Até então, acreditava-se que a TSMC apoiava a Nvidia principalmente produzindo chips em massa para ela, mas esta semana as empresas também citaram um exemplo da interação inversa. As tecnologias da Nvidia ajudam a TSMC a produzir chips de maior qualidade mais rapidamente, conforme observado em um comunicado de imprensa conjunto.
Fonte da imagem: TSMC
A litografia computacional e a simulação em nível de transistor permitem à TSMC melhorar as condições de fabricação e acelerar o desenvolvimento de novos produtos. A inteligência artificial, com o apoio da Nvidia, agora ajuda a acelerar o projeto de chips, a produção em massa e a controlar melhor os indicadores de qualidade.
Em particular, a litografia computacional permite à TSMC desenvolver fotomáscaras para a fabricação de chips com uma eficiência 20 a 50% maior do que um método que utiliza CPUs em vez de GPUs. Os custos permanecem os mesmos. A TSMC utiliza a biblioteca cuLitho, que acelera os cálculos usando GPUs da Nvidia.
Na área de ciência dos materiais, a TSMC utiliza a ferramenta cuEST, que simula as propriedades dos materiais em nível de transistor, acelerando os cálculos químicos em até 50 vezes. A biblioteca cuML da Nvidia é responsável por manter a estabilidade do processo durante a produção de chips, permitindo que as tecnologias de aprendizado de máquina controlem o processo. Além disso, os modelos de IA da Nvidia ajudam a otimizar os processos de logística e produção da TSMC, maximizando a produção. Gêmeos digitais e a tecnologia FabTwin são utilizados ativamente para esse fim. As novas tecnologias são testadas primeiro em um gêmeo virtual e, somente se forem bem-sucedidas, são transferidas para um cenário real.
A plataforma Metropolis e o TAO Toolkit permitem que a TSMC detecte defeitos com mais eficácia durante o processamento de wafers de silício. A própria IAAdapta-se às mudanças nos tipos de defeitos e não requer treinamento regular, permitindo que você mantenha a qualidade do produto sem custos adicionais de tempo.