एनवीडिया और सेमीकंडक्टर लीडर्स एआई-डिफाइंड फैब्स के लिए चिप डिज़ाइन और निर्माण में एआई को आगे बढ़ा रहे हैं
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NVIDIA ने घोषणा की है कि अर्धचालक क्षेत्र के प्रमुख कंपनियां AI-परिभाषित फैब्रिकेशन (AI-defined fabs) के विकास को आगे बढ़ाने के लिए अपनी CUDA-X लाइब्रेरी का उपयोग कर रही हैं, जो चिप निर्माण प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती हैं। कंपनी ने cuPotential नामक एक नई लाइब्रेरी पेश की है, जो अणुओं के बीच की अन्योन्यक्रियाओं को मॉडल करने में AI एजेंट्स की मदद से परमाणु-स्तर की सिमुलेशन को तेज करती है और शुरुआती परीक्षणों में 2-3 गुना तक गति प्राप्त हुई है। NanoVDB (3D डेटा प्रोसेसिंग के लिए) और NPP (छवि विश्लेषण के लिए) जैसे अन्य प्रमुख टूल्स Lam Research और KLA जैसे पार्टनर्स को सिमुलेशन और निरीक्षण कार्यप्रवाह में काफी गति प्रदान करते हैं। Synopsys, Cadence, Applied Materials और Siemens जैसी प्रमुख उद्योग कंपनियां इन तकनीकों को इंजीनियरिंग कार्यों को स्वचालित करने, उत्पादन दर (yield) में सुधार करने और डिज़ाइन समय को कम करने के लिए एकीकृत कर रही हैं। उदाहरण के लिए, Synopsys ने कुछ सिमुलेशन में 30 गुना तक की गति की रिपोर्ट की है, जबकि Lam Research का मानना है कि NanoVDB का उपयोग करने से वेटर-एच मॉडलिंग 30 गुना तेज हो जाएगी। ये उन्नतियां निर्माताओं को उन्नत चिप्स की बढ़ती मांग के साथ प्रक्रिया व्यवहार की भविष्यवाणी करने और जटिलता को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में सक्षम बनाती हैं। NVIDIA इन त्वरित कंप्यूटिंग समाधानों के माध्यम से पूरे उद्योग को पूरी तरह से स्वचालित अर्धचालक इंजीनियरिंग की ओर ले जाने में समर्थन करना चाहती है।
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