NVIDIA、半導体工場の工程検証をAIで高速化

NVIDIAは、AIと高速計算を半導体工場の工程設計や検証に活用し、技術者が物理的な試験に進む前に多くの選択肢を評価できると説明しました。チップ製造の複雑化と誤差許容度の縮小を背景に、解析待ちを減らす狙いです。

NVIDIA cuDSSを使うCOMSOLのマルチフィジックス解析は、半導体製造向けの計算を最大10倍高速化します。Applied Materialsのシミュレーション基盤では、Ginestraが最大10倍、PhysicsNeMoを使うACE+の地形解析が最大35倍速くなるとしています。

露光パターンの計算では、SiemensがCalibreソフトにNVIDIA cuLithoを統合し、主要なシミュレーション処理を最大17倍高速化します。物理ベースAIは毎回の大規模計算を省いて工程挙動を予測し、AIエージェントは複数手順の作業を担います。

デジタルツインを使えば、変更を仮想環境で試してから実際の製造に移せます。AIは工程の最適化や問題の早期発見を支援しますが、最終判断は専門知識を持つ技術者が担うと記事は説明しています。