Der Design-Raum ist unendlich. Zeitpläne sind es nicht. GPU-beschleunigte EDA verkürzt den Weg von RTL bis zur Abnahme, sodass Teams mehr erforschen und weniger Respins benötigen.
Beschleunigung von Halbleiterdesign und -fertigung
Vorantreiben von Halbleiterdurchbrüchen mit KI, digitalen Zwillingen und beschleunigtem Computing.
Bild mit freundlicher Genehmigung von TSMC
Einführung
Beschleunigtes Computing und KI für Halbleiter-Workflows
Die Schrumpfung von Knoten, 3D-Integration und Chiplet-Architekturen treiben die Rechenanforderungen über das hinaus, was CPU-basierte Tools bewältigen können. Fabs und OSATs sind auf der Fertigungsseite dem gleichen Druck ausgesetzt und benötigen einen höheren Durchsatz, bessere Erträge und eine strengere Prozesssteuerung an jedem Knoten.
NVIDIA-Plattformen kombinieren GPUs, NVIDIA Vera CPUs, Hochgeschwindigkeitsverbindungen, NVIDIA CUDA-X™ und NVIDIA Omniverse™-Bibliotheken, um Rechenleistung zu beschleunigen, KI und digitale Zwillinge in Echtzeit im gesamten Halbleiter-Workflow zu unterstützen, vom Design und der Verifizierung bis hin zu Fabrikbetrieben, Inspektionen und Tests.
Anwendungsbeispiele
Anwendungsfälle für Halbleiter: Beschleunigtes Computing, Engineering mit KI und physische KI
Vom Design und der Verifizierung bis hin zur Lithografie, Fab-Optimierung, Inspektion und Tests – NVIDIA unterstützt kritische Halbleiter-Workflows mit Full-Stack-Beschleunigung.
Beschleunigte EDA
Lithographie
Das Zeitalter des autonomen Ingenieurs
Beschleunigung der Reaktorsimulation mit KI-Physik
Fabrikbetrieb
Fab und Facility Operations: Wafer-Inspektion
Erfolgsgeschichten
Erfolgsgeschichten im Bereich Halbleiter und reale Auswirkungen
Erfahren Sie, wie führende Halbleiter-Innovatoren NVIDIA-beschleunigtes Computing nutzen, um die Ausbeute zu optimieren, den Durchsatz zu steigern und die Kosten zu senken.
Neuigkeiten und Events
Aktuelle Neuigkeiten und Veranstaltungen für die Halbleiterbranche
Technologie
Full-Stack-Beschleunigung für Halbleiter-Workflows
Halbleiter-Workloads erfordern hohe Leistung, massive Skalierbarkeit und enge Integration in Tools, Daten und Infrastruktur. NVIDIA bietet eine Full-Stack-Plattform für die Beschleunigung von Kern-Workloads, Engineering mit KI-Software und digitale Zwillinge in Echtzeit, die für rechenintensives Design, Simulation und Fertigung entwickelt wurde.
FAQs über NVIDIA-Lösungen für die Halbleiterbranche
Electronic Design Automation (EDA) ist die Kategorie von Software-Tools, die zum Entwerfen und Verifizieren integrierter Schaltungen verwendet werden. NVIDIA beschleunigt EDA, indem es GPUs und CUDA-X-Bibliotheken mit Tools von Partnern wie Cadence und Synopsys kombiniert, um die Zeit für den Übergang von RTL bis Chip-Sign-off erheblich zu verkürzen.
- Erfahren Sie, wie KI-gestützte EDA und Blackwell Designprozesse beschleunigen.
- Entdecken Sie die neuesten Durchbr%%che im Bereich beschleunigtes Computing f%%r die Halbleiterindustrie.
cuLitho ist eine NVIDIA CUDA-X-Bibliothek, die für die Beschleunigung der rechnergestützten Lithografie entwickelt wurde – den Prozess der Optimierung von Fotomasken, um Musterproblemen bei der Chipfertigung zu begegnen. Durch die Verlagerung der Full-Chip-Lithografie-Simulation auf GPUs verk%%rzt cuLitho das, was fr%%her Tage an Berechnung dauerte, auf wenige Stunden und erm%%glicht so eine k%%rzere Time-to-Yield.
