Samsung e Synopsys: aceleração de GPU garante velocidade para empresas de semicondutores

Samsung e Synopsys: aceleração de GPU garante velocidade para empresas de semicondutores 4 comentários

Fabricante de semicondutores Samsung Semiconductor e empresa de software de design de semicondutores Synopsys vê aceleração de GPU em NVIDIA HARD e Software Grandes saltos no cálculo de máscara de exposição e simulação de circuitos. Para o GTC 2025, eles deram um panorama das experiências anteriores.

Depois que ASML, TSMC e Synopsys foram inicialmente mencionados como apoiadores da biblioteca de software para cálculo de máscaras de exposição acelerado por GPU para o anúncio inicial da Nvidia Culitho, a Samsung Semiconductor agora quer usá-la na produção.

Sumário :

Culitho acelera litografia computacional

Espera-se que o culitho da Nvidia suporte e acelere a litografia computacional, ou seja, cálculos de correção de proximidade óptica (OPC) e tecnologia de litografia inversa (ILT), que até agora eram realizados em processadores e demoravam muito. Como em muitos setores, também se espera que as GPUs realizem esses cálculos no futuro e o tempo será reduzido enormemente. A litografia computacional explica os relatórios sobre o anúncio original e para uso em série na Synopsys e TSMC.

Samsung reduz o tempo de computação para um sexto

Em geral, os cálculos OPC também podem ser acelerados usando GPUs, a biblioteca de software Culitho, uma das mais de 400 do portfólio Cuda-X da NVIDIA, pode levar a uma maior aceleração ou inicialmente garantir grandes saltos em comparação com o cálculo puro da CPU.

Cálculo de máscara com GPUs Samsung Figura 1 de 2

Na fotolitografia, a Samsung Semiconductor conseguiu reduzir o tempo de cálculo de inferência com suporte de GPUs para um quarto, depois com Culitho para um sexto. Culitho também é usado para novos processos de gravação, que também são mais frequentemente amigáveis aos negócios do que o processo de litografia, o que poderia reduzir o lead time (ACT), ou seja, o tempo de processamento, pela metade. Segundo a empresa, o cálculo é baseado em um cluster de GPU com A100.

15 vezes a velocidade das sinopses

A inteligência artificial também é usada em diversas áreas para a sinopse da empresa de software de design de semicondutores (EDA). Por exemplo, a empresa oferece aos seus clientes um copiloto (Synopsys.ai Copilot) em software próprio que pode tirar dúvidas, gerar scripts ou criar resumos.

A Nvidia Culitho garantiu inicialmente OPC e ILT com aceleradores A100 para um fator de cálculo 5x mais rápido, com a nova sinopse o H100 atinge um speedup de 15x e para atualizar para o H200 a empresa prevê um aumento de um fator de 20X em relação ao cálculo da CPU.

Copiloto da Synopsys Imagem 1 de 3

Simulação de circuito leva dias

A Synopsys também conta com GPUs NVIDIA para simulação de circuitos e análise de membros RC em seu próprio software Primesim. Para a análise dos membros RC da rede de fornecimento de energia (PDN), ou seja, a fonte de alimentação usando silício via (TSV), usando o exemplo de uma pilha HBM multicamadas, a Synopsys tem mais de 70 milhões de membros RC na fonte de alimentação e 10 milhões de MOSFETs para as camadas HBM reais que precisam ser examinadas quanto a erros. Esta tarefa no Synopsys Primesim ao usar processadores, 14 horas com um GH 200 e apenas 6 horas com quatro GH200s leva 30 horas.

Rede de distribuição de energia na HBM na Synopsys Imagem 1 de 4

No Flash, existem mais de 40 milhões de membros RC de fontes de alimentação, além de 150 milhões de transistores de efeito de campo (FETs). Lá, para a análise usando o processador são necessárias 104 horas, 39 horas com Nvidias A100 e 23 horas com quatro aceleradores AMPERE. Para uma SRAM, a análise da rede de fornecimento de energia com 400 milhões e, portanto, muito mais membros do RC ocupa a CPU por 19 dias. Usando a GPU H100, o processo pode ser reduzido para 6 dias ou três H100s para 3 dias, quase sete vezes mais curto.

A Techtip recebeu informações sobre este artigo da Nvidia como parte de um evento da fabricante em San Jose, Califórnia. Os custos de chegada, saída e cinco hospedagens em hotel foram arcados pela empresa. Não houve influência do fabricante nem obrigação de reportar.