エヌビディア、AIで半導体製造シミュレーションを最大35倍高速化

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米エヌビディアは3日（現地時間）、AIとGPUを活用し、半導体の設計・製造工程に使うシミュレーションを高速化した事例を公表した。複雑な物理現象の予測を、従来の数日単位からミリ秒単位まで短縮した例も示した。

製造工程をAIで予測・最適化

半導体の微細化が進むと、熱伝達や電気的特性、機械的応力など複数の現象を同時に計算する必要があり、高精度なシミュレーションの重要性が増す。エヌビディアは、物理現象の分析から製造装置の運用、生産の最適化までAIと高速計算を組み合わせる仕組みを「AI定義半導体工場」と説明している。

半導体製造装置大手のアプライド・マテリアルズは、原子レベルで素材やデバイスの物理特性を分析する「Ginestra（ジネストラ）」に、エヌビディアのGPU対応数値解析ライブラリー「NVIDIA cuDSS」を導入。CPUだけを使う従来方式と比べ、処理速度を最大10倍に高めた。

同社の複数の物理現象を一体的に扱うシミュレーション基盤「ACE+」には、物理AI開発フレームワーク「NVIDIA PhysicsNeMo」を採用した。製造工程で生じる微細構造の形状変化を予測する計算が最大35倍高速になったという。

装置や工程条件の検討にも活用

シミュレーションソフト会社のCOMSOL（コムソル）も「NVIDIA cuDSS」を利用し、半導体製造シミュレーションを最大10倍に高速化している。製造装置や工程条件を最適化し、実際の生産ラインで試す前に複数の選択肢を検証しやすくする。エヌビディアの発表には、シーメンスとラムリサーチによる技術の活用事例も盛り込まれた。

発表を受け、関連する検索では小型AIスーパーコンピューター「NVIDIA DGX Spark」や同社の株価に加え、ドライバー、グラフィックス制御ソフト、アプリのダウンロード・導入方法にも関心が集まっている。

Source: Original Korean article - Trendy News Korea