- Besuchen Sie die spezielle NVIDIA cuLitho-Entwicklerseite für technische Dokumentation.
cuDSS ist eine grundlegende Solver-Bibliothek innerhalb der NVIDIA CUDA-X-Plattform, die für die Beschleunigung von Kern-Workloads für EDA und andere rechenintensive Prozesse entwickelt wurde. Es bietet hochoptimierte Solver für Aufgaben, die für Tools zur Automatisierung des elektronischen Designs entscheidend sind.
- Hier finden Sie technische Ressourcen und Support für CUDA-X-Bibliotheken wie cuDSS.
cuEST ist eine Komponente der NVIDIA CUDA-X-Bibliotheken, die für die Modellierung und Simulation auf atomarer Ebene im Halbleiter-Workflow verwendet wird. Es bietet Beschleunigung für hochdetaillierte Simulationen, die in den Materialwissenschaften und der Verfahrenstechnik erforderlich sind.
- Entdecken Sie die spezifischen Funktionen der cuEST-Beschleunigungsbibliothek auf der NVIDIA-Entwickler-Website.
PhysicsNeMo sind KI-Ersatzmodelle, die KI-Physik nutzen, um die Reaktorsimulation zu beschleunigen. Sie ersetzen rechenaufwändige mehrtägige Simulationen von Ätz- und Abscheidungsreaktoren, die gekoppelte Physik beinhalten, durch Auswertungen, die Millisekunden dauern, wodurch das Kammerdesign und die Prozessentwicklung erheblich beschleunigt werden.
- Erfahren Sie, wie Sie Simulationen mit NVIDIA PhysicsNeMo KI-Physik-Modellen beschleunigen können.
NVIDIA Omniverse ist eine Plattform zum Erstellen und Betreiben von digitalen Zwillingen in Echtzeit. In der Halbleiterindustrie simuliert es ganze Fabriken und Fertigungsanlagen, um Betriebsabläufe zu optimieren, neue Workflows zu testen und intelligentere Fabriken zu orchestrieren, indem es eine virtuelle Nachbildung der physischen Welt erstellt.
- Erfahren Sie, wie die NVIDIA Omniverse-Plattform für die industrielle Digitalisierung und Simulation eingesetzt wird.
Die NVIDIA Full-Stack-Plattform kombiniert GPUs (wie Blackwell), NVIDIA Vera CPUs, Hochgeschwindigkeits-Verbindungen und eine Software-Ebene, die die NVIDIA CUDA-X-Bibliotheken (wie cuLitho, cuDSS und cuEST) und die NVIDIA Omniverse-Plattform für digitale Zwillinge umfasst.
- Erfahren Sie mehr über die grundlegenden Elemente der NVIDIA-Plattform für Rechenzentren und beschleunigtes Computing.
Die Kern-Workload-Beschleunigung nutzt die NVIDIA CUDA-X-Plattform, einschließlich grundlegender Solver-Bibliotheken wie cuDSS sowie fachspezifischer Tools wie cuLitho für die Lithografie und cuEST für die Modellierung auf atomarer Ebene.
- Entdecken Sie die verfügbaren CUDA-X-Bibliotheken und Technologien für die Beschleunigung in Wissenschaft und Technik.
Wichtige Partner decken den gesamten Workflow ab, darunter führende EDA-Unternehmen wie Cadence und Synopsys, Lieferanten von Fertigungseinrichtungen wie Lam Research und Chiphersteller wie TSMC und Samsung, die alle die Plattformen von NVIDIA nutzen, um ihre Prozesse zu beschleunigen.
- Lesen Sie den Blog-Beitrag, in dem detailliert beschrieben wird, wie führende Halbleiterunternehmen NVIDIA-Technologien einsetzen.
- Sehen Sie sich das Anwendungsbeispiel an, wie Alsemy die Chip-Modellierung mit physikbasierter KI beschleunigt.
Agentische KI bezieht sich auf die autonomen Software-Agenten, die hauptsächlich in der Design- und Verifizierungsphase (z. B. bei der Ausführung von Chip-Design-Aufgaben) eingesetzt werden, während physische KI für die intelligente Automatisierung im Fertigungsprozess selbst eingesetzt wird und Tools und Sensoren nutzt, um Qualität und Produktivität in der Fabrikhalle zu optimieren.
- Erfahren Sie mehr über die Komponenten und Einsatzbereiche von agentischer KI in komplexen Workflows.
- Verstehen Sie die Funktion und Implementierung von generativer physischer KI für die industrielle Automatisierung.
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