NVIDIA: ИИ и GPU ускоряют отдельные задачи производства чипов до 35 раз

NVIDIA описала внедрения в COMSOL, Applied Materials, Siemens, Lam Research и Advantest, где GPU-ускорение, физические ИИ-модели, агенты и цифровые двойники сокращают инженерные расчёты. Для отдельных симуляций заявлено ускорение до 35 раз, а модель плазмы Lam Research формирует прогноз за миллисекунды вместо многодневного полного расчёта.

NVIDIA опубликовала обзор применения ускоренных вычислений и искусственного интеллекта при разработке и производстве полупроводников. Компания называет такой подход «ИИ-фабрикой»: инженеры используют быстрые симуляции, физические ИИ-модели, программных агентов и цифровые двойники перед проведением дорогостоящих экспериментов на производственной линии.

COMSOL с библиотекой NVIDIA cuDSS ускоряет мультифизические симуляции для полупроводникового производства до 10 раз. Applied Materials сообщает о десятикратном ускорении своей платформы Ginestra и ускорении моделирования топографии в ACE+ до 35 раз благодаря NVIDIA PhysicsNeMo. Siemens интегрирует cuLitho в программное обеспечение Calibre для вычислительной литографии и заявляет ускорение отдельных нагрузок до 17 раз.

Lam Research применила PhysicsNeMo для прогнозирования поведения плазмы при травлении: модель выдает результат за миллисекунды, тогда как полная симуляция может занимать несколько дней. Производитель тестового оборудования Advantest использует агентов NeMo Switchyard для автоматического выбора ИИ-моделей, сокращая эту процедуру с нескольких часов до минут.

Applied Materials также строит с помощью библиотек Omniverse цифровые двойники целых фабрик. Они позволяют моделировать движение материалов, искать узкие места и проверять варианты компоновки и управления до внесения изменений в реальное производство. Все приведенные показатели основаны на данных NVIDIA и участвующих компаний.