NVIDIA KI erobert die Chipfabrik: TSMC setzt auf GPU-Beschleunigung vom Design bis zur Fertigung

2. Simulation von Transistoren und Materialien — NVIDIA cuEST

• Werkzeug: cuEST, eine GPU-beschleunigte Bibliothek zur Simulation elektronischer Strukturen .
• Verbesserung: 50-mal schnellere Chemiesimulationen im Durchschnitt für das Design von Halbleitermaterialien. Dies ermöglicht eine rasche Bewertung von fortschrittlichen Transistormaterialien und chemischen Formulierungen .

3. Fortschrittliche Prozesssteuerung — NVIDIA cuML

• Werkzeug: cuML, eine GPU-beschleunigte Machine-Learning-Bibliothek (Teil der RAPIDS-Suite) .
• Verbesserung: TSMC nutzt cuML, um umfangreiche Analysen auf GPUs durchzuführen. Hierbei werden Hunderttausende von Prozessparametern, die sich über tausende Fertigungsschritte erstrecken, in präzise Eingaben für ML-Modelle umgewandelt. Das Ergebnis ist eine signifikante Reduzierung der Prozessvariabilität und eine höhere Ausbeute .

4. Fabrikproduktivität — GPU-beschleunigte Planung

TSMC führt seine Aufgaben zur Fabrikplanung und Betriebsoptimierung auf NVIDIA H200 Tensor Core GPUs aus. Dabei kommen CUDA-X-Bibliotheken zum Einsatz, um diskrete Optimierungsalgorithmen zu beschleunigen. Dies verkürzt die Zeit für die Produktionsplanung und verbessert den Gesamtdurchsatz der Fab .

5. Fehlererkennung — NVIDIA Metropolis + TAO Toolkit

• Plattformen: NVIDIA Metropolis (eine Plattform für visuelle KI) und NVIDIA TAO Toolkit (ein Toolkit zur Feinabstimmung von KI-Modellen) .
• Verbesserung: Automatisierte Fehlererkennung mit visueller KI, die die Erkennung von Defekten im Nanometer-Bereich verbessert und gleichzeitig wiederholte manuelle Kennzeichnungs- und Neutrainingszyklen deutlich reduziert .

6. Digitaler Fabrik-Zwilling — NVIDIA Omniverse (FabTwin)

• Plattform: NVIDIA Omniverse, genutzt zum Aufbau und zur Erkundung eines FabTwin — eines digitalen Zwillings einer Halbleiterfabrik .
• Zweck: Ermöglicht es TSMC, Fabriklayouts, Materialflüsse, Gerätekonfigurationen und die Produktionslogistik in einer physikalisch akkuraten, virtuellen Umgebung zu simulieren und zu optimieren, bevor Änderungen an der realen Fabrik vorgenommen werden .

Zusammenfassung der Technologien im Überblick

Der gesamte Technologie-Stack läuft auf NVIDIA CUDA-X-Bibliotheken und KI-Modellen, die auf NVIDIA-GPUs in den TSMC-Produktionsstätten eingesetzt werden .