NVIDIA США совместно с рядом полупроводниковых компаний продвигает применение ИИ-технологий на заводах по производству кристаллов

Репортаж от Wedoany，Американская компания NVIDIA объявила, что такие полупроводниковые компании, как Applied Materials, KLA, Lam Research, Siemens, Cadence Design Systems и Synopsys, внедряют её библиотеки ускоренных вычислений CUDA-X и технологии искусственного интеллекта в таких областях, как проектирование чипов, моделирование материалов, производство кристаллов, обнаружение дефектов и производственное тестирование. Одновременно NVIDIA представила библиотеку атомарного моделирования cuPotential; ранние испытания показали, что этот инструмент позволяет дополнительно достичь ускорения в 2–3 раза на основе уже оптимизированных для GPU вычислительных процессов.

Synopsys уже применяет cuPotential, cuEST и cuDSS в полупроводниковом моделировании. После внедрения cuEST в её программное обеспечение для моделирования материалов QuantumATK предварительные испытания показали увеличение скорости вычислений до 30 раз; инструмент моделирования S-Device с использованием cuDSS обеспечил 12-кратное ускорение. Cadence Design Systems внедрила соответствующие технологии в анализ термических напряжений при продвинутой упаковке: после объединения ИИ-агента AuraStack с платформой Celsius и cuDSS скорость вычислений при оптимизации термических и механических напряжений в упаковке выросла в 8 раз.

Lam Research планирует интегрировать технологию трёхмерной обработки данных NanoVDB в платформу моделирования полупроводниковых процессов SEMulator3D; для части задач моделирования травления кристаллов ожидается увеличение скорости вычислений до 30 раз. Выпуск этой функции запланирован на конец 2026 года. Lam Research также использует фреймворк NVIDIA PhysicsNeMo для прогнозирования плазменных процессов; соответствующие демонстрации сократили время выполнения части вычислительных задач с нескольких дней до миллисекунд.

KLA использует библиотеку обработки изображений NVIDIA NPP для оптимизации алгоритмов обнаружения дефектов полупроводников; соответствующие вычислительные ядра обеспечили ускорение до 50 раз по сравнению с ранними реализациями на CPU. Teradyne применяет NPP, RAPIDS cuDF и CuPy для тестирования датчиков изображения и анализа обслуживания зондов; скорость вывода при обслуживании зондов выросла примерно в 85 раз. Бельгийский исследовательский институт imec использует ускоренные вычисления NVIDIA для обработки изображений растрового электронного микроскопа и добился улучшения на 30% при оптимизации технологического окна вычислительной литографии.

Applied Materials использует NVIDIA Omniverse, cuDSS, cuEST и PhysicsNeMo для разработки материалов, развития технологических процессов и оптимизации заводов; скорость моделирования части технологических камер выросла до 35 раз, кроме того, применяется система цифрового двойника завода для моделирования планировки помещений и материальных потоков. Японская компания Advantest уже интегрировала ИИ-модели NVIDIA в инфраструктуру реального времени ACS для диагностики оборудования полупроводниковых испытаний, анализа аномалий и рекомендации корректирующих мер.

Представленная NVIDIA библиотека cuPotential в настоящее время находится на стадии раннего доступа, NanoVDB уже открыта как часть OpenVDB, а NPP предоставляется через CUDA Toolkit. Компании-партнёры находятся на различных стадиях: практическое применение, тестирование производительности, интеграция программного обеспечения и последующий выпуск.