Simulações para chips em GPU NVIDIA aceleraram até 35 vezes

A NVIDIA reuniu num único artigo do seu blogue várias implementações industriais das suas bibliotecas em software de engenharia para o fabrico de semicondutores. A mais prática delas não diz respeito apenas à microeletrónica. No COMSOL Multiphysics 6.4, o solver de GPU NVIDIA cuDSS está integrado no conjunto padrão de solvers e serve para qualquer modelo de uma ou de várias físicas. Os cálculos já prontos podem ser transferidos para a placa gráfica sem alterar as definições da física e, nos problemas de semicondutores, o COMSOL obtém uma aceleração até 10 vezes, segundo dados da NVIDIA.

Os restantes parceiros apresentam números mais elevados. A Siemens integra o NVIDIA cuLitho no pacote de litografia Calibre e obtém uma aceleração até 17 vezes nos cálculos-chave. A Applied Materials relata uma aceleração de 35 vezes nas simulações de topografia na plataforma ACE+. A Advantest, com ajuda de agentes de IA da NVIDIA, reduziu o tempo de resposta numa zona de testes de horas para minutos.

COMSOL passa o solver para a placa gráfica em todas as licenças

No método dos elementos finitos, a maior parte do tempo é gasta a resolver repetidamente grandes sistemas esparsos de equações. Estes sistemas surgem na integração implícita no tempo, nas iterações do solver não linear, na análise de frequências próprias e nas varreduras paramétricas. Como escreve Tyler Donegan no blogue da COMSOL de 14 de outubro de 2026, o solver direto esparso cuDSS acelera precisamente esta etapa, graças à largura de banda da memória e ao paralelismo da GPU. Por isso, o ganho será provavelmente tanto mais notório quanto mais resoluções repetidas deste tipo o problema contiver.

Tomemos um engenheiro que ajusta os parâmetros de uma câmara de processo e corre uma varredura por dezenas de variantes de geometria, com calor, eletricidade e tensões mecânicas. Antes, tinha de escolher entre simplificar o modelo e deixar os cálculos a correr no CPU durante a noite. Agora, o mesmo projeto pode ser lançado na placa gráfica sem reconstruir o modelo. A COMSOL enumera as condições de forma direta:

• o solver de GPU e o treino de modelos neuronais substitutos na GPU fazem parte da instalação padrão para todos os tipos de licença;
• só são necessários uma placa gráfica NVIDIA compatível e os respetivos controladores;
• o cálculo explícito no tempo da acústica de pressão na GPU está disponível com o Acoustics Module.

O número «até 10 vezes» é uma estimativa generalizada do material da NVIDIA. Nos testes próprios da COMSOL com modelos de semicondutores e uma placa gráfica NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q de 96 GB, o ganho em relação a configurações de CPU comprovadas foi de pouco mais de duas vezes até 13 vezes, dependendo do problema. O ganho real depende da fração do cálculo ocupada pela resolução dos sistemas lineares.

Applied Materials acelera a cadeia dos átomos à fábrica

A Applied Materials liga as bibliotecas da NVIDIA em vários níveis ao mesmo tempo. A sua plataforma Ginestra com cuDSS funciona até 10 vezes mais depressa do que apenas com processadores. No blogue técnico da NVIDIA de 26 de julho de 2026 precisa-se que isso permite correr milhares de experiências virtuais sobre combinações de materiais e vias de reação. Aí é também apresentada uma medição para cálculos pela teoria do funcional da densidade com a biblioteca cuEST: um problema que levava cinco dias em 64 núcleos de CPU é resolvido em cerca de duas horas numa única NVIDIA B200, ou seja, cerca de 55 vezes mais depressa.

Na plataforma ACE+, a aceleração é obtida de outra maneira. A estrutura PhysicsNeMo transforma os resultados de simulações multifísicas em gémeos digitais que funcionam em tempo real. A topografia é modelada até 35 vezes mais depressa e os parâmetros podem ser explorados de forma interativa. A Lam Research mostrou uma abordagem semelhante: segundo dados da NVIDIA, o PhysicsNeMo prevê o comportamento do plasma em processos de gravação em milissegundos, enquanto uma simulação completa leva dias.

O nível superior desta cadeia são os gémeos digitais de fábricas inteiras nas bibliotecas Omniverse. Nelas, a Applied Materials modela a movimentação de materiais, procura estrangulamentos e compara disposições e estratégias de operação antes de qualquer alteração na linha real.

Litografia e testes

Na litografia computacional, isto é, no cálculo de como o padrão do circuito é transferido para o silício, a NVIDIA fala de problemas demasiado pesados para CPU à escala de produção. A integração do cuLitho no Siemens Calibre dá uma aceleração até 17 vezes nas cargas-chave. Segundo a NVIDIA, isso amplia o leque daquilo que os engenheiros podem verificar antes de imprimir a bolacha. Que tarefas exatamente e em que equipamento produziram este número não é revelado nos materiais.

A Advantest usa agentes do NVIDIA NeMo Switchyard para escolher o modelo de IA adequado a cada tarefa concreta. Numa zona de testes, isto era um processo manual sequencial que levava horas; agora a resposta chega em minutos. Não há nos materiais detalhes sobre o próprio processo nem sobre a licença do NeMo Switchyard.

A ideia geral é formulada assim pela NVIDIA:

«O futuro do fabrico de semicondutores está na união destas capacidades: os dados de produção alimentam os modelos, os modelos avaliam as alterações e as conclusões regressam aos engenheiros, que tomam as decisões sobre a produção».

A quem isto será útil fora das fábricas

Para a maioria dos leitores engenheiros, a principal notícia deste conjunto é o COMSOL. O solver funciona com qualquer modelo multifísico, incluindo problemas fora da microeletrónica, e não exige uma licença separada. Ao proprietário de uma estação de trabalho com uma placa gráfica NVIDIA adequada, a julgar pela descrição, basta atualizar para a 6.4 e comparar os tempos no seu próprio problema. Ainda assim, a aceleração está construída sobre CUDA e foi concebida para placas gráficas NVIDIA.

Os números da Applied Materials, da Siemens e da Lam Research referem-se a pacotes industriais fechados e são difíceis de verificar do exterior. A abordagem com modelos treinados em física, como no ACE+ e no exemplo do plasma da Lam Research, tem o seu preço. A resposta rápida provavelmente só é possível depois do treino com resultados de simulações completas, pelo que esses cálculos completos continuam a ser necessários. A aceleração de 35 vezes, aparentemente, diz respeito à exploração de parâmetros dentro de uma área já estudada; calcular física nova a partir do zero continua a exigir uma simulação completa.

Qual resultado de aceleração em GPU o impressiona mais?

• NVIDIA: até 10 vezes
• Siemens: até 17 vezes