将工业级 EDA 任务带进工作站:硅程科技借助 NVIDIA 实现芯片光学邻近效应修正

2026-06-16 22:25:31
作者:NVIDIA
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问财摘要

1、硅程科技是一家专注于AI与EDA技术融合的创新公司,开发新一代AI EDA软件,将深度神经网络、物理约束层与NVIDIA技术结合,构建了AI OPC软件,将传统OPC流程中15轮的迭代修正压缩到3轮。 2、该软件在配备4张NVIDIA RTX 5880 Ada GPU的工作站上,可在4小时内完成10mm×10mm、28nm工艺、Metal1层的OPC任务,过去需要调度1000核以上高性能CPU。 3、硅程科技用深度神经网络提升效率,用物理约束层确保结果可控,用NVIDIA TensorRT和NVIDIA CUDA释放GPU的计算潜力,用软件架构来整合工业级应用。
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NVIDIA 初创加速计划会员企业硅程科技(Silicon Thread)是一家聚焦于 AI 与 EDA 技术融合的创新公司,其面向芯片设计与制造的协同优化场景,开发新一代 AI EDA 软件。

硅程科技将深度神经网络、物理约束层与 NVIDIA TensorRT、CUDA 等技术结合,构建了可直接处理大规模芯片设计的 AI OPC 软件。该软件面向完整的芯片设计版图,自动完成版图读取、数据预处理、GPU 并行计算和基于标准格式(GDSII/OASIS)的版图输出,将传统 OPC 流程中 15 轮的迭代修正压缩到 3 轮。

在配备 4 张 NVIDIA RTX 5880 Ada GPU 的单台工作站上,该软件在 4 小时内完成了 10mm × 10mm、28nm 工艺、Metal 1 层的 OPC 任务。过去,这类工业级任务通常需要调度 1000 核以上高性能 CPU。这类长期由大规模计算基础设施承担的关键任务,开始能够在工作站平台上完成,意味着 GPU 能够大幅提升传统计算任务的运行效率。

芯片设计与制造的发展,始终依赖设计工具、制造设备和计算平台的共同进步。随着工艺持续演进,传统流程的计算与时间成本急剧攀升。硅程科技用深度神经网络提升效率,用物理约束层确保结果可控,用 NVIDIA TensorRT 和 NVIDIA CUDA 释放 GPU 的计算潜力,用软件架构来整合工业级应用。其中 AI 不是辅助工具,GPU 也不是硬件附属,它们正在真正切入芯片制造前最关键、最耗时的工业级计算任务。

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