Samsung y Synopsys: la aceleración de GPU garantiza velocidad para las empresas de semiconductores 4 comentarios
Imagen: nvidia
El fabricante de semiconductores Samsung Semiconductor y la empresa de software de diseño de semiconductores Synopsys ven la aceleración de GPU en NVIDIA HARD y Software Grandes avances en el cálculo de máscaras de exposición y simulación de circuitos. Para el GTC 2025, dieron un repaso de experiencias anteriores.
Después de que ASML, TSMC y Synopsys fueran mencionados inicialmente como partidarios de la biblioteca de software para el cálculo de máscaras de exposición acelerada por GPU para el anuncio inicial de Nvidia Culitho, Samsung Semiconductor ahora quiere usarla en producción.
Culitho acelera la litografía computacional
Se espera que Nvidia culitho admita y acelere la litografía computacional, es decir, los cálculos de corrección óptica de proximidad (OPC) y la tecnología de litografía inversa (ILT), que hasta ahora se llevaban a cabo en procesadores y llevaban mucho tiempo. Como ocurre en muchas industrias, también se espera que las GPU realicen estos cálculos en el futuro y los tiempos se reducirán enormemente. La litografía por computadora explica los informes sobre el anuncio original y para uso en serie en Synopsys y TSMC.
Samsung reduce el tiempo de computación a una sexta parte
En general, los cálculos OPC también podrían acelerarse mediante GPU; la biblioteca de software Culitho, una de las más de 400 de la cartera Cuda-X de NVIDIA, puede conducir a una mayor aceleración o garantizar inicialmente grandes avances en comparación con el cálculo puro de CPU.
Cálculo de máscara con GPU Samsung Figura 1 de 2
En fotolitografía, Samsung Semiconductor logró reducir el tiempo de cálculo de inferencia con el soporte de GPU a una cuarta parte, más tarde con Culitho a una sexta parte. Culitho también se utiliza para nuevos procesos de grabado, que suelen ser más rentables para los negocios que el proceso de litografía, lo que podría reducir el lead time (ACT), es decir, el tiempo de procesamiento, a la mitad. Según la empresa, el cálculo se basa en un clúster de GPU con A100.
15 veces la velocidad de las sinopsis
La inteligencia artificial también se utiliza en varias áreas para la sinopsis de la empresa de software de diseño de semiconductores (EDA). Por ejemplo, la empresa ofrece a sus clientes un copiloto (Synopsys.ai Copilot) en su propio software que puede responder preguntas, generar guiones o crear resúmenes.
Nvidia Culitho inicialmente aseguró OPC e ILT con aceleradores A100 para un cálculo 5 veces más rápido, con la nueva sinopsis H100 logra una aceleración de 15 veces y para actualizar a H200 la compañía predice un aumento de un factor de 20 veces en comparación con el cálculo de CPU.
Sinopsis Copiloto Imagen 1 de 3
La simulación del circuito lleva días
Synopsys también confía en las GPU NVIDIA para la simulación de circuitos y el análisis de miembros RC dentro de su propio software Primesim. Para el análisis de los miembros RC de la red de suministro de energía (PDN), es decir, la fuente de alimentación que utiliza vía de silicio (TSV) utilizando el ejemplo de una pila HBM multicapa, Synopsys tiene más de 70 millones de miembros RC en la fuente de alimentación y 10 millones de MOSFET para las capas HBM reales que deben examinarse en busca de errores. Esta tarea en Synopsys Primesim cuando se utilizan procesadores, 14 horas con una GH 200 y sólo 6 horas con cuatro GH200, lleva 30 horas.
Red de suministro de energía en HBM en Synopsys Imagen 1 de 4
En Flash, hay más de 40 millones de miembros RC de fuentes de alimentación más 150 millones de transistores de efecto de campo (FET). Allí, para el análisis utilizando el procesador se necesitan 104 horas, 39 horas con Nvidias A100 y 23 horas con cuatro aceleradores AMPERE. Para una SRAM, analizar la red de suministro de energía con 400 millones y por tanto muchos más miembros RC ocupa la CPU durante 19 días. Usando la GPU H100, el proceso se puede reducir a 6 días o tres H100 a 3 días, casi siete veces más corto.
Techtip recibió información sobre este artículo de Nvidia como parte de un evento del fabricante en San José, California. Los gastos de llegada, salida y cinco alojamientos en hotel corrieron a cargo de la empresa. No hubo influencia del fabricante ni obligación de informar.
Temas: Nvidia Industria de semiconductores Inteligencia artificial Nvidia GTC 2025 Procesadores Samsung Fuente: Nvidia, Samsung, Synopsys
Marc analiza procesadores probando su rendimiento para gaming, creación de contenido e inteligencia artificial.
