KI-gestütztes Halbleiterdesign Thermische Simulation bis zu 100-mal schneller

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Ansys gibt die Integration des Nvidia Modulus AI-Frameworks in die Ansys-Produkte für das Halbleiterdesign bekannt. Somit will der Simulationsspezialist KI-Funktionen bereitstellen, welche die Designoptimierung erheblich beschleunigen.

Die Integration ermöglicht es Ingenieuren, maßgeschneiderte und generative KI-Surrogatmodelle zu erstellen, die Design-Iterationen beschleunigen und einen größeren Designraum erkunden. Die Technologie-Integration wird die Ergebnisse für eine breite Palette von Produkten verbessern, darunter GPUs, HPC-Chips, KI-Chips, Smartphone-Prozessoren und fortschrittliche analoge integrierte Schaltungen.

Wärmevorhersage mit Nvidia Modulus

Nvidia Modulus ist ein Physik-AI-Framework zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen, die physikbasiertes Domänenwissen mit Simulationsdaten kombinieren. Auf diese Weise können Benutzer maßgeschneiderte KI-Engines für ihre Anforderungen erstellen. Mit der Integration von KI in computergestützte Engineering-Workflows ist für Anwender eine nahtlose und integrierte Pipeline wichtig. Mit dieser ist es möglich, von Solvern generierte Daten an KI-Frameworks weiterzuleiten, die zum Trainieren von Modellen dienen. Durch die Integration des Nvidia Modulus Frameworks in die Ansys SeaScape-Plattform können Kunden die von Ansys-Tools generierten High-Fidelity-Daten zum Trainieren ihrer KI-Engines verwenden und die neu erstellte Engine anschließend für eine robustere Design-Exploration einsetzen.

Optimales Halbleiterdesign auf der Grundlage der gewünschten Spezifikationen

Beispielsweise können Konstrukteure ihre KI-Modelle im integrierten Modulus-Framework trainieren, indem sie ihre Bibliothek mit fertigen Designs in Ansys RedHawk-SC verwenden. Sobald die KI trainiert ist, kann sie zur Identifizierung optimaler Designs auf der Grundlage der gewünschten Spezifikationen - wie Größe, Stromverbrauch und Leistung - in einem Bruchteil der Zeit eingesetzt werden. Ansys plant, die von Modulus entwickelten KI-Beschleuniger in seine Halbleiterlösungen RedHawk-SC, Totem-SC, PathFinder-SC und RedHawk-SC Electrothermal zu integrieren, um die thermische Simulation zu beschleunigen und die Leistungsberechnung zu erleichtern. Mit diesem KI-verbesserten Prozess haben Ansys und Nvidia eine über 100-fache Beschleunigung für thermische Simulationen nachgewiesen.

Langjährige Zusammenarbeit

„Nvidia arbeitet seit vielen Jahren eng mit Ansys zusammen, sowohl als Partner als auch als Kunde“, sagt John Lee, Vice President und General Manager der Business Unit Halbleiter, Elektronik und Optik bei Ansys. „Die Fortschritte von Ansys bei den Lösungen für das Halbleiterdesign wurden durch die leistungsstarken Chips von Nvidia vorangetrieben und ermöglicht, und die Zusammenarbeit wird unseren gemeinsamen Kunden auch weiterhin modernste EDA-Tools zur Verfügung stellen.“

„Nvidia Modulus macht es einfach, KI-Modelle zu trainieren und einzusetzen, die physikalisch informiert sind und reale Kausalitäten widerspiegeln“, sagte Tim Costa, Senior Director of CAE, EDA & Quantum and HPC bei Nvidia.

„Die Integration mit Ansys-Simulationsprodukten für Multiphysik-Halbleiterdesign sind ideale Anwendungen für Modulus, um die Simulationsgeschwindigkeit zu erhöhen und effizient die besten Designlösungen zu identifizieren.“

Ansys ist auf der Supercomputing24 in Atlanta, GA vom 17. bis 22. November 2024 am Stand Nr. 2741, zu finden.

Weitere Informationen: https://www.ansys.com/

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