Az NVIDIA és az Applied Materials felgyorsítja a chipgyártás fejlesztését
Az NVIDIA és az Applied Materials teljes fejlesztési láncot összekötő digitális modellt épített a félvezetőipari innováció felgyorsítására. A rendszer az anyagok atomi szintű vizsgálatától a gyártási folyamatokon át a teljes üzem optimalizálásáig használ GPU-gyorsított szimulációkat és digitális ikreket.
- Az NVIDIA és az Applied Materials teljes digitális fejlesztési láncot épített a félvezetőipar számára.
- A cuDSS a Ginestra szimulációit akár tízszeresére gyorsíthatja.
- A cuEST egyes DFT-számításoknál körülbelül 55-szörös gyorsulást tesz lehetővé.
- Az ACE+ topográfiai szimulációi akár 35-ször gyorsabban futhatnak.
- Az Omniverse digitális ikrei a teljes félvezetőgyár működésének vizsgálatát támogatják.
Az anyagkutatástól a gyárig egyetlen digitális folyamat
Az NVIDIA Developer július 26-án közzétett bejegyzése szerint az együttműködés célja, hogy folyamatos digitális fejlesztési lánc kapcsolja össze az atomi léptékű anyagkutatást, a folyamatmérnökséget és a félvezetőgyárak optimalizálását. A fejlesztés az Applied Materials anyagmérnöki és gyártási tapasztalatára, valamint az NVIDIA CUDA-X könyvtáraira épül.
A vállalatok szerint az egyre nagyobb számítási igényű mesterségesintelligencia-feladatok miatt a félvezetőiparnak magasabb teljesítménycélokat kell elérnie. Közben a chip- és rendszerszintű tervezésben a hő- és energiaigény kezelése is egyre összetettebbé válik. A forrás szerint ehhez az eszközök mélyén található anyagok fejlesztésében is előrelépésre van szükség.
Akár 55-ször gyorsabb szimulációk
Az Applied Materials Ginestra nevű, fizikán alapuló szimulációs platformja az anyagtulajdonságokat és a hibákat a várható eszközteljesítménnyel kapcsolja össze. A platformot az NVIDIA cuDSS könyvtárával integrálták, amely a szimulációk alapját jelentő ritka lineáris algebrai számításokat gyorsítja. A vállalatok szerint ez a CPU-alapú megközelítéshez képest akár tízszeres gyorsulást biztosít, pontosságromlás nélkül.
Így a mérnökök több ezer virtuális kísérletet futtathatnak különböző anyagkombinációkkal és reakcióutakkal. A Ginestra egyik alkalmazási területe a high-k fémkapus rétegrend vizsgálata, amelyet gate-all-around tranzisztorokban és más fejlett, háromdimenziós eszközökben használnak. A forrás szerint ezekben öt különböző anyag található egy, az emberi hajszál szélességének körülbelül tízezredébe zsúfolt térben.
Az elektronszerkezet modellezésére szolgáló sűrűségfunkcionál-elmélet számításait az NVIDIA cuEST gyorsítja. NVIDIA B200 rendszereken egy olyan szimuláció, amely korábban 64 CPU-maggal öt napig tartott, egyetlen GPU-n körülbelül két óra alatt végezhető el. Ez a forrás szerint hozzávetőleg 55-szörös gyorsulás.
Digitális ikrek a folyamat- és gyárfejlesztésben
Az anyagok kiválasztása után a következő feladat a megismételhető, magas kihozatalú gyártási folyamat kialakítása. Az Applied Materials ACE+ platformja egyszerre modellezi többek között a folyadékáramlást, a hőátadást, a plazmadinamikát és a felületi reakciókat. Az NVIDIA PhysicsNeMo a szimulációs eredményeket valós időben használható digitális ikrekké alakítja.
A GPU-gyorsítás révén az ACE+ topográfiai szimulációi a vállalatok szerint akár 35-ször gyorsabban futhatnak. A napokig tartó munkafolyamatok így még aznap eredményt adhatnak, a mérnökök pedig interaktívan vizsgálhatják a paraméterek módosításának hatását.
A gyártás egészére az NVIDIA Omniverse könyvtáraival fizikailag pontos digitális ikrek készülnek. Ezekkel optimalizálható a gyár elrendezése, szimulálható az anyagáramlás, azonosíthatók a szűk keresztmetszetek, és a működési stratégiák még bevezetés előtt ellenőrizhetők. A megközelítés a forrás szerint az atomi anyagkutatást, a folyamatfejlesztést és a nagy volumenű gyártást egyetlen digitális fejlesztési láncba kapcsolja.
NVIDIA Developer: Advancing Semiconductor Innovation Across Materials Engineering and Manufacturing
