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輝達宣布台積電全面導入「晶圓廠AI」 魏哲家:強化技術領先地位

編輯 謝景沛 報導
發佈時間:2026/06/01 15:49
最後更新時間:2026/06/01 16:18
台積電(TSMC)正全面引進NVIDIA的加速運算與人工智慧(AI)技術。(圖/達志影像路透社)
台積電(TSMC)正全面引進NVIDIA的加速運算與人工智慧(AI)技術。(圖/達志影像路透社)

輝達(NVIDIA)今日於GTC Taipei 2026大會上宣布,全球晶圓代工龍頭台積電(TSMC)正全面引進NVIDIA的加速運算與人工智慧(AI)技術,將其深度整合至半導體設計與製造的核心生命週期中。面對奈米級晶片的製造挑戰,這項歷史性的強強聯手,將全面顛覆傳統晶圓廠的生產模式,並顯著縮短周轉時間、全面飆升能源效率與晶圓良率。

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聯手近30年! 黃仁勳、魏哲家齊聲「AI晶圓廠」時代來臨

現在的晶圓廠不僅要處理計算光刻、電晶體模擬,還得面對大規模的即時製程控制與缺陷檢測。輝達創辦人兼執行長黃仁勳表示:「NVIDIA與台積電近三十年來攜手推動運算極限。如今,台積電正式將NVIDIA AI與加速運算帶入晶圓廠內部,透過模擬、優化與人工智慧解決全球最複雜的設計與製造挑戰,提升速度、效率與良率,為下一代晶片打下堅實基礎。」

台積電董事長兼執行長魏哲家也表示: 「台積電與NVIDIA建立了長期合作關係,致力於推動下一代運算技術的進步。透過在晶圓廠營運優化、光刻、製程控制與檢驗領域運用NVIDIA加速運算與AI,台積電正進一步強化我們的技術領導地位與卓越製造,以全力支持客戶未來的產品與成功。」
 

4大AI函式庫進駐! 台積電釋放GPU加速極限

為了應付先進半導體製程中龐大的計算負載,台積電已正式運用NVIDIA CUDA-X™ 函式庫與一系列AI模型,將原先依賴CPU的沉重工作負荷,全面轉移至高效率的NVIDIA GPU上運行,並在四大製造核心技術上取得進步。

 
首先為計算光刻技術(cuLitho),台積電正導入GPU加速的光刻函式庫「cuLitho」,用以優化極為關鍵的晶片遮罩設計與列印方法。此技術讓運算效率與傳統基於CPU的平台相比,大幅縮短了20%至50%的週期時間與成本。再來是電晶體與製程模擬(cuEST),透過導入電子結構模擬函式庫「cuEST」,台積電在進行半導體新材料設計的關鍵化學模擬時,平均運算速度直接暴增50倍,極大化研發效率。
 
另外還有進階製程控制(cuML), 台積電利用「cuML」機器學習函式庫,在NVIDIA GPU上展開大規模數據分析。這套演算法能夠迅速提煉並精準掌握數千個步驟中、涵蓋數十萬個錯綜複雜的製程參數,將製程變異性降到最低。最後為晶圓廠營運排程優化(CUDA),透過導入NVIDIA H200 GPU並搭配CUDA進行大規模排程計算,台積電顯著提升了在複雜生產限制下的調度能力,成功簡化生產流程,將晶圓廠整體的製造生產力推向極致。

 

視覺AI抓出奈米級缺陷! 更祭出Omniverse打造虛擬晶圓廠「FabTwin」

除了在物理層面的製程優化,晶片尺寸愈小,最微小的缺陷就愈致命。台積電此次同步導入了NVIDIA Metropolis平台與TAO工具包,透過先進的「視覺人工智慧(Vision AI)」,大幅提升了奈米尺度的缺陷偵測與分類能力。這不僅提高了品質檢驗的精準度,更解決了過去因製程工具與缺陷類型改變,就必須重複標籤與訓練模型的痛點。

此外,台積電正在積極探索運用NVIDIA Omniverse™技術,在數位世界中打造出一個名為 「FabTwin」 的虛擬晶圓廠環境。透過這個全方位的虛擬雙生系統,台積電的工程團隊可以在實體晶圓廠動工或下達任何資本承諾之前,率先在數位環境中測試各種製程工具的佈局情境、模擬自動化工作流程,並及早識別潛在的動線限制。

 


參考資料
NVIDIA



 



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