Los chips multitroquel, conocidos como circuitos integrados tridimensionales o circuitos integrados 3D, representan un paso revolucionario en el diseño de semiconductores. Los chips se apilan verticalmente para crear una estructura compacta que aumenta el rendimiento sin aumentar el consumo de energía.
Sin embargo, a medida que los chips se vuelven más densos, presentan desafíos más complejos en la gestión de las tensiones electromagnéticas y térmicas. Para comprender y abordar esto, las visualizaciones multifísicas 3D avanzadas se vuelven esenciales para los procesos de diseño y diagnóstico.
En la Design Automation Conference en junio de 2024, un evento global que muestra los últimos desarrollos en chips y sistemas, Ansys, una empresa que desarrolla software de simulación de ingeniería y diseño 3D, compartiró cómo está utilizando la tecnología de NVIDIA para superar estos desafíos y construir la próxima generación de sistemas de semiconductores.
Para permitir visualizaciones 3D de los resultados de la simulación para sus usuarios, Ansys utiliza NVIDIA Omniverse, una plataforma de interfaces de programación de aplicaciones, kits de desarrollo de software y servicios que permite a los desarrolladores integrar fácilmente las tecnologías de renderizado Universal Scene Description (OpenUSD) y NVIDIA RTX en las herramientas de software y los workflows de simulación existentes.
La plataforma impulsa las visualizaciones de los resultados de IC 3D de los solucionadores Ansys para que los ingenieros puedan evaluar fenómenos como los campos electromagnéticos y las variaciones de temperatura para optimizar los chips para un procesamiento más rápido, una mayor funcionalidad y una mayor confiabilidad.
Con Ansys Icepak en la plataforma NVIDIA Omniverse, los ingenieros pueden simular temperaturas en un chip de acuerdo con diferentes perfiles de potencia y planos de planta. La búsqueda de puntos calientes de chips puede conducir a un mejor diseño de los propios chips, así como de los dispositivos de refrigeración auxiliares. Sin embargo, estas simulaciones 3D-IC son computacionalmente intensivas, lo que limita el número de simulaciones y puntos de diseño que los usuarios pueden explorar.
Utilizando NVIDIA Modulus, combinado con técnicas novedosas para manejar patrones de energía arbitrarios en el pipeline de datos electrotérmicos RedHawk-SC de Ansys y el framework de entrenamiento de modelos, el equipo de investigación y desarrollo de Ansys está explorando la aceleración de los workflows de simulación con modelos sustitutos basados en IA. Modulus es un framework de IA de código abierto para construir, entrenar y ajustar modelos de física-ML a escala con una sencilla interfaz de Python.
Con la arquitectura de operador neuronal de NVIDIA Modulus Fourier (FNO), que puede parametrizar soluciones para una distribución de ecuaciones diferenciales parciales, los investigadores de Ansys crearon un modelo sustituto de IA que predice de manera eficiente los perfiles de temperatura para cualquier perfil de potencia dado y un plano de planta determinado definido por parámetros del sistema como el coeficiente de transferencia de calor, el grosor y las propiedades del material. Este modelo ofrece resultados casi en tiempo real a costos computacionales significativamente reducidos, lo que permite a los usuarios de Ansys explorar un espacio de diseño más amplio para nuevos chips.
Tras una exitosa prueba de concepto, el equipo de Ansys explorará la integración de dichos modelos sustitutos de IA para su plataforma RedHawk-SC de próxima generación utilizando NVIDIA Modulus.
A medida que se desarrollen más modelos sustitutos, el equipo también buscará mejorar la generalidad y la precisión del modelo a través del ajuste fino in situ. Esto permitirá a los usuarios de RedHawk-SC beneficiarse de workflows de simulación más rápidos, acceso a un espacio de diseño más amplio y la capacidad de refinar modelos con sus propios datos para fomentar la innovación y la seguridad en el desarrollo de productos.