デザイン スペースは無限大です。 ですがスケジュールはそうではありません。 GPU アクセラレーテッド EDA は、RTL からサインオフまでのパスを圧縮するため、チームはより多くの探索を行い、リスピンを減らすことができます。
半導体設計と製造の高速化
AI、デジタル ツイン、アクセラレーテッド コンピューティングで半導体のブレークスルーを推進。
Image courtesy of TSMC
はじめに
半導体ワークフロー向けのアクセラレーテッド コンピューティングと AI
ノードの微細化、3D 統合、チップレット アーキテクチャなどにより、コンピューティングの需要は CPU ベースのツールで維持できる範囲を超えて高まっています。工場と OSAT は製造側から同じ圧力に直面しており、各ノードでより高いスループット、より優れた歩留まり、より厳密なプロセス制御を必要としています。
NVIDIA プラットフォームは、GPU、NVIDIA Vera CPU、高速インターコネクト、NVIDIA CUDA-X™、NVIDIA Omniverse™ ライブラリを組み合わせて、設計・検証から工場の運用、検査、テストに至るまで、半導体ワークフロー全体にわたってコンピューティング、AI、リアルタイム デジタル ツインを高速化します。
ユース ケース
半導体のユース ケース: アクセラレーテッド コンピューティング、AI によるエンジニアリング、フィジカル AI
設計や検証からリソグラフィ、工場の最適化、検査、テストまで、NVIDIA はフルスタックの高速化により重要な半導体ワークフローを強化します。
アクセラレーテッド EDA
リソグラフィ
自律型エンジニアの時代
AI 物理学による反応炉シミュレーションの高速化
工場運用
ウェーハ検査
成功事例
半導体の成功事例と実世界での効果
主要な半導体イノベーターによる、NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティングを活用した歩留まりとスループットの向上、およびコストの削減方法をご覧ください。
最新情報とイベント
半導体業界向け最新情報とイベント
テクノロジ
半導体ワークフロー向けのフルスタック高速化
半導体ワークロードには高性能で大規模、かつツール、データ、インフラ全体にわたる緊密な統合が求められます。NVIDIA は、コア ワークロードの高速化、AI ソフトウェアによるエンジニアリング、および計算負荷の高い設計、シミュレーション、製造向けに構築されたリアルタイムのデジタル ツインを実現するフルスタック プラットフォームを提供しています。
半導体業界向け NVIDIA ソリューションに関する FAQ
電子設計自動化 (EDA) は、集積回路を設計および検証するために使用されるソフトウェア ツールのカテゴリです。 NVIDIA は、GPU と CUDA-X ライブラリと Cadence や Synopsys などのパートナーのツールを組み合わせて、RTL からチップ サインオフへと移行するために必要な時間を劇的に短縮することで、EDA を高速化します。
- AI を活用した EDA と Blackwell が設計プロセスを高速化している方法の詳細を読む。
- 半導体業界向けのアクセラレーテッド コンピューティングの最新のブレークスルーをご覧ください。
cuLitho は、計算リソグラフィ（チップ製造中のパターニングの問題に対抗するためにフォトマスクを最適化するプロセス）を高速化するために設計された NVIDIA CUDA-X ライブラリです。フルチップ リソグラフィ シミュレーションを GPU に移動することで、cuLitho は、かつて数日の計算を要していたものを数時間に短縮し、歩留まりまでの時間を短縮します。
- 技術ドキュメントについては、NVIDIA cuLitho 開発者専用ページをご覧ください。
cuDSS は、NVIDIA CUDA-X プラットフォーム内の基盤ソルバー ライブラリであり、EDA などの計算負荷の高いプロセスのためのコア ワークロード高速化を提供するために設計されています。電子設計自動化ツールに重要なタスクのために、高度に最適化されたソルバーを提供します。
- cuDSS などの CUDA-X ライブラリのテクニカル リソースとサポートについては、こちらをご覧ください。
cuEST は、半導体ワークフローで原子レベルのモデリングとシミュレーションに使用される NVIDIA CUDA-X ライブラリのコンポーネントです。 材料科学とプロセス エンジニアリングで必要な非常に詳細なシミュレーションのための高速化を提供します。
- NVIDIA 開発者サイトで cuEST 高速化ライブラリの特定の機能をご覧ください。
PhysicsNeMo は、AI 物理学を使用して反応炉シミュレーションを高速化する AI サロゲート モデルです。これらは、連成物理学を伴うエッチング装置や蒸着装置の計算的に複雑な数日間にわたるシミュレーションを、ミリ秒単位で完了する評価に置き換え、チャンバー設計とプロセス開発を大幅に高速化します。
- NVIDIA PhysicsNeMo AI Physics モデルでシミュレーションを高速化する方法について学びましょう。
NVIDIA Omniverse は、リアルタイム デジタル ツインの構築と運用のために使用されるプラットフォームです。半導体業界では、工場と製造施設全体をシミュレーションして、物理世界のバーチャル レプリカを作成することで、運用を最適化し、新しいワークフローをテストし、よりスマートなファクトリーをオーケストレーションします。
- NVIDIA Omniverse プラットフォームが産業用のデジタル化とシミュレーションにどのように活用されているかをご覧ください。
NVIDIA フルスタック プラットフォームは、GPU (Blackwell など)、NVIDIA Vera CPU、高速インターコネクト、および NVIDIA CUDA-X™ ライブラリ (cuLitho、cuDSS、cuEST など) とデジタル ツイン用の NVIDIA Omniverse™ プラットフォームを含むソフトウェア レイヤーを組み合わせています。
- データ センターとアクセラレーテッド コンピューティング向け NVIDIA プラットフォームの基盤要素について詳しく見る。
コア ワークロードの高速化は、cuDSS のような基礎ソルバー ライブラリを含む NVIDIA CUDA-X プラットフォームに加え、リソグラフィ用の cuLitho や原子レベルのモデリング用の cuEST といったドメイン固有のツールを活用しています。
- 科学およびエンジニアリングの高速化のために利用可能な CUDA-X ライブラリとテクノロジをご覧ください。
主要なパートナーはワークフロー全体にわたり、Cadence や Synopsys といった EDA リーダー、Lam Research のような製造装置サプライヤー、TSMC や Samsung のようなチップメーカーなどが含まれ、そのすべてが NVIDIA のプラットフォームを活用してプロセスを高速化しています。
- 主要な半導体企業が NVIDIA テクノロジを採用している方法について詳しく説明したブログ投稿を読む。
- Alsemy が物理情報 AI を使用してチップ モデリングをどのように高速化しているかについてのケース スタディを確認してください。
エージェント型 AI は、主に設計と検証段階 (チップ設計タスクの実行など) で使用される自律ソフトウェア エージェントを指します。フィジカル AI は、製造プロセス自体のインテリジェントな自動化に使用され、ツールとセンサーを活用して工場フロアでの品質と生産性を最適化します。
- 複雑なワークフローにおけるエージェント型 AI のコンポーネントと用途について詳しく見る。
- 産業オートメーション向けの生成フィジカル AI の機能と実装について理解しましょう。
パートナー
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