NVIDIAとTSMC、ファブにAIを導入して半導体の設計と製造を推進
NVIDIAは、TSMCがNVIDIAアクセラレーテッド・コンピューティングとAIを活用し、半導体設計・製造を進化させていると発表した。cuLithoなどの技術で効率を最大50%向上させ、歩留まりと生産性を強化する。
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- 📰 発表: 2026年6月2日 18:24
- 🔍 収集: 2026年6月2日 09:35
- 🤖 AI分析完了: 2026年6月2日 09:36（収集から1分後）
台北、台湾 — COMPUTEX — 2026 年 6 月 1 日 — NVIDIA は本日、世界有数の半導体企業である TSMC が、NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティングと AI を活用して半導体の設計と製造を進化させていることを発表しました。
チップがより高度なノードに移行するにつれ、設計から量産へ至るまでのプロセスは、世界で最も複雑なコンピューティングの課題のひとつとなっています。計算リソグラフィ、トランジスタ シミュレーション、プロセス制御、ウェハ検査は、現在、大規模なシミュレーションとリアルタイム最適化、そして物理、画像処理、その他のアプリケーション全体でサポートを提供できる AI システムを必要としています。
TSMC は、NVIDIA の技術を活用してこの変革を加速し、半導体の設計と製造のライフサイクル全体でアクセラレーテッド コンピューティングと AI を適用して、高度なファブの納期、エネルギー効率、歩留まり、運用生産性を向上させています。
NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は次のように述べています。「NVIDIA と TSMC は、30 年近くにわたって協力してコンピューティングの限界を押し広げてきました。TSMC は、NVIDIA AI とアクセラレーテッド コンピューティングをファブに導入し、世界で最も複雑な設計および製造の課題にシミュレーション、最適化、AI で取り組み、次世代チップの速度、効率、歩留まりを向上させています」
TSMC の会長兼 CEO である C.C. Wei 氏は次のように述べています。「TSMC と NVIDIA は、次世代のコンピューティングを可能にする技術の推進に根ざした長期のパートナーシップを構築してきました。ファブ運用の最適化、リソグラフィ、プロセス制御、検査にわたって NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティングと AI を活用することで、TSMC は技術的リーダーシップと製造の卓越性を強化し、お客様の将来の製品と成功をサポートしていきます」
TSMC は、NVIDIA CUDA-X ライブラリと AI でプロセスを加速
TSMC は、NVIDIA CUDA-X™ ライブラリと AI モデルを活用して、NVIDIA GPU 上でこれらのワークロードを高速化しています。
- 計算リソグラフィ: TSMC は、チップ マスク設計の露光技術である、リソグラフィ向けの GPU アクセラレーテッド ライブラリである NVIDIA cuLitho を活用しています。このテクノロジは、CPU ベースの計算リソグラフィと比較して、同じ所有コストを維持しながら、コスト効率またはサイクル時間を 20 〜 50% 向上させます。
- トランジスタ、装置、プロセス シミュレーション: TSMC は、半導体材料設計で化学シミュレーションを平均 50 倍高速化するために、GPU で加速する電子構造シミュレーション ライブラリである NVIDIA cuEST を活用しています。
- 高度なプロセス制御: TSMC は、NVIDIA cuML 機械学習ライブラリを活用して、NVIDIA GPU での大規模分析を高速化しています。これにより、TSMC はアルゴリズムを高速化し、数千のステップにわたる数十万のプロセス パラメータを機械学習モデルの精密な入力として抽出できるようになり、プロセスのばらつきを大幅に削減しています。
- ファブ運用の最適化: CUDA を使用した GPU アクセラレーションによるスケジューリング コンピューテーションは、NVIDIA H200 GPU によりファブの生産性を大幅に向上させました。NVIDIA H200 GPU で CUDA 搭載のコンピューテーションを活用することで、TSMC は複雑な制約を管理する能力を強化し、それによって生産経路を最適化しています。
