NVIDIA и Applied Materials объединяют усилия для ускорения проектирования полупроводников с помощью симуляций с GPU-ускорением и цифровых двойников. Этот шаг направлен на удовлетворение растущего спроса на чипы, которые обеспечивают работу нагрузок искусственного интеллекта.
Почему это сотрудничество важно сейчас
Партнерство возникает в то время, когда модели ИИ становятся все более крупными и сложными, требуя чипов, которые одновременно являются более мощными и энергоэффективными. Традиционные методы проектирования с трудом успевают за этим. Объединив GPU-вычисления NVIDIA с опытом Applied Materials в материаловедении и симуляции процессов, две компании надеются сократить время, необходимое для перехода от концепции новых архитектур чипов к их производству.
Что цифровые двойники приносят на фабрику
Цифровые двойники — виртуальные копии производственных процессов — позволяют инженерам тестировать и дорабатывать проекты чипов без затрат и задержек, связанных с созданием физических прототипов. Applied Materials будет использовать ускоренную вычислительную платформу NVIDIA для масштабного запуска этих симуляций, моделируя все: от поведения транзисторов до тепловых эффектов. Цель — выявлять ошибки проектирования на ранних этапах и оптимизировать производительность до обработки первой пластины.
Спрос, обусловленный ИИ, как катализатор
Спрос на передовые чипы во многом обусловлен самим ИИ. Обучение больших языковых моделей и выполнение инференса в масштабе требуют специализированных процессоров, часто создаваемых на передовых техпроцессах. Applied Materials предоставляет оборудование и технологические ноу-хау для этих техпроцессов; NVIDIA обеспечивает вычислительную мощность, необходимую для их симуляции. Сотрудничество является прямым ответом на потребность отрасли в более быстрых и предсказуемых циклах разработки чипов.
Компании не раскрыли конкретные сроки или финансовые условия. Они планируют продемонстрировать первые результаты на отраслевой конференции позднее в этом году. Пока основное внимание уделяется интеграции их соответствующих инструментов симуляции в единый рабочий процесс, который смогут принять производители чипов.
