⚡ Samsung und SK hynix nutzen Nvidia-KI, um Chipsimulationen bis zu 1.600-mal schneller durchzuführen
Beim Nvidia AI Day in Seoul erklärte Samsung, dass ein auf Nvidia PhysicsNeMo basierender KI-Workflow eine thermische und mechanische Simulation auf Chipebene von etwa 18 Stunden auf einer 32-Kern-CPU auf 41 Sekunden verkürzt hat – rund 1.600-mal schneller. SK hynix gab an, dass seine Analyse von Wärme und Verformung des gesamten Chips inzwischen mehr als 30-mal schneller läuft als auf CPUs. Außerdem sagt ein KI-Modell Formen bei Ätzprozessen Dutzende Male schneller voraus als herkömmliche Simulationen.
⭐ Schnellere virtuelle Tests bedeuten weniger Produktionsläufe auf Probe – ein echter Vorteil, während Speicherhersteller darum wetteifern, für jeden KI-Chip-Kunden maßgeschneiderte HBM-Speicher zu entwickeln.
#AI
Beim Nvidia AI Day in Seoul erklärte Samsung, dass ein auf Nvidia PhysicsNeMo basierender KI-Workflow eine thermische und mechanische Simulation auf Chipebene von etwa 18 Stunden auf einer 32-Kern-CPU auf 41 Sekunden verkürzt hat – rund 1.600-mal schneller. SK hynix gab an, dass seine Analyse von Wärme und Verformung des gesamten Chips inzwischen mehr als 30-mal schneller läuft als auf CPUs. Außerdem sagt ein KI-Modell Formen bei Ätzprozessen Dutzende Male schneller voraus als herkömmliche Simulationen.
⭐ Schnellere virtuelle Tests bedeuten weniger Produktionsläufe auf Probe – ein echter Vorteil, während Speicherhersteller darum wetteifern, für jeden KI-Chip-Kunden maßgeschneiderte HBM-Speicher zu entwickeln.
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