本周，NVIDIA 發(fā)布了NVIDIA cuEST。這是一款全新的NVIDIA CUDA-X 庫，可將電子結(jié)構(gòu)計算遷移到 GPU 上執(zhí)行。應(yīng)用材料公司、三星、新思科技和 TSMC 已率先采用。

如今，一個先進(jìn)芯片會包含超過 500 億個晶體管。在工程設(shè)計芯片時，需要思考一個原子尺度上的基礎(chǔ)物理問題：電子如何鍵合、如何遷移，以及它們?nèi)绾卧趦H有數(shù)個原子厚度的薄膜中相互作用。

NVIDIA 工業(yè)與計算工程總經(jīng)理 Tim Costa 表示：“隨著半導(dǎo)體微縮逼近材料的物理極限，行業(yè)亟需大幅提升計算性能，以對新一代芯片設(shè)計中的量子力學(xué)過程進(jìn)行仿真。借助 NVIDIA cuEST，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者能夠突破量子計算瓶頸，將高保真化學(xué)建模直接應(yīng)用于生產(chǎn)流程，從而加速半導(dǎo)體創(chuàng)新。”

行業(yè)影響

Applied Materials：應(yīng)用材料公司使用 cuEST 加速的密度泛函理論（DFT）來建模復(fù)雜結(jié)構(gòu)、預(yù)測材料特性并研究反應(yīng)路徑。

三星：三星將 cuEST 集成到其原本已基于 GPU 加速的內(nèi)部流程中，使關(guān)鍵量子化學(xué)工作負(fù)載的端到端性能最高再提升 5 倍。

新思科技：借助 cuEST 和 QuantumATK，新思科技擴(kuò)展了其功能，支持基于高斯型基組的 DFT，使半導(dǎo)體工作流程中的仿真速度提升最高可達(dá) 30 倍。

TSMC：TSMC 使用 cuEST 的加速量子化學(xué)能力，推進(jìn)下一代硅基設(shè)計工藝的發(fā)展。

從實驗室走向晶圓廠

原子尺度建模最常用的方法是密度泛函理論。DFT 在精度與可擴(kuò)展性之間取得了良好平衡，但其計算成本較高，限制了其在工業(yè)中的廣泛應(yīng)用，導(dǎo)致大多數(shù)應(yīng)用仍停留在科研階段。借助 cuEST，NVIDIA 使高精度量子化學(xué)在工業(yè)規(guī)模和實際生產(chǎn)流程中變得可行。

在過去，行業(yè)主要依賴 CPU 集群來運(yùn)行這些仿真，對包括柵極介電材料和互連金屬在內(nèi)的候選材料進(jìn)行評估，通常需要以批處理方式運(yùn)行數(shù)小時甚至數(shù)天。

cuEST 提供了優(yōu)化例程，使 GPU 能夠加速基于高斯基組的 DFT 計算中的核心矩陣運(yùn)算，包括重疊積分、動能、核吸引、庫侖以及交換關(guān)聯(lián)。它還支持從標(biāo)準(zhǔn)廣義梯度近似到雜化泛函等多種泛函近似方法，使工程師能夠在計算成本與精度之間進(jìn)行權(quán)衡。

NVIDIA 對 cuEST 的目標(biāo)是：將高保真材料建模從實驗室?guī)У骄A廠。

歡迎在 GTC 上參觀 NVIDIA 展臺和 Synopsys 展臺以了解更多 cuEST 信息，通過專題會議：“下一代發(fā)現(xiàn)：面向科學(xué)的代理式 AI、AI 驅(qū)動仿真與 GPU 加速化學(xué)”，進(jìn)一步探索。