サムスンの半導体シミュレーション、18時間が41秒に　NVIDIAと韓国3社

今回の発表は、韓国企業による半導体設計やロボット、自動運転の開発が対象です。日本の利用者向けサービスについての記載はありません。

NVIDIAの公式ブログによると、韓国では製造業や工学の強みを生かし、「フィジカルAI」を開発から実際の生産へ移す動きが進んでいます。フィジカルAIは、工場のロボットや自動運転車など、現実の機械に関わるAIです。

サムスンの解析は約18時間から41秒に

サムスン電子は、材料研究から工程開発、素子の設計まで、NVIDIAの技術を幅広く使っています。

半導体の設計支援（TCAD）では、NVIDIAのcuISSとcuDSSを使っています。連立方程式の一種である「疎な線形方程式」の計算を速くするためです。工程や光学のシミュレーションにも、GPU（画像処理用の半導体）による高速化を広げています。

材料研究のプラットフォーム「sMOL」では、一部の量子化学計算がNVIDIAのcuESTにより、計算全体で最大5倍速くなりました。原子レベルのAIモデルの学習や推論に使う計算を速めるため、cuEquivarianceの利用も検討しています。

チップ全体の熱・力学解析では、PhysicsNeMoを使った手法を開発しています。ある事例では、AIが予測した実効的な材料特性、粗い格子、GPUを組み合わせました。結果は次のとおりです。

• 従来: 32コアCPUで細かい格子を解いて約18時間
• 今回: GPUで粗い格子を解いて41秒
• 高速化: 約1,600倍

NVIDIA Agent Toolkitがこれらのツールとモデルをつなげば、将来の設計用エージェント（自分で手順を進めるAI）が解析や設計案の比較を進められる、とNVIDIAは説明しています。

半導体工場のAI活用は、サイソクも11月に報じています（NVIDIA、半導体工場のAI活用事例を紹介）。

カカオモビリティはレベル4をめざす

カカオモビリティは、レベル4の自動運転システムの開発で、NVIDIAの車載コンピューティングと安全技術を使う計画です。レベル4は、特定の条件下で運転手が不要になる水準です。

同社独自の運転ソフトと、ソウル江南地区での運行経験を、NVIDIAの車載プラットフォームと組み合わせます。使う予定の技術は2つです。

• NVIDIA Hyperion: 車のセンサーと計算機の参照プラットフォーム。DRIVE AGX Thorを活用する
• NVIDIA Halos: 自動運転技術の開発と検証を通じた安全を支える技術

最初の開発は、起亜の専用設計車両を中心に進める計画です。将来の韓国でのレベル4サービスを支えるのが狙いです。Halosの安全評価は別の記事でも紹介しています。

LGのCLOiDは実際の工場で実演

NVIDIAとLG電子は、LGのロボット「CLOiD」で、Isaac GR00Tを使った物体操作と製造作業を実際の工場で実演しました。

両社は「データフライホイール」を構築しました。実世界のデータ収集、Cosmosによるデータ拡張、GR00Tの学習、Jetson AGX Thorによる車載計算ならぬロボット上の計算、シミュレーションでの評価をつなぐ仕組みです。CLOiDの開発と検証を続けるための、再利用できる手順になっています。

発表資料で明らかにされていない時期

• サムスンやLGの技術が、量産や販売の現場でいつ使われるかは記載されていません。
• カカオモビリティのレベル4サービスの開始時期は記載されていません。
• 日本企業や日本の利用者への提供については記載されていません。