NeMo TCAD仿真加速：毫秒级，效率万倍提升！

各位跨境行业的朋友们，大家好！今天咱们不聊市场风云，不聊流量转化，来聊点硬核的——半导体产业的“核武器”——技术计算机辅助设计（TCAD）仿真，以及人工智能如何给它插上翅膀。这可不是什么遥远的科学幻想，而是实实在在、能够加速我们国家半导体产业发展的重要工具。

在当今瞬息万变的科技世界，半导体芯片的重要性不言而喻。芯片的设计和制造，就像一场没有硝烟的战争，每一点效率的提升，都可能带来巨大的竞争优势。传统的芯片制造，从设计到测试，需要投入天文数字般的资金和漫长的时间。特别是在研发初期，每一次物理制造和测试都代价高昂。而TCAD仿真技术，就好比给工程师们提供了“虚拟制造”的能力，在电脑里就能把晶体管和集成电路的设计、构建、测试都模拟一遍，大大缩短了开发周期，也省下了巨额的实验成本。

然而，这些精密的仿真，计算量巨大，耗时可能长达数周，这对于追求极致效率的现代工业来说，是个不小的瓶颈。这个时候，人工智能（AI）的介入，就显得尤为关键了。新媒网跨境获悉，英伟达（NVIDIA）的PhysicsNeMo框架，正成为AI赋能TCAD仿真的核心利器。它能通过深度学习，构建出“AI替身模型”，把原来耗时数小时甚至数周的仿真，缩短到毫秒级，这简直是质的飞跃！想象一下，工程师可以迅速迭代数万次设计方案，这在以前是根本无法想象的。

像韩国的存储芯片巨头SK海力士，他们就在用PhysicsNeMo来开发高保真度的AI替身模型，加速半导体芯片设计和制造过程中的器件与工艺仿真。他们通过这个平台，快速构建了自己的AI模型，为芯片创新设计和生产解锁了新的大门。

AI物理：TCAD仿真的新引擎

TCAD，你可以简单理解为半导体领域的“数字沙盘”。它主要分两块：工艺TCAD和器件TCAD。

工艺TCAD：模拟芯片制造中的物理化学步骤，比如沉积、光刻、刻蚀、离子注入等，就像在虚拟世界里一步步“盖房子”。
器件TCAD：根据工艺仿真出的最终三维结构，模拟它的电学特性，看看这房子通电后功能如何。

随着晶体管的尺寸不断缩小到纳米级别，它们的行为变得异常复杂。传统的物理仿真不仅计算量巨大，而且精度要求也越来越高。AI增强型TCAD的出现，恰恰是解决这个难题的关键。

AI替身模型，就是基于深度学习的“超高速仿真副本”。它能以惊人的速度，替代那些计算缓慢的物理仿真。英伟达PhysicsNeMo平台提供的，就是这样一个“工具箱”，里面有Python模块，能够帮助开发者搭建可扩展、优化的训练和推理管线，快速开发和部署这些AI替身。新媒网跨境了解到，它将物理知识与数据相结合，为研究人员和开发者提供了丰富的AI模型架构，无论是图神经网络（GNN）、神经算子，还是结合物理信息（PINN）的混合方法，都能在这里找到优化的解决方案。这样一来，工程师们就能把精力放在解决具体的物理问题上，而不是从零开始搭建底层代码。

玩转PhysicsNeMo：实战入门指南

想要把PhysicsNeMo这个强大的工具用起来，其实并不复杂。对于我们跨境行业的创业者和技术人员来说，快速掌握新工具是核心竞争力。下面，我就以导师的口吻，一步步引导大家如何上手：

环境搭建是第一步。 最便捷的方式，是直接使用英伟达官方的NGC容器镜像。这里面把所有依赖（比如PyTorch、CUDA）都预装好了，省去了很多配置的麻烦。接着，把PhysicsNeMo的GitHub仓库克隆下来，就能拿到相关的参考应用示例了。如果你已经有了PyTorch的开发环境，也可以按照官方指引通过pip install来安装。
选择你的“模板”。 PhysicsNeMo提供了很多参考应用模板，你可以把它看作是搭积木的起始块。比如，如果你对TCAD流体动力学（CFD）仿真中基于图神经网络的替身模型感兴趣，就可以从“旋涡脱落”（vortex shedding）的案例入手。先跑通这个示例，理解它的逻辑。
定制化训练管线。 在跑通示例的基础上，你就可以开始用自己的数据来定制训练管线了。别忘了，PhysicsNeMo内嵌的分布式功能，能让你把这些模型扩展到全三维芯片尺度的仿真。这意味着，无论你的数据量有多大，计算需求有多高，这个平台都能帮你搞定。

SK海力士的实战经验分享

咱们来看看人家SK海力士是怎么把AI物理玩转起来的。这家韩国巨头，是全球高带宽内存（HBM）领域的领军者，他们的产品广泛应用于人工智能加速器和GPU中，对高性能计算至关重要。

SK海力士的TCAD智能团队，就聚焦在为“刻蚀”工艺开发AI替身模型。刻蚀，是半导体前端制造中一个极其关键的步骤，特别是对于先进存储技术。如果能通过预测模型来指导刻蚀过程，就能大大加快下一代存储设备的研发速度。
图显示了AI物理替身模型通过改进方法与TCAD仿真基准精度对比的提升。
图1. 替身模型通过改进方法预测刻蚀轮廓精度的逐步提升。

在刻蚀过程中，准确预测随时间变化的结构至关重要。虽然神经算子（neural operators）很强大，但它们通常需要大量数据，而实际生产中，数据稀缺是常态。为了克服这个挑战，SK海力士采用了基于图神经网络（GNN）的图网络模拟器（GNS）架构。GNS能够结合数值时间步进方法，有效地模拟几何结构随时间的变化，并且能在数据量不大的情况下，捕捉到关键的物理特性。

当然，原有的GNS模型还不足以完美模拟刻蚀过程。SK海力士的工程师们，在此基础上进行了大量的创新和优化。他们引入了一系列AI方法，比如：

MeshGraphNet (MGN)：有效降低了内存需求，让模型跑起来更“轻便”。
Chamfer Loss：用于速度计算，帮助模型更准确地理解变化趋势，降低了训练损失。
迭代重网格化：在每个迭代步骤中重新划分网格，显著提高了推理精度，让预测结果更贴近真实。
特征选择与多尺度消息传递：进一步优化了训练损失和推理精度。
迭代材料特征更新：在每次迭代中更新材料特征，再次提升了推理的准确性。

方法论	改进点
MeshGraphNet (MGN)	内存需求降低
Chamfer Loss 用于速度计算	训练损失减少
每次迭代步骤的网格重划分	推理精度提高
特征选择	推理精度提高
多尺度消息传递	训练损失减少
每次迭代步骤的材料特征更新	推理精度提高

表1. 用于刻蚀工艺AI替身模型的AI方法论。

SK海力士的TCAD智能团队坚信，AI增强型TCAD将成为半导体行业研发效率提升的关键。借助AI加速的TCAD预测能力，工程师们将能够真实评估由数十种配方组合产生的数万种工艺方案。这让TCAD从以往的定性指导，真正转变为半导体研发的定量优化框架。而英伟达PhysicsNeMo平台和GPU加速库开发的各类AI模型，正在其中发挥着至关重要的作用。