MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Искусственному интеллекту нашлось применение не только на этапе разработки чипов и программного обеспечения для них, но и при создании технологической оснастки для их производства. По крайней мере, сотрудничество Nvidia и Synopsys позволило заметно ускорить процесс разработки фотомасок, а также внедрения корректирующих действий в техпроцессы при выпуске чипов методом оптической литографии.
Источник изображения: Nvidia
Как поясняется в пресс-релизе на сайте Nvidia, эта компания в сотрудничестве с разработчиком программного обеспечения для проектирования чипов и технологической оснастки Synopsys применили искусственный интеллект для оптимизации работы программной платформы cuLitho, которая уже использовала вычислительные возможности GPU для оптимизации процесса разработки фотомасок при выпуске чипов.
Во-первых, сам по себе перенос профильных вычислений с центральных процессоров на графические позволяет значительно ускорить процесс разработки фотошаблонов, коих для производства современных чипов требуется всё больше с учётом освоения более «тонких» норм литографии. Силами центральных процессоров расчёты могут осуществляться на протяжении 30 млн часов или даже дольше, но система с 350 ускорителями Nvidia H100 способна заменить центр обработки данных с 40 000 центральных процессоров, сокращая потребность в занимаемой оборудованием площади и потребляемой электроэнергии.
Компания TSMC, которая является крупнейшим контрактным производителем чипов, в своих технологических процессах внедряет решения Nvidia cuLitho, которые были представлены ещё в прошлом году. Synopsys своё программное обеспечение Proteus для расчёта оптической коррекции приближения при проектировании фотомасок тоже переводит на платформу Nvidia cuLitho, достигая двукратного ускорения процесса по сравнению с использованием вычислительных ресурсов исключительно центральных процессоров. Данные решения в будущем обретут поддержку ускорителей Nvidia семейства Blackwell.
Источник:
