KI beschleunigt die Entwicklungsarbeit in Halbleiterfabriken
KI beschleunigt auch Simulationen, die Fehlersuche und das Testen von Änderungen in der Halbleiterproduktion. NVIDIA zufolge können diese Technologien gemeinsam Fabriken ermöglichen, in denen Ingenieure schneller Entscheidungen treffen und weniger Zeit mit Warten verbringen.
- Die multiphysikalischen Halbleitersimulationen von COMSOL können mit cuDSS bis zu zehnmal schneller laufen.
- Siemens' Calibre-Software kann bestimmte Lithografieaufgaben durch cuLitho bis zu 17-mal schneller ausführen.
- PhysicsNeMo kann das Plasmaverhalten laut einer Demonstration von Lam Research innerhalb von Millisekunden vorhersagen.
- Die KI-Agenten von Advantest verkürzen die Antwortzeit bei der Modellauswahl von Stunden auf Minuten.
- Applied Materials nutzt digitale Zwillinge, um Fabriklayouts und Betriebsstrategien zu testen.
Kürzere Simulationszyklen
Mit der wachsenden Nachfrage nach fortschrittlichen Chips werden die Fertigungsprozesse komplexer, während der Spielraum für Fehler schrumpft. Laut einer NVIDIA-Mitteilung vom 3. November kann es Tage dauern, die Auswirkungen einer Prozessänderung zu analysieren, das Zusammenspiel zwischen Materialien und neuen Fertigungsschritten zu untersuchen und die Ursache von Fehlern zu ermitteln. Physische Experimente in der Produktionslinie sind langsam und teuer. Eine schlechte Entscheidung bei Ausbeute oder Prozessqualität kann daher schwerwiegende Folgen haben.
Beschleunigtes Computing ermöglicht es Ingenieuren, mehr Alternativen zu bewerten, bevor sie physische Tests beginnen. COMSOL nutzt die NVIDIA-cuDSS-Bibliothek, um multiphysikalische Simulationen für die Halbleiterfertigung um bis zu das Zehnfache zu beschleunigen. In einer Zusammenarbeit zwischen Applied Materials und NVIDIA läuft auch die Ginestra-Simulationsplattform bis zu zehnmal schneller als CPU-basierte Lösungen. Die multiphysikalische Plattform Applied ACE+ liefert mithilfe von NVIDIA PhysicsNeMo Topographiesimulationen bis zu 35-mal schneller.
Siemens integriert die NVIDIA-cuLitho-Technologie in seine Calibre-Lithografiesoftware. NVIDIA zufolge ermöglicht dies bei bestimmten Simulationsaufgaben eine bis zu 17-fache Beschleunigung, sodass mehr Prüfungen durchgeführt werden können, bevor der Wafer belichtet wird.
Physikbasierte KI und Engineering-Agenten
KI-Modelle, die anhand physikalischer Gesetze trainiert wurden, könnten vorhersagen, wie sich Materialien und Prozesse verhalten, ohne eine vollständige Simulation auszuführen. NVIDIA nennt Plasma als Beispiel. Plasma wird beim Ätzen von Halbleitern eingesetzt. Um sein Verhalten zu modellieren, müssen Gleichungen elektrische, chemische und thermische Prozesse miteinander verknüpfen, wodurch wiederholte Simulationen teuer werden.
Laut einer Demonstration von Lam Research kann NVIDIA PhysicsNeMo das Plasmaverhalten innerhalb von Millisekunden vorhersagen, während eine vollständige Simulation Tage dauern kann. Dadurch können Ingenieure verschiedene Prozessbedingungen schneller untersuchen. Applied Materials nutzt digitale Zwillinge auf Basis von NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken, um Layouts von Fabriken, Durchsatz, Kosten und Prozesssteuerung zu simulieren.
KI-Agenten können auch die technischen Arbeitsschritte zwischen Entscheidungen automatisieren. Advantest nutzt NVIDIA-NeMo-Switchyard-Agenten, um die Auswahl des passenden KI-Modells für eine bestimmte Aufgabe zu automatisieren. Das verkürzt beim Unternehmen die Antwortzeiten von Stunden auf Minuten.
Digitale Zwillinge vor der Produktionslinie
Digitale Zwillinge ermöglichen es, Gerätekonfigurationen, Fabriklayouts und Prozessänderungen in einer virtuellen Umgebung zu testen. NVIDIA zufolge kann dies die Kosten von Experimenten senken, insbesondere in zunehmend komplexen Fabriken, in denen auch die Risiken einer schlecht gewählten Änderung größer sind.
Applied Materials erstellt auf Basis von NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken physikalisch präzise digitale Zwillinge kompletter Halbleiterfabriken. Teams können damit den Materialfluss simulieren, Engpässe erkennen und Layouts sowie Betriebsstrategien vor der Einführung validieren.
NVIDIA bezeichnet diese miteinander verbundenen Technologien als eine KI-definierte Fabrik. Die Vision des Unternehmens sieht vor, dass Produktionsdaten in die Modelle einfließen, die Modelle Änderungen bewerten und die Ergebnisse an die Ingenieure zurückgegeben werden. Ingenieure werden die Entscheidungen weiterhin auf Grundlage ihrer eigenen Expertise treffen und zugleich aus jedem Fertigungszyklus schneller lernen.