チップがより高度なノードに移行するにつれ、設計から量産へ至るまでのプロセスは、世界で最も複雑なコンピューティングの課題のひとつとなっています。計算リソグラフィ、トランジスタ シミュレーション、プロセス制御、ウェハ検査は、現在、大規模なシミュレーションとリアルタイム最適化、そして物理、画像処理、その他のアプリケーション全体でサポートを提供できる AI システムを必要としています。
TSMC は、NVIDIA の技術を活用してこの変革を加速し、半導体の設計と製造のライフサイクル全体でアクセラレーテッド コンピューティングと AI を適用して、高度なファブの納期、エネルギー効率、歩留まり、運用生産性を向上させています。
NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は次のように述べています。「NVIDIA と TSMC は、30 年近くにわたって協力してコンピューティングの限界を押し広げてきました。TSMC は、NVIDIA AI とアクセラレーテッド コンピューティングをファブに導入し、世界で最も複雑な設計および製造の課題にシミュレーション、最適化、AI で取り組み、次世代チップの速度、効率、歩留まりを向上させています」
TSMC の会長兼 CEO である C.C. Wei 氏は次のように述べています。「TSMC と NVIDIA は、次世代のコンピューティングを可能にする技術の推進に根ざした長期のパートナーシップを構築してきました。ファブ運用の最適化、リソグラフィ、プロセス制御、検査にわたって NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティングと AI を活用することで、TSMC は技術的リーダーシップと製造の卓越性を強化し、お客様の将来の製品と成功をサポートしていきます」
TSMC は、NVIDIA CUDA-X ライブラリと AI でプロセスを加速
TSMC は、NVIDIA CUDA-X™ ライブラリと AI モデルを活用して、NVIDIA GPU 上でこれらのワークロードを高速化しています。
- 計算リソグラフィ: TSMC は、チップ マスク設計の露光技術である、リソグラフィ向けの GPU アクセラレーテッド ライブラリである NVIDIA cuLitho を活用しています。このテクノロジは、CPU ベースの計算リソグラフィと比較して、同じ所有コストを維持しながら、コスト効率またはサイクル時間を 20 〜 50% 向上させます。
- トランジスタ、装置、プロセス シミュレーション: TSMC は、半導体材料設計で化学シミュレーションを平均 50 倍高速化するために、GPU で加速する電子構造シミュレーション ライブラリである NVIDIA cuEST を活用しています。
- 高度なプロセス制御: TSMC は、NVIDIA cuML 機械学習ライブラリを活用して、NVIDIA GPU での大規模分析を高速化しています。これにより、TSMC はアルゴリズムを高速化し、数千のステップにわたる数十万のプロセス パラメータを機械学習モデルの精密な入力として抽出できるようになり、プロセスのばらつきを大幅に削減しています。
- ファブ運用の最適化: CUDA を使用した GPU アクセラレーションによるスケジューリング コンピューテーションは、NVIDIA H200 GPU によりファブの生産性を大幅に向上させました。NVIDIA H200 GPU で CUDA 搭載のコンピューテーションを活用することで、TSMC は複雑な制約を管理する能力を強化し、それによって生産経路を最適化しています。
よくある質問
NVIDIAとTSMCが提携して取り組んでいる主要な領域は何ですか？
両社は、計算リソグラフィ、トランジスタおよびプロセスのシミュレーション、高度なプロセス制御、およびファブ運用の最適化において協力しています。
TSMCはどのようにNVIDIAの技術を活用していますか？
TSMCは、NVIDIA cuLitho、cuEST、cuML、CUDA-Xライブラリ、Metropolis、TAO ToolkitなどのNVIDIA技術をGPU上で活用し、シミュレーションの高速化や不良検査の自動化を実現しています。
NVIDIA技術の導入による具体的な成果はありますか？
計算リソグラフィにおけるサイクル時間の20〜50%向上や、化学シミュレーションの平均50倍高速化、プロセスのばらつき低減などが報告されています。
この提携はどのような目的で行われていますか？
次世代チップの設計から量産に至るプロセスの複雑化に対応し、納期短縮、エネルギー効率向上、歩留まり向上、および運用生産性の強化を目的としています。
この発表はいつ行われましたか？
2026年6月1日、COMPUTEX（台北）にて発表されました。