TSMC, Nvidia yapay zekasıyla çip üretiminde verimliliği artırıyor

TSMC, gelişmiş çip tasarımı ve üretim süreçlerinde NVIDIA’nın hızlandırılmış bilgi işlem ve yapay zeka teknolojilerinden yararlanıyor. GPU hızlandırmalı elektronik yapı simülasyonları, yarı iletken malzeme tasarımına yönelik kimya simülasyonlarında ortalama 50 kata varan hızlanma sağlıyor.

TSMC, gelişmiş çip tasarımı ve üretim süreçlerini desteklemek için NVIDIA’nın hızlandırılmış bilgi işlem ve yapay zeka teknolojilerini kullanıyor. Şirket, yarı iletken üretiminde işlem sürelerini kısaltmak, enerji verimliliğini artırmak, üretim verimini yükseltmek ve fabrika operasyonlarını daha etkin yönetmek amacıyla NVIDIA CUDA-X kütüphaneleri, yapay zeka modelleri, Omniverse ve Metropolis platformlarından yararlanıyor. Çiplerin daha ileri teknoloji düğümlerine taşınması, sektördeki hesaplama ihtiyacını da artırıyor. Hesaplamalı litografi, transistör simülasyonu, proses kontrolü ve wafer denetimi gibi alanlarda yüksek işlem gücünün yanı sıra gerçek zamanlı optimizasyon ve yapay zeka destekli analizler önem kazanıyor.NVIDIA Kurucusu ve CEO’su Jensen Huang, TSMC ile yaklaşık 30 yıldır bilgi işlem teknolojilerinin sınırlarını genişletmek için çalıştıklarını belirtti. Huang, NVIDIA’nın yapay zeka ve hızlandırılmış bilgi işlem teknolojilerinin üretim süreçlerine entegre edilmesinin, yeni nesil çiplerde hız, verimlilik ve üretim kalitesini artırdığını söyledi. TSMC Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO’su C.C. Wei de iki şirket arasındaki uzun vadeli iş birliğine dikkat çekti. Wei, NVIDIA’nın hızlandırılmış bilgi işlem ve yapay zeka çözümlerinin fabrika operasyonları, litografi, proses kontrolü ve denetim süreçlerinde kullanılmasının TSMC’nin teknoloji liderliğini ve üretim kabiliyetini güçlendirdiğini ifade etti.CUDA-X İLE LİTOGRAFİ SÜREÇLERİ HIZLANIYORTSMC, gelişmiş yarı iletken tasarım ve üretim süreçlerinde NVIDIA CUDA-X kütüphanelerini kullanıyor. Şirket, hesaplamalı litografi alanında NVIDIA cuLitho teknolojisinden yararlanarak çip maskesi tasarımında işlem süresini ve maliyet etkinliğini iyileştiriyor. NVIDIA’ya göre cuLitho, CPU tabanlı hesaplamalı litografi süreçlerine kıyasla aynı sahip olma maliyeti korunurken yüzde 20 ila yüzde 50 arasında işlem süresi veya maliyet etkinliği avantajı sağlayabiliyor. Transistör, ekipman ve proses simülasyonu tarafında ise TSMC, NVIDIA cuEST kütüphanesinden faydalanıyor. GPU hızlandırmalı elektronik yapı simülasyonları, yarı iletken malzeme tasarımına yönelik kimya simülasyonlarında ortalama 50 kata varan hızlanma sağlıyor.ÜRETİM PLANLAMASINDA YAPAY ZEKA ETKİSİTSMC, gelişmiş proses kontrolü için NVIDIA cuML makine öğrenimi kütüphanesini kullanıyor. Bu teknoloji, şirketin yüz binlerce proses parametresini büyük ölçekli analizlerle işlemesine ve makine öğrenimi modelleri için daha hassas girdiler oluşturmasına imkan tanıyor. Bu yaklaşım, üretim süreçlerindeki varyasyonun azaltılmasına ve kalite kontrol mekanizmalarının güçlendirilmesine katkı sağlıyor. Üretim operasyonlarının optimizasyonunda ise CUDA destekli GPU hesaplama altyapısı öne çıkıyor. NVIDIA H200 GPU’lar üzerinde yürütülen hızlandırılmış planlama hesaplamaları, karmaşık üretim kısıtlarının daha etkin yönetilmesine ve fabrika verimliliğinin artırılmasına yardımcı oluyor.METROPOLIS VE TAO İLE HATA İNCELEMESİ GELİŞİYORYarı iletken üretiminde çipler daha karmaşık hale geldikçe, nanometre ölçeğindeki küçük kusurlar da kalite ve verim üzerinde belirleyici olabiliyor. TSMC, bu alanda NVIDIA Metropolis platformu ve NVIDIA TAO Araç Seti’ni kullanarak görsel yapay zeka destekli hata sınıflandırma süreçlerini geliştiriyor. Söz konusu teknoloji, kusur tespitinde doğruluğu artırırken, süreç koşulları, denetim araçları ve hata türleri değiştikçe yeniden etiketleme ve model eğitimi ihtiyacını azaltmayı hedefliyor. Böylece TSMC, kalite kontrol süreçlerinde daha hızlı ve daha esnek bir denetim altyapısı kurmayı amaçlıyor.TSMC, FABTWIN İÇİN OMNIVERSE’I DEĞERLENDİRİYORTSMC, gelişmiş fabrika tasarımı ve operasyonel planlama için NVIDIA Omniverse kütüphaneleriyle FabTwin adlı sanal üretim ortamı üzerinde de çalışıyor. FabTwin, proses araç yerleşimlerinin ve simülasyon iş akışlarının dijital ortamda test edilmesine imkan tanıyor. Bu sayede TSMC, fiziksel yatırım kararları alınmadan önce farklı üretim senaryolarını karşılaştırabiliyor, olası darboğazları daha erken tespit edebiliyor ve planlama süreçlerini hızlandırabiliyor.