NVIDIA, yarı iletken endüstrisinde çip tasarımını AI ile hızlandırıyor.
Yeni Kütüphaneler ile Yarı İletken Üretimi Gelişiyor
NVIDIA, yarı iletken endüstrisinde AI destekli süreçlerin geliştirilmesi amacıyla yeni CUDA-X™ kütüphanelerini tanıttı. Bu kütüphanelerden biri olan NVIDIA cuPotential, geliştiricilerin atom ve moleküllerin etkileşimlerini simüle eden AI ajanları oluşturmasına olanak tanıyor. Yapılan erken erişim testlerinde, cuPotential mevcut GPU optimizasyonlu iş akışlarını %200-300 oranında hızlandırmayı başardı.
NanoVDB ile Çip Üretim Simülasyonları Hızlanıyor
Ayrıca, NanoVDB isimli açık kaynaklı kütüphane, 3D veri ile çalışarak AI destekli çip üretim simülasyonlarını hızlandırıyor. Lam Research, bu kütüphaneyi kullanarak simülasyon sürelerini 30 kat hızlandırmayı başardı.
Yarı İletken Sektöründeki Liderler NVIDIA Teknolojilerini Kullanıyor
Applied Materials, Cadence, KLA, Lam Research, Siemens ve Synopsys gibi önde gelen yarı iletken şirketleri, NVIDIA’nın hızlandırılmış hesaplama ve AI yığınlarını çip tasarımı, üretimi ve test süreçlerinde kullanarak daha hızlı geliştirme ve üretim kapasitesini artırma hedefindeler.
cuPotential ile Atomik Etkileşimlerin Modellenmesi
Atom ve moleküllerin etkileşimlerini anlamak, yarı iletken malzemelerin modellenmesi açısından kritik öneme sahip. NVIDIA cuPotential, bu tür hesaplamaları hızlandırarak, araştırmacıların daha fazla atom üzerinde elektriksel kuvvetler ve diğer etkileşimleri test etmelerini sağlıyor. Synopsys, cuPotential’ı kullanarak malzeme simülasyonlarını hızlandıran erken benimseyenlerden biri oldu.
AI Destekli Fabrikalar için Hızlı Simülasyon İhtiyacı
AI destekli fabrikalar, çip tasarımlarını, malzeme davranışlarını ve üretim süreçlerini daha hızlı modelleme yöntemlerine ihtiyaç duymaktadır. NVIDIA CUDA-X kütüphaneleri, bu iş yüklerini hızlandırarak fabrikaların daha özerk hale gelmesine yardımcı oluyor.
NVIDIA Teknolojileri ile Üretim Süreçleri Optimize Ediliyor
Yarı iletken fabrikalarında, ekipman verilerinin hızlı bir şekilde AI sistemlerine aktarılması gerekmektedir. Applied Materials, NVIDIA Omniverse™ ve CUDA-X kütüphanelerini kullanarak, malzeme keşfi, süreç geliştirme ve fab optimizasyonu alanlarında %35 daha hızlı simülasyonlar gerçekleştirebiliyor.
Sonuç ve Gelecek Planları
NVIDIA cuPotential, şu anda erken erişim aşamasında. NanoVDB, OpenVDB içinde açık kaynak olarak mevcut ve NPP, NVIDIA CUDA Toolkit aracılığıyla erişilebilir. Lam Research, NanoVDB ile hızlandırılmış SEMulator3D yeteneğini bu yılın sonunda piyasaya sürmeyi planlıyor.
