential come uno degli strumenti di una piattaforma software pensata per automatizzare una parte maggiore del lavoro ingegneristico.
L’annuncio non fornisce dettagli sulla configurazione dei test in accesso anticipato né sul protocollo dei benchmark alla base del risultato di 2–3x. Inoltre, non presenta quel dato come un miglioramento generale delle operazioni negli stabilimenti di fabbricazione: riguarda i flussi di lavoro ottimizzati per le GPU e testati con cuPotential.
Synopsys presenta separatamente i benchmark degli altri strumenti CUDA-X
L’annuncio più ampio di NVIDIA comprende cuEST, per modellare il comportamento elettronico, e cuDSS, per le simulazioni ingegneristiche complesse. Synopsys segnala una potenziale accelerazione di 30x con cuEST nei primi risultati di QuantumATK e un’accelerazione di 12x con cuDSS nei benchmark di S-Device. Questi risultati riguardano librerie e carichi di lavoro diversi, non cuPotential.
Synopsys afferma che le sue soluzioni AgentEngineer funzionano con i modelli aperti NVIDIA Nemotron e con NeMo per supportare agenti destinati alla progettazione e alla verifica dei chip. Anche Cadence sta applicando le tecnologie di calcolo e i modelli di NVIDIA ai flussi di lavoro di progettazione e simulazione, tra cui un AuraStack AI Super Agent che, secondo NVIDIA, ottimizza i package avanzati rispetto al calore e alle sollecitazioni 8x più velocemente usando cuDSS con Cadence Celsius.
Gli strumenti per gli stabilimenti vanno dall’open source alle integrazioni previste
L’annuncio va oltre la progettazione dei chip. NVIDIA afferma che Lam Research intende integrare NanoVDB, una libreria open source per i dati 3D, nella sua piattaforma di modellazione dei processi SEMulator3D. Secondo NVIDIA, l’aggiunta dovrebbe accelerare fino a 30x la modellazione di alcuni processi di incisione dei wafer; il rilascio della funzionalità accelerata da NanoVDB è previsto entro la fine del 2026.
Tra gli altri esempi figurano l’affermazione di NVIDIA secondo cui il nuovo kernel di elaborazione delle immagini di KLA è 50x più veloce delle precedenti versioni per CPU e il miglioramento del 30% della finestra di processo litografico ottenuto da imec usando tecnologie NVIDIA. Si tratta di applicazioni e risultati distinti, non di misure delle prestazioni di cuPotential.
L’accesso anticipato ne delimita la disponibilità
cuPotential è disponibile in accesso anticipato. NVIDIA afferma che NanoVDB è disponibile come open source all’interno di OpenVDB, mentre la sua libreria di elaborazione delle immagini NPP è disponibile tramite il CUDA Toolkit. L’annuncio presenta questi componenti come strumenti per velocizzare simulazione, ispezione e operazioni di fabbrica, ma la nuova libreria per le simulazioni atomiche resta nella fase di accesso anticipato.