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双方建立长期技术伙伴关系，联合研发契合英伟达AI基础设施发展路线图的新一代存储器
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依托高端存储器长期研发周期，保障产品供应、精进先进制造并开展资本投入，持续助力全球AI工厂建设
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为英伟达Vera Rubin AI超级计算机、Vera CPU、RTX Spark PC、Jetson Thor平台研发配套存储器，进军覆盖AI基础设施、个人AI、物理AI的全新市场
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SK海力士结合英伟达Omniverse、OpenUSD及cuOpt技术打造晶圆厂数字孪生系统，全力推进全自动化晶圆工厂运营
6月8日，SK海力士宣布，将与英伟达深化长期技术合作，联合研发适配全球AI工厂建设的新一代存储器，并提速半导体设计与制造环节。
基于过去数年间为打造全球顶尖AI计算平台开展的紧密合作，双方此次决定升级伙伴关系。
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“AI工厂是新一轮工业革命的核心引擎，而高端存储器则是决定其性能的关键。长久以来，SK海力士作为优秀合作伙伴，持续为英伟达AI计算平台提供前沿存储技术。未来我们将携手开发AI工厂专用新一代存储器，从前沿模型训练到智能体AI、物理AI领域，共同加速全球AI基础设施的布局拓展。”
SK集团会长崔泰源称：“本次合作印证了SK海力士与英伟达多年携手深耕的成果。双方将联合研发AI工厂新一代存储器，并把人工智能技术应用到半导体设计与制造环节，共同构筑AI 基础设施的未来。”
此次长期合作充分考量了高端存储器漫长的研发周期，将为稳定供货提供坚实支撑。SK海力士也将据此持续供应匹配英伟达基础设施规划、满足全球AI基建需求的存储产品。
依托本次合作，SK海力士将进军英伟达布局的AI基础设施、个人AI、物理AI等新兴赛道。双方计划联合开发适配以下产品平台的存储器：Vera Rubin AI超级计算机、Vera CPU、RTX Spark PC以及Jetson Thor机器人计算平台。
*相关链接：
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Vera Rubin：https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/technologies/rubin/?ncid=no-ncid
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Vera CPU：https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/vera-cpu/?ncid=no-ncid
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RTX Spark：https://www.nvidia.com/ko-kr/products/rtx-spark/
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Jetson Thor：https://www.nvidia.com/ko-kr/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-thor/
TCAD与半导体仿真加速
双方还将携手升级半导体研发所需的仿真技术。SK海力士运用英伟达CUDA-X函数库与PhysicsNeMo框架，大幅提升半导体设计、制造全流程仿真工作的运行速度与效率，涵盖用于分析半导体工艺特性的计算机辅助技术设计（TCAD）、实现精密半导体电路的计算光刻技术等。
*相关链接：
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CUDA-X：https://www.nvidia.com/ko-kr/technologies/cuda-x/
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PhysicsNeMo：https://developer.nvidia.com/physicsnemo
后续双方计划将合作范围拓展至半导体电子设计自动化（EDA）及全领域仿真业务，搭建由半导体制造企业、AI计算平台服务商英伟达、EDA软件厂商三方联动的协作体系，推动半导体研发领域的全面革新。
打造晶圆厂数字孪生，
实现自主化生产
数字孪生技术是落地自主制造的核心，也是本次合作的重点方向。SK海力士利用英伟达Omniverse平台与OpenUSD技术，在三维虚拟空间复刻实体半导体晶圆厂，实现对复杂生产场景的精准可视化、数据分析与运营优化。
*相关链接：
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Omniverse：https://www.nvidia.com/ko-kr/omniverse/
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OpenUSD：https://developer.nvidia.com/openusd?size=n_6_n&sort-field=featured&sort-direction=desc
同时，借助基于GPU加速的决策优化引擎cuOpt与Metropolis平台，提升工厂内自主移动机器人（AMR）及各类核心设备、资产的运转效率。
*相关链接：
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cuOpt：https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/products/cuopt/
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Metropolis：https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/intelligent-video-analytics-platform/
此外，双方还将推进数字孪生系统与现有生产系统、AI业务流程的深度融合。借助人工智能实时分析晶圆厂运营数据、实现业务自动化，有望进一步提升产能与运营效率，精进生产决策能力。
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