Samsung og Synopsys: GPU-acceleration sikrer hastighed for halvledervirksomheder 4 kommentarer
Billede: nvidia
Halvlederproducenten Samsung Semiconductor- og halvlederdesignsoftwarefirmaet Synopsys ser GPU-acceleration på NVIDIA HARD og Software Kæmpe spring i eksponeringsmaskeberegning og kredsløbssimulering. Til GTC 2025 gav de et overblik over tidligere erfaringer.
Efter at ASML, TSMC og Synopsys oprindeligt blev nævnt som tilhængere af softwarebiblioteket til GPU-accelereret beregning af eksponeringsmasker til den indledende Nvidia Culitho-meddelelse, ønsker Samsung Semiconductor nu at bruge det i produktionen.
Culitho accelererer beregningslitografi
Nvidia culitho forventes at understøtte og accelerere computational lithography, det vil sige optical proximity correction (OPC) beregninger og invers lithography teknologi (ILT), som indtil nu er blevet udført på processorer og har taget lang tid. Som i mange industrier forventes GPU’er også at udføre disse beregninger i fremtiden, og Times vil blive massivt reduceret. Computerlitografi forklarer rapportering om den originale meddelelse og til seriel brug hos Synopsys og TSMC.
Samsung reducerer regnetiden til en sjettedel
Generelt kan OPC-beregninger også accelereres ved hjælp af GPU’er, Culitho-softwarebiblioteket, et af mere end 400 i NVIDIAs Cuda-X-portefølje, kan føre til yderligere acceleration eller i første omgang sikre store spring sammenlignet med ren CPU-beregning.
Maskeberegning med Samsung GPU’er Figur 1 af 2
Inden for fotolitografi var Samsung Semiconductor i stand til at reducere inferensberegningstiden med understøttelse af GPU’er til en fjerdedel, senere med Culitho til en sjettedel. Culitho bruges også til nye graveringsprocesser, som også oftere er forretningsvenlige end litografiprocessen, som kunne halvere gennemløbstiden (ACT), dvs. behandlingstiden. Ifølge virksomheden er beregningen baseret på en GPU-klynge med A100.
15 gange hurtigere end synopser
Kunstig intelligens bruges også på flere områder til halvlederdesign (EDA) softwarevirksomhedens synopsis. For eksempel tilbyder virksomheden sine kunder en copilot (Synopsys.ai Copilot) i sin egen software, der kan besvare spørgsmål, generere scripts eller lave resuméer.
Nvidia Culitho sikrede oprindeligt OPC og ILT med A100 acceleratorer til en faktor 5x hurtigere beregning, med den nye synopsis opnår H100 en speedup på 15x og for at opgradere til H200 forudsiger virksomheden en stigning på en faktor på 20X sammenlignet med CPU-beregning.
Synopsys Copilot Billede 1 af 3
Kredsløbssimulering tager dage
Synopsys er også afhængig af NVIDIA GPU’er til kredsløbssimulering og RC-medlemsanalyse i deres egen Primesim-software. Til analysen af RC-medlemmerne af strømforsyningsnetværket (PDN), dvs. strømforsyningen ved hjælp af silicium via (TSV) ved hjælp af eksemplet med en flerlags HBM-stak, har Synopsys mere end 70 millioner RC-medlemmer i strømforsyningen og 10 millioner MOSFET’er til de faktiske HBM-lag, der skal undersøges for fejl. Denne opgave i Synopsys Primesim, når du bruger processorer, tager 14 timer med en GH 200 og kun 6 timer med fire GH200’er 30 timer.
Strømforsyningsnetværk hos HBM på Synopsys Billede 1 af 4
Hos Flash er der mere end 40 millioner strømforsynings-RC-medlemmer plus 150 millioner felteffekttransistorer (FET’er). Der tager det for analysen ved hjælp af processoren 104 timer, 39 timer med Nvidias A100 og 23 timer med fire AMPERE-acceleratorer. For en SRAM optager analyse af strømforsyningsnetværket med 400 millioner og derfor mange flere RC-medlemmer CPU’en i 19 dage. Ved at bruge H100 GPU’en kan processen reduceres til 6 dage eller tre H100’er til 3 dage, næsten syv gange kortere.
Techtip modtog information om denne artikel fra Nvidia som en del af en begivenhed af producenten i San Jose, Californien. Udgifterne til ankomst, afgang og fem hotelovernatninger blev afholdt af selskabet. Der var ingen indflydelse fra producenten og heller ikke pligt til at indberette.
Emner: Nvidia Semiconductor Industry Artificial Intelligence Nvidia GTC 2025 Samsung-processorer Kilde: Nvidia, Samsung, Synopsys
Marc afdækker processorer ved at teste deres ydeevne til gaming, indholdsproduktion og kunstig intelligens.
