Accélérer la conception et la fabrication des semi-conducteurs

Electronic Design Automation (EDA), ou automatisation de la conception électronique, désigne la catégorie d'outils logiciels utilisés pour concevoir et vérifier les circuits intégrés. NVIDIA accélère l'EDA en combinant GPU et bibliothèques CUDA-X avec des outils de partenaires tels que Cadence et Synopsys, afin de réduire considérablement le temps nécessaire pour passer de la phase RTL à la validation de la puce.

• Apprenez-en plus sur la façon dont l'EDA basée sur l'IA et Blackwell accélèrent les processus de conception.
• Découvrez les dernières avancées en matière de calcul accéléré pour l'industrie des semi-conducteurs.

cuLitho est une bibliothèque NVIDIA CUDA-X conçue pour accélérer la lithographie computationnelle, c'est-à-dire le processus d'optimisation des photomasques pour contrer les problèmes de structuration lors de la fabrication des puces. En transférant la simulation de lithographie de puce complète vers les GPU, cuLitho comprime en quelques heures ce qui nécessitait historiquement plusieurs jours de calcul, ce qui permet d'accélérer les délais de rendement.

• Consultez la page dédiée aux développeurs NVIDIA cuLitho pour obtenir la documentation technique.

cuDSS est une bibliothèque de solveurs de base au sein de la plateforme NVIDIA CUDA-X, conçue pour accélérer les charges de travail de base pour l'EDA et d'autres processus gourmands en calcul. Elle fournit des solveurs hautement optimisés pour les tâches essentielles aux outils d'automatisation de la conception électronique.

• Accédez à des ressources techniques et à une assistance pour les bibliothèques CUDA-X telles que cuDSS.

cuEST est un composant des bibliothèques NVIDIA CUDA-X utilisé pour la modélisation et la simulation au niveau atomique dans le workflow des semi-conducteurs. Il permet d'accélérer les simulations hautement détaillées nécessaires en science des matériaux et en ingénierie des procédés.

• Découvrez les capacités spécifiques de la bibliothèque d'accélération cuEST sur le site NVIDIA Developer.

Les modèles PhysicsNeMo sont des modèles de substitution d'IA qui utilisent la physique d'IA pour accélérer la simulation des réacteurs. Ils remplacent les simulations de réacteurs de gravure et de dépôt complexes en termes de calculs (qui impliquent la physique couplée) et qui nécessitent plusieurs jours, par des évaluations qui prennent quelques millisecondes, et accélèrent ainsi considérablement la conception des chambres et le développement de procédés.

• Découvrez l'accélération des simulations avec les modèles de physique par l'IA NVIDIA PhysicsNeMo.

La plateforme Full-Stack de NVIDIA combine des GPU (tels que NVIDIA Blackwell), des CPU NVIDIA Vera, des interconnexions à haute vitesse et une couche logicielle qui inclut les bibliothèques NVIDIA CUDA-X (telles que cuLitho, cuDSS et cuEST) et la plateforme NVIDIA Omniverse pour les jumeaux numériques.

• Découvrez les éléments de base de la plateforme NVIDIA pour les data centers et le calcul accéléré.

L'accélération des charges de travail de base repose sur la plateforme NVIDIA CUDA-X, notamment les bibliothèques de solveurs de base telles que cuDSS, ainsi que des outils spécifiques tels que cuLitho pour la lithographie et cuEST pour la modélisation au niveau atomique.

• Découvrez les bibliothèques et les technologies CUDA-X disponibles pour l'accélération dans les domaines scientifiques et de l'ingénierie.

   

Les principaux partenaires couvrent l'ensemble du workflow, notamment des leaders de l'EDA tels que Cadence et Synopsys, des fournisseurs d'équipements de fabrication tels que Lam Research et des fabricants de puces tels que TSMC et Samsung, qui exploitent tous les plateformes de NVIDIA pour accélérer leurs processus.

• Consultez l'article de blog qui détaille comment les principales entreprises de semi-conducteurs adoptent les technologies NVIDIA.
• Consultez l'étude de cas présentant la façon dont Alsemy accélère la modélisation des puces à l'aide d'une IA basée sur la physique.

L'IA agentique fait référence aux agents logiciels autonomes utilisés principalement aux stades de conception et de vérification (par exemple, pour l'exécution de tâches de conception de puces), tandis que l'IA physique est utilisée pour l'automatisation intelligente du processus de fabrication lui-même, en tirant parti des outils et des capteurs pour optimiser la qualité et la productivité en usine.

• En savoir plus sur les composants et les utilisations de l'IA agentique dans les workflows complexes.
• Découvrez la fonction et la mise en œuvre de l'IA physique générative dans le domaine de l'automatisation industrielle.