TSMC ผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์ระดับโลก ได้ใช้ NVIDIA ในการเพิ่มศักยภาพการประมวลผลและ AI เพื่อยกระดับการออกแบบและผลิตเซมิคอนดักเตอร์ให้มีความก้าวหน้ามากยิ่งขึ้น
ท่ามกลางวิกฤตความต้องการชิปประมวลผลขั้นสูง ที่มีความซับซ้อนจนเพิ่มขึ้นจนแทบทะลุขีดจำกัดทางฟิสิกส์ การประกาศความร่วมมือครั้งประวัติศาสตร์บนเวที NVIDIA GTC Taipei 2026 ระหว่าง NVIDIA และ TSMC จะปฏิวัติสถาปัตยกรรมโรงงานเซมิคอนดักเตอร์โลกไปตลอดกาล ด้วยการย้ายระบบ AI และการเร่งความเร็วการประมวลผลเข้าสู่ Fab เปลี่ยนกระบวนการผลิตชิปที่เคยพึ่งพาการลองผิดลองถูกให้กลายเป็นการจำลองสถานการณ์ที่รวดเร็วและน่าทึ่งสำหรับภาคอุตสาหกรรมเทคโนโลยีขั้นสูง
การขยับตัวครั้งนี้ไม่ใช่แค่การยกระดับเครื่องจักร แต่คือการสร้างบรรทัดฐานใหม่ในการควบคุม Yield และประสิทธิภาพพลังงานที่โลกต้องจับตา
ทลายคอขวดสถาปัตยกรรมชิปด้วย ‘CUDA-X’ และ ‘NVIDIA H200’
ในการผลักดันเวเฟอร์ซิลิคอนให้ก้าวไปสู่ระดับนาโนเมตรที่เล็กและซับซ้อนขึ้น ภาระงานคำนวณ (Computational Workloads) ถือเป็นกำแพงด่านสำคัญที่สถาปัตยกรรม CPU แบบดั้งเดิมไม่สามารถข้ามผ่านได้อีกต่อไป TSMC จึงเลือกใช้ Library ของ ‘NVIDIA CUDA-X’ และโมเดล AI เพื่อเร่งความเร็วการทำงานเหล่านี้ผ่าน GPU ของ NVIDIA
- Computational Lithography (การจัดทำลวดลายวงจร): TSMC นำระบบ ‘NVIDIA cuLitho’ ซึ่งเป็นคลังโปรแกรมเร่งการประมวลผลด้วย GPU มาใช้ในกระบวนการออก Chip Mask เทคโนโลยีนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุนและลด Cycle Time ลงได้ถึง 20-50% เมื่อเทียบกับการคำนวณผ่าน CPU โดยมี CTO ที่เท่ากัน
- Transistor & Process Simulation: ในส่วนของวัสดุและชิ้นส่วนนั้น มีการใช้ ‘NVIDIA cuEST’ ซึ่งเป็น Library สำหรับการจำลองโครงสร้างทางอิเล็กทรอนิกส์ที่มีความรวดเร็วสูง สามารถจำลองข้อมูลด้านเคมีสำหรับการออกแบบวัสดุเซมิคอนดักเตอร์ได้โดยเฉลี่ยที่ 50 เท่า
- Advanced Process Control: TSMC ใช้ระบบ ‘NVIDIA cuML’ ซึ่งเป็น Library สำหรับ Machine Learning เพื่อทำการวิเคราะห์ขนาดใหญ่บน GPU ทำให้เพิ่มความเร็วของ Algorithm และกรองข้อมูลตำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้นจากค่าต่างๆ ในกระบวนการ สู่ Input อันแสนแม่นยำสำหรับโมเดล Machine Learning ทำให้ลดความหลากหลายของขั้นตอนลงได้
- Fab Operations Optimization: วางแผนการประมวลผล GPU ที่ถูกเพิ่มความเร็วด้วย CUDA ทำให้เพิ่ม Productivity ของ Fab ได้อย่างชัดเจนด้วย NVIDIA H200 ซึ่ง TSMC นำมาใช้จัดการกับข้อจำกัดที่ซับซ้อนเพิ่มศักยภาพเส้นทางการผลิตและ Fab ได้อย่างแท้จริง
ยกระดับการจับผิดความเสียหายระดับนาโนด้วย ‘NVIDIA Metropolis’ และโมเดล AI
เมื่อขนาดลายวงจรมีขนาดเล็กลงอย่างมาก สิ่งแปลกปลอมหรือจุดบกพร่องแม้เพียงเล็กน้อยก็สามารถส่งผลกระทบโดยตรงต่อคุณภาพชิ้นงานและ Yield ของโรงงานได้ การตรวจสอบอย่างแม่นยำและทำงานได้อย่างรวดเร็วจึงเป็นสิ่งที่ไม่อาจหลีกเลี่ยงได้
TSMC ได้ผสานแพลตฟอร์ม ‘NVIDIA Metropolis’ ร่วมกับชุดเครื่องมือ ‘NVIDIA TAO Toolkit’ เข้ามาปฏิวัติระบบคัดแยกและตรวจสอบของเสียขั้นสูงโดยใช้ Vision AI ทำให้กล้องตรวจจับอัจฉริยะสามารถมองเห็นและวิเคราะห์ข้อบกพร่องที่มีขนาดเล็กในระดับนาโนเมตรได้อย่างแม่นยำ
