【深铭易购】资讯：6月1日，英伟达宣布，全球晶圆代工龙头台积电正全面采用其人工智能（AI）与加速计算技术，以推动先进半导体设计与制造流程升级，进一步提升晶圆厂生产效率、良率及运营能力。

随着先进制程不断演进，半导体产业面临越来越复杂的计算挑战。从芯片设计、计算光刻到晶体管模拟、制程控制及晶圆检测，各个环节都需要庞大的运算资源与高效的AI分析能力支持。为此，台积电正将英伟达GPU平台、CUDA加速运算技术及AI解决方案导入先进晶圆厂，推动制造流程数字化与智能化转型。

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示，双方合作已接近30年。如今，台积电进一步将英伟达AI和加速计算技术应用于晶圆制造过程，通过大规模仿真、优化与人工智能分析，加快新一代芯片的开发与量产速度，同时提升生产效率和产品良率。

台积电董事长暨总裁魏哲家也指出，台积电与英伟达长期共同推动前沿技术发展。未来通过在光刻、制程控制、检测及晶圆厂运营等关键环节导入AI与GPU加速技术，将有助于强化台积电的制造竞争力，并为客户打造更先进的半导体产品。

在实际应用方面，台积电已将英伟达多项核心技术整合至半导体研发与生产流程之中。

在计算光刻领域，台积电采用英伟达cuLitho GPU加速光刻平台。相较于传统CPU计算方案，该技术可在总体成本基本不变的情况下，将生产周期或成本效率提升20%至50%，加速先进制程开发进度。

在半导体材料与晶体管研发方面，台积电利用英伟达cuEST电子结构模拟技术进行材料设计与分析。借助GPU并行运算能力，相关化学仿真计算速度最高可提升约50倍，大幅缩短研发时间。

针对先进制程控制，台积电导入英伟达cuML机器学习函式库，对生产过程中产生的大规模数据进行高速分析。系统可处理数十万项制程参数，并通过机器学习模型优化制造流程，有效降低制程波动并提高生产稳定性。

在晶圆厂运营管理方面，台积电利用CUDA加速排程技术，并结合英伟达H200 GPU平台，对复杂生产流程进行实时优化。该方案能够更有效地协调设备、工序与资源配置，进一步提升产能利用率和整体生产效率。

除了生产流程优化之外，AI技术也被广泛应用于质量检测领域。随着先进制程持续缩小，晶圆上的微小缺陷都可能影响产品性能与良率，因此高精度检测能力变得愈发重要。

据了解，台积电已采用英伟达Metropolis视觉AI平台及TAO工具套件进行缺陷分类与检测。通过AI视觉分析技术，系统能够实现纳米级缺陷识别，并在检测环境、设备条件或缺陷类型发生变化时，减少数据标注与模型重新训练需求，进一步提升检测效率与准确度。

与此同时，台积电也正在推进晶圆厂数字孪生技术布局。公司计划利用英伟达Omniverse平台构建“FabTwin”数字孪生晶圆厂，在虚拟环境中模拟生产设备配置、工艺流程及厂区运营情况。

通过数字孪生技术，工程团队能够在实体建设前完成设备布局验证、生产流程测试及潜在瓶颈分析，从而降低建设风险、缩短规划周期，并提升投资决策效率。

业界认为，在人工智能浪潮推动下，半导体制造正迈向更加智能化的发展阶段。随着台积电持续深化与英伟达的合作，AI与加速计算技术有望成为未来先进晶圆厂提升生产效率、优化良率以及强化竞争优势的重要驱动力。