Alsemy Acelera el Modelado de Chips de Meses a Minutos con IA Informada por Física

Para romper este cuello de botella, Alsemy desarrolló Alsis, una plataforma de modelado de dispositivos impulsada por IA que combina redes neuronales con restricciones físicas explícitas, lo que permite modelos informados por la física que aprenden directamente de los datos de I–V y C–V, a la vez que respetan el comportamiento subyacente de los dispositivos. En paralelo, Alsemy desarrolló Alsphere para el modelado estructural y de procesos, con una variante específica para pantallas, DPS, desarrollada conjuntamente con LG Display.

El equipo entrena grandes modelos preentrenados, incluido un modelo de Retarget y un modelo C–V, mediante las GPU NVIDIA RTX 3090 en una infraestructura híbrida que combina sistemas en las instalaciones con la experiencia en la nube de Amazon Web Services y Google Cloud Platform. Al usar NVIDIA PhysicsNeMo junto con PyTorch acelerado por CUDA, el equipo de Alsemy puede iterar rápidamente a través de diferentes arquitecturas de modelos durante el desarrollo de modelos y reducir el costo de entrenamiento de modelos a gran escala informados por la física. La ideación y la experimentación rápidas mediante los módulos disponibles para el mercado de PhysicsNeMo han permitido al equipo de investigación e ingeniería de IA de seis personas (y en crecimiento) operar como una fábrica de modelado de IA enfocada para clientes de semiconductores.

Una vez entrenados, los modelos de Alsis normalmente se implementan para la inferencia basada en CPU en los entornos del cliente, lo que significa que los fabricantes de chips se benefician del entrenamiento acelerado por GPU sin necesidad de revisar su infraestructura de producción. Los socios también pueden entrenar redes neuronales personalizadas directamente dentro de Alsis con sus conjuntos de datos de I–V de propiedad exclusiva, lo que les brinda una forma controlada y segura de codificar su conocimiento de procesos en modelos de dispositivos de alta precisión. En todas las implementaciones, los modelos preentrenados y específicos del cliente de Alsis a menudo se ejecutan uno al lado del otro para admitir las simulaciones a nivel de circuito y la evaluación del desempeño de dispositivos en los flujos de producción.

El workflow de IA impulsado por NVIDIA e informado por la física ha transformado el modelado de dispositivos semiconductores de un proceso lento y solo para expertos a un motor rápido basado en datos para las fábricas de I+D y producción. Allí donde los modelos basados en la física de referencia alguna vez requerían años en desarrollarse y de semanas a meses de ajuste manual de parámetros por dispositivo, Alsemy ahora ofrece soluciones de modelado completas con solo unas semanas de entrenamiento acelerado por GPU, seguidas de una inferencia de un segundo y aproximadamente 10 minutos de ajuste fino específico del cliente. Este cambio comprime el tiempo para modelar tan drásticamente que los equipos pueden iterar rápidamente en nuevas arquitecturas de dispositivos, lo que permite bucles de DTCO más rápidos y hojas de ruta de tecnología más agresivas en clientes como SK Hynix, LG Display y National Nano Fab Center.

Los comentarios obtenidos de la estrecha colaboración con SK Hynix indican que la precisión de los modelos de la solución de Alsemy es comparable a la de un ingeniero de procesos con alta experiencia, lo que destaca tres ventajas centrales: reducir el tiempo de respuesta de I+D con la automatización, evitar errores humanos que pueden afectar la calidad y el desempeño del producto y permitir una mayor mejora de los procesos de I+D asistidos por IA. En el National Nano Fab Center, los investigadores de I+D y las empresas más pequeñas pueden acceder más fácilmente a los recursos de fabricación al crear primero un gemelo digital de su proceso, lo que mejora significativamente sus posibilidades de éxito del producto "de una sola vez". Estos resultados son especialmente significativos en un entorno en el que, como señala el Dr. Jun-Mo Yang, Científico de Investigación Principal de National Nano Fab Center: "La importancia de la IA de manufactura y la IA física es ampliamente reconocida, [pero] revolucionar los sistemas de I+D de alta tecnología sigue siendo extremadamente desafiante" debido a los procesos heredados y el acceso limitado a conjuntos de datos industriales reales.

Alsphere también se está adoptando como el modelo de predicción de procesos estándar para "BANDI", la plataforma nacional de datos de semiconductores y pantallas que NNFC está desarrollando con KISTI, lo que abre la puerta para un uso más amplio en los programas de I+D con financiación pública.

Para los clientes de Alsemy, el impacto aparece directamente en los resultados empresariales. Los tiempos de desarrollo de procesos y el tiempo de lanzamiento de productos al mercado se reducen, los costos de I+D disminuyen y una mejor precisión de los modelos admite un mayor rendimiento. Debido a que Alsis se puede ajustarse rápidamente con los datos del cliente y ejecutarse en las CPU, las fábricas mantienen los conjuntos de datos confidenciales en las instalaciones, a la vez que se benefician del entrenamiento acelerado por GPU de NVIDIA. Este enfoque le brinda a Alsemy una rara visibilidad de los desafíos de manufactura reales y, usando NVIDIA PhysicsNeMo como base, permite modelos de IA escalables e informados por la física para semiconductores, lo que prepara las bases para una colaboración a largo plazo que avanza en las hojas de ruta de los clientes y el ecosistema más amplio de PhysicsNeMo.

De cara al futuro, Alsemy planea continuar expandiendo su biblioteca de grandes modelos informados por la física y refinar Alsis para admitir más tipos de dispositivos, nodos y workflows específicos del cliente. A medida que las tecnologías de procesos avanzan y la complejidad del diseño aumenta, la combinación de las GPU NVIDIA, PhysicsNeMo y la experiencia en el dominio de Alsemy posiciona a la compañía para convertirse en un socio central de modelado de IA para las empresas de semiconductores que quieren mantener encaminadas sus hojas de ruta.

Con la contratación adicional de investigadores e ingenieros de IA y la creciente adopción entre los fabricantes de chips de primer nivel de Corea del Sur, Alsemy se está desarrollando hacia un futuro en el que el modelado impulsado por IA es una parte estándar del desarrollo de dispositivos, lo que ayuda a la industria a moverse más rápido a la vez que mantiene la precisión requerida. De cara al futuro, Alsemy planea extender su liderazgo en física de IA a la IA agéntica, mediante el uso de agentes preentrenados que absorben conocimiento de física y realizan de forma autónoma la predicción y la optimización para transformar el paradigma del proceso de I+D de semiconductores y pantallas.