Applied Materials 與 NVIDIA 合作打造全流程數位開發模型，加速半導體材料與製造創新
為何重要
這項合作證實了 GPU 加速技術正從資料中心溢位到半導體製造與材料科學領域，將高額的物理試錯成本轉化為高效的虛擬驗證。對開發者而言，製程開發週期的壓縮意味著產品上市時程可望提前，同時數位孿生技術降低了新技術商業化的實際風險。從產業結構看，這鞏固了 NVIDIA 在半導體全產業鏈（從材料工程到工廠最佳化）的基礎建設地位，為 GPU 市場開拓了除雲端 AI 以外的關鍵需求。
面對 AI 算力激增與幾何微縮放腳步放緩，Applied Materials 與 NVIDIA 合作，整合 CUDA-X 函式庫與現有平臺，打造從原子尺度的材料發現到工廠最佳化的端到端數位開發模型，以解決物理實驗成本高且耗時的瓶頸。
- 合作整合 GPU 加速平臺 (Ginestra) 與 NVIDIA CUDA-X 函式庫 (cuDSS, cuEST)，實現量子化學模擬最高 55 倍的增效與腔室模擬最高 35 倍的加速。
- 透過 NVIDIA PhysicsNeMo 與 Omniverse 構建即時數位孿生，管理者能在變更影響生產線前驗證生產策略。
- 在 NVIDIA B200 系統上，採用 CUDA Electronic Structure Theory 加速後，量子化學模擬速度可提升至單顆 GPU 達 55 倍，單次執行時間從依靠 64 核心 CPU 時的約五天縮短至約兩小時。