До сих пор считалось, что TSMC главным образом помогает Nvidia, осуществляя массовый выпуск чипов для неё, но компании на этой неделе привели пример и обратного взаимодействия. Технологии Nvidia помогают TSMC выпускать более качественные чипы и делать это быстрее, как отмечается в совместном пресс-релизе компаний.
72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию
Линия защиты: обзор виртуальных машин и песочниц для Android
От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте
Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»
Компьютер месяца — май 2026 года
Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone
Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены
Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей
Вычислительная литография и симуляция процессов, происходящих на уровне транзисторов, позволяют TSMC улучшить производственные условия и ускорить разработку новинок. Искусственный интеллект при поддержке Nvidia теперь помогает быстрее проектировать чипы, быстрее осваивать их массовое производство и лучше контролировать показатели качества.
В частности, так называемая вычислительная литография позволяет TSMC разрабатывать фотомаски для изготовления чипов на 20–50 % эффективнее по сравнению с методом, для которого вместо GPU используются CPU. Себестоимость при этом остаётся прежней. TSMC полагается на библиотеку cuLitho, которая ускоряет расчёты силами графических процессоров Nvidia.
В области материаловедения TSMC полагается на инструмент cuEST, который позволяет симулировать свойства материалов на уровне транзисторов, ускоряя расчёты в области химии в 50 раз. За поддержку стабильности техпроцессов при производстве чипов в компании отвечает библиотека cuML компании Nvidia, позволяющая полагаться на технологии машинного обучения при контроле за технологическими процессами. Кроме того, ИИ-модели Nvidia позволяют оптимизировать логистические и производственные процессы TSMC, добиваясь максимальной отдачи с точки зрения объёмов выпуска продукции. Метод цифровых двойников и технология FabTwin активно для этого используется. Внедрение новых технологий сначала отрабатывается на виртуальном двойнике, и только в случае успеха переносится в реальный сценарий.
Платформа Metropolis и инструментарий TAO Toolkit позволяют TSMC более эффективно осуществлять поиск дефектов при обработке кремниевых пластин. ИИ сам подстраивается под изменения в типах дефектов и не требует регулярного переобучения, позволяя сохранять качество продукции без дополнительных затрат времени.
Добавить комментарий