NVDA$211.15-0.95%TSM$418.61+1.69%COST$956.07-4.71%

TSMC își mută o parte din calculele critice din fabrici pe GPU-uri NVIDIA pentru a scurta timpii de producție și a crește randamentul, folosind biblioteci CUDA-X și modele de inteligență artificială în etape precum litografia, simularea tranzistorilor, controlul de proces și inspecția plachetelor, potrivit NVIDIA News. Miza operațională este reducerea complexității și a costurilor de calcul pe măsură ce industria trece la noduri de fabricație tot mai avansate.

Pe fondul creșterii dificultății de a duce un cip de la proiectare la producție de volum, TSMC folosește „accelerated computing” (calcul accelerat, adică rularea sarcinilor pe procesoare grafice) și AI pentru a îmbunătăți timpul de răspuns, eficiența energetică, randamentul (yield) și productivitatea în fabricile avansate, conform aceleiași surse.

Unde intră AI și GPU-urile în fluxul de fabricație

TSMC utilizează biblioteci NVIDIA CUDA-X și modele AI pentru a accelera mai multe tipuri de sarcini pe GPU-uri NVIDIA, în special în zone cu simulări masive și optimizări în timp real:

• Litografie computațională: compania folosește NVIDIA cuLitho, o bibliotecă accelerată pe GPU pentru litografie (procesul de „imprimare” a modelelor pe măști și plachete). NVIDIA afirmă un plus de 20–50% la eficiența costurilor sau la timpul de ciclu față de litografia computațională bazată pe CPU, „menținând același cost de deținere”.
• Simulări pentru tranzistori, echipamente și procese: TSMC folosește NVIDIA cuEST, bibliotecă pentru simulări de structură electronică, cu simulări de chimie de 50 de ori mai rapide, în medie, pentru proiectarea materialelor semiconductoare.
• Control avansat de proces: prin biblioteca de învățare automată NVIDIA cuML, TSMC accelerează analitica la scară mare, pentru a „distila” sute de mii de parametri de proces din mii de pași în intrări pentru modele de machine learning, cu efect de reducere a variației de proces.
• Optimizarea operațiunilor din fabrică: calculele de planificare (scheduling) accelerate pe GPU, cu CUDA, au dus la „îmbunătățiri notabile” ale productivității, folosind NVIDIA H200 GPUs, prin gestionarea mai bună a constrângerilor și „fluidizarea” traseelor de producție.

Inspecția defectelor: AI vizual pentru defecte la scară nanometrică

În paralel, TSMC folosește platforma NVIDIA Metropolis și NVIDIA TAO Toolkit pentru clasificarea avansată a defectelor, pe baza „vision AI” (AI pentru analiză de imagini). NVIDIA susține că această abordare a îmbunătățit detectarea defectelor la scară nanometrică și a redus nevoia de etichetare repetată și reantrenare, pe măsură ce se schimbă condițiile de proces, instrumentele de inspecție și tipurile de defecte.

„FabTwin”: simulare înainte de investiții fizice

TSMC mai spune că explorează biblioteci NVIDIA Omniverse pentru a construi „FabTwin”, un mediu virtual al fabricii, folosit pentru evaluarea configurațiilor de amplasare a echipamentelor și a fluxurilor de simulare. Ideea este testarea scenariilor digital înainte de implementarea fizică, pentru a identifica mai devreme constrângeri și pentru a accelera deciziile „înainte de orice angajamente fizice sau de capital”.

De ce contează

Dincolo de parteneriatul în sine, mesajul operațional este că, la noduri avansate, fabrica devine o problemă de calcul la scară foarte mare, iar avantajul competitiv se mută tot mai mult în capacitatea de a rula simulări, optimizări și inspecții asistate de AI mai rapid și mai eficient energetic. În măsura în care aceste accelerări se confirmă în producția de volum, ele pot însemna timpi mai scurți de ramp-up, randament mai bun și utilizare mai eficientă a capacităților din fabrici.