NVIDIA und Halbleiterführer treiben KI im Chipdesign und -fertigung für KI-definierte Fabriken voran
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NVIDIA hat angekündigt, dass führende Halbleiterunternehmen seine CUDA-X-Bibliotheken zur Weiterentwicklung von KI-definierten Fertigungsstätten (AI-defined Fabs) einsetzen, die künstliche Intelligenz nutzen, um Chipfertigungsprozesse zu optimieren. Das Unternehmen stellte cuPotential vor, eine neue Bibliothek, die atomare Simulationen beschleunigt, indem sie KI-Agenten dabei unterstützt, molekulare Wechselwirkungen zu modellieren; frühe Tests zeigten Geschwindigkeitssteigerungen von 2-3x. Zu den weiteren wichtigen Tools gehören NanoVDB für die 3D-Datenverarbeitung und NPP für die Bildanalyse, die Partnern wie Lam Research und KLA deutlich schnellere Simulations- und Inspektionsabläufe ermöglichen. Große Branchenakteure wie Synopsys, Cadence, Applied Materials und Siemens integrieren diese Technologien, um Ingenieuraufgaben zu automatisieren, die Ausbeute zu verbessern und die Designzeiten zu verkürzen. So meldet Synopsys bis zu einer 30-fachen Beschleunigung bei bestimmten Simulationen, während Lam Research erwartet, dass die Modellierung des Wafer-Ätzens durch NanoVDB um das 30-fache beschleunigt wird. Diese Fortschritte ermöglichen es Herstellern, Prozessverhalten vorherzusagen und Komplexität effektiver zu bewältigen, da die Nachfrage nach fortschrittlichen Chips steigt. NVIDIA zielt darauf ab, die Branche mit diesen Lösungen für beschleunigtes Computing bei der Transition hin zu einem vollständig autonomen Halbleiterengineering zu unterstützen.
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