ผลลัพธ์ที่ได้ คือ การลดภาระของวิศวกรในการทำซ้ำเรื่องการติดฉลากข้อมูลจำแนกของเสีย และไม่จำเป็นต้องเสียเวลาสั่ง Retraining โมเดลใหม่ทุกครั้งยามที่สภาพแวดล้อมหน้างานผลิต เครื่องมือตรวจสอบ หรือประเภทของ Defect เกิดการเปลี่ยนแปลง ช่วยให้ Workflow ‘FabTwin’
‘FabTwin’ การจำลองโรงงานบน ‘Omniverse’
โรงงานผลิตเซมิคอนดักเตอร์หรือ Fab นั้นเป็นหนึ่งในโรงงานที่ก้าวหน้าและซับซ้อนที่สุดของโลก การทำงานต้องการความแม่นยำที่เกิดจากการประสานงานกันของเครื่องมือ วัตถุดิบ หุ่นยนต์ มนุษย์ และระบบของอาคาร
เพื่อก้าวข้ามความท้าทายที่เกิดขึ้น การทำ Virtual Fab เพื่อจำลองสภาพแวดล้อมและการทำงานจริงผ่านสถานการณ์อันหลากหลายเป็นสิ่งสำคัญก่อนเริ่มการปรับเปลี่ยนหรือบูรณาการหน้างานจริง TSMC ได้ใช้ NVIDIA Omniverse เพื่อทำการเปรียบเทียบการตั้งค่ารูปแบบต่างๆ และระบุปัญหาหรือข้อจำกัดล่วงหน้าไม่ให้เกิดขึ้นจริง
คลังแสงเซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูงขึ้นชื่อว่าเป็นหนึ่งในโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนและใช้เงินลงทุนสูงที่สุดในโลก การจัดวางตำแหน่งเครื่องจักร ทางเดินหุ่นยนต์ขนย้ายวัตถุดิบ รวมถึงการซิงค์ระบบซอฟต์แวร์หน้างานจึงพลาดไม่ได้แม้แต่มิลลิเมตรเดียว
เพื่อทลายความเสี่ยงตรงนี้ TSMC กำลังศึกษาและใช้งานคลังซอฟต์แวร์ ‘NVIDIA Omniverse’ ในการสร้าง ‘FabTwin’ หรือโรงงานเสมือนจริงในโลกดิจิทัล (Virtual Fab Environment) เพื่อเป็นพื้นที่ทดลองและประเมินผลการจัดวางผังเครื่องจักร (Process Tool Layouts) ควบคู่ไปกับการรัน Workflow จำลองทั้งหมด
การเปิดโหมด ‘Virtual-First’ หรือการทดสอบบนโลกดิจิทัลให้จบก่อนลงมือสร้างจริงในโลกกายภาพ ช่วยให้ทีมบริหารสามารถเปรียบเทียบการตั้งค่าโครงสร้างที่ซับซ้อนได้อย่างยืดหยุ่น และที่สำคัญคือสามารถระบุข้อจำกัดหรือปัญหาคอขวดแฝง (Constraints) ได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ส่งผลให้การวางแผนมีประสิทธิภาพสูงขึ้นและเร่งการตัดสินใจเชิงยุทธศาสตร์ให้เร็วขึ้น ก่อนที่จะมีการเซ็นสัญญาสั่งซื้อเครื่องจักรหรือผูกมัดงบประมาณลงทุนจำนวนมหาศาล
“ด้วยการใช้การประมวลผลแบบเร่งความเร็วและ AI ของ NVIDIA ในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของ Fab, การทำลวดลายวงจร, การควบคุมกระบวนการ และการตรวจสอบ TSMC กำลังเสริมสร้างความเป็นผู้นำทางเทคโนโลยีและความเป็นเลิศในการผลิตเพื่อสนับสนุนผลิตภัณฑ์และความสำเร็จในอนาคตของลูกค้าเรา”
— C.C. Wei ประธานกรรมการและซีอีโอของ TSMC ยืนยันถึงความมั่นใจในเครื่องมือสากลนี้
เมื่อผู้ผลิตชิป AI ก็ไม่อาจหนีการใช้ AI ได้พ้น
การขยับตัวของ TSMC ในการดึง AI และระบบจำลองประสิทธิภาพสูงเข้ามาฝังอยู่ในระดับรากฐานของโรงงาน (Fab) เป็นเครื่องยืนยันว่าโลกอุตสาหกรรมยุค 2026 นั้นขีดความสามารถในการแข่งขันไม่ได้ขึ้นกับเครื่องจักรที่ทันสมัยที่สุดเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป แต่ ‘ความครบถ้วนถูกต้องข้องข้อมูลและการประมวลผลอันทรงพลัง’ ได้เป็นกลไกสำคัญในการแข่งขันที่กลายเป็นเข็มทิศในธุรกิจการผลิตยุคใหม่
การเข้ามาของ AI มีส่วนสำคัญอย่างมากท่ามกลางภาวะการขาดแคลนแรงงาน และความซับซ้อนในกระบวนการผลิตที่มากมายมหาศาล ซึ่งการจำลองสถานการณ์ที่แม่นยำจะช่วยป้องกันความสูญเปล่าและเปิดโอกาสให้กับแนวคิดการทำงานใหม่ๆ ได้โดยไม่จำเป็นต้องเสี่ยงเกิด Downtime และการชะลอตัวของธุรกิจอีกต่อไป
ที่มา:
NVIDIA
