Nvidia sun'iy intellekt yordamida chiplar ishlab chiqarishni tezlashtiradi

Ommaviy yarimo'tkazgich mahsulotlarini ishlab chiqarish ortida ulkan muhandislik ishlari yotadi. Ilmiy-tadqiqot xodimlari texnologik jarayonlar va chiplarni loyihalash bosqichida kelgusida mahsulot xususiyatlari va nuqsonlar darajasiga ta'sir qiluvchi qarorlar qabul qilishadi. Sun'iy intellekt muhandislik xatolarini kamaytirish va kamroq vaqt sarflagan holda muvaffaqiyatli variantlarni ko'rib chiqish imkonini beradi.

• AI-defined fab konsepsiyasi sun'iy intellektni loyihalash va boshqaruv jarayonlariga integratsiya qiladi.
• Nvidia cuDSS va PhysicsNeMo kutubxonalari fizika modellashtirishni 35 baravargacha tezlashtiradi.
• Lam Research plazma jarayonlarini kunlar o'rniga millisekundlarda bashorat qilmoqda.
• Omniverse asosidagi raqamli egizaklar zavod ishini virtual muhitda sinovdan o'tkazish imkonini beradi.

AI-defined fab va fizika jarayonlarini modellashtirish

Muhandislarga chiplarni ishlab chiqarish bosqichlarida yordam berish uchun Nvidia AI-defined fab — sun'iy intellekt tomonidan boshqariladigan yarimo'tkazgich zavodlari konsepsiyasini taqdim etdi. Gap to'liq avtonom korxonalar haqida emas, balki sun'iy intellektni texnologik jarayonlarni loyihalash, fizik hodisalarni modellashtirish, sifat nazorati va ishlab chiqarishni boshqarishga joriy etish haqida bormoqda. Tezlashtirilgan hisob-kitoblar va mashinaviy o'rganish modellari muhandislarga texnologik yechimlarni tezroq tekshirish imkonini beradi.

Asosiy yo'nalishlardan biri issiqlik uzatish, elektr jarayonlari va mexanik kuchlanishlarni bir vaqtning o'zida hisobga oluvchi ko'p tarmoqli fizika modellashtirishni tezlashtirishdir. COMSOL kompaniyasi ushbu hisob-kitoblarni tezlashtirish uchun Nvidia cuDSS kutubxonasidan foydalanmoqda va unumdorlik o'n baravargacha oshgani ma'lum qilindi. Shuningdek, Nvidia va Applied Materials hamkorligi atom darajasidagi materiallarni modellashtirishni qamrab oladi.

Litografiya va millisekundlardagi bashoratlar

Applied Materials kompaniyasining PhysicsNeMo qo'llanilgan ACE+ tizimi sirt relyefini shakllantirishni modellashtirishni 35 baravargacha tezlashtiradi. Siemens esa cuLitho kutubxonasini Calibre dasturiga integratsiya qilib, hisoblash vazifalarini 17 baravargacha tezlashtirishga erishmoqda. Yana bir yondashuv to'liq hisoblash modellashtirishni takrorlamasdan, fizika simulyatsiyalari natijalarida o'qitilgan SI modellaridan foydalanishdir.

Bunga yaqqol misol qilib Lam Research kompaniyasining kremniy plastinalarini plazmali qirqishda plazma xatti-harakatlarini bashorat qilish uchun Nvidia PhysicsNeMo'ni qo'llaganini keltirish mumkin. Elektr, kimyoviy va issiqlik jarayonlarini hisobga olishni talab qiluvchi bunday hisob-kitoblar bir necha kun o'rniga millisekundlarda natija beradi. Bu ishlab chiqarish liniyasida qimmatbaho tajribalar o'tkazish zaruratini yo'qqa chiqaradi.

Raqamli egizaklar va ishlab chiqarishni boshqarish agentlari

Sun'iy intellekt agentlari va raqamli egizaklar ushbu tizimni test qilish va ishlab chiqarishni boshqarish darajasida to'ldiradi. Advantest kompaniyasi yarimo'tkazgich sinovlari natijalarini tahlil qilishda mos SI modellarini avtomatik tanlash uchun Nvidia NeMo Switchyard agentlaridan foydalanadi. Applied Materials esa Nvidia Omniverse yordamida butun boshli zavodlarning raqamli egizaklarini yaratib, o'zgarishlarni real korxonada qo'llashdan oldin sinab ko'rmoqda.

Ushbu texnologiyalarning joriy etilishi mikroxaritalar ishlab chiqarishga yangicha yondashuv uchun asos yaratadi. Muhandislar texnologik qarorlar ustidan nazoratni saqlab qolgan holda tahlil natijalarini sezilarli darajada tezroq olishadi, bu esa yanada sifatli elektronika mahsulotlarini tezroq chiqarish imkonini beradi.