使用AI物理技术进行技术计算机辅助设计仿真
技术计算机辅助设计仿真，涵盖工艺仿真与器件仿真，是现代半导体制造的关键环节。它们实现了“虚拟制造”，使工程师能够在投入昂贵的物理制造流程之前，以数字化方式设计、构建和测试晶体管与集成电路。这种方法将开发时间从数年缩短至数月，节省了数十亿美元的实验性制造成本。
然而，这些仿真计算密集，可能需要长达数周才能完成，从而延误制造期限。AI增强的TCAD是应对这一挑战的关键解决方案。这正是某机构推出的PhysicsNeMo和Apollo框架的用武之地。PhysicsNeMo框架允许开发者使用最先进的架构构建用于工程与科学仿真的高保真替代模型。上个月在SC25大会上发布的Apollo则通过提供领域特定的预训练模型，使这一过程变得更加容易。
某全球领先的存储芯片制造商的工程师正在利用AI物理技术开发高保真替代模型，以加速半导体芯片设计和制造中的器件与工艺仿真。通过使用某机构的PhysicsNeMo框架，工程师们快速推进了专有AI模型的开发，这些模型能够为器件设计与制造的创新解锁强大工具。
在本文中，将引导您了解使用PhysicsNeMo开发自定义模型的基本步骤，并分享某存储芯片制造商的TCAD智能团队如何利用PhysicsNeMo加速其AI物理模型的开发。
将AI物理技术应用于TCAD
TCAD是用于建模和优化半导体器件制造与物理特性的专用软件仿真领域。它通常分为两个主要部分——工艺TCAD和器件TCAD。工艺TCAD仿真模拟芯片制造的物理和化学步骤，例如沉积、光刻、蚀刻和离子注入。器件TCAD仿真则利用工艺仿真预测的最终3D结构，并模拟其电气行为。工程师针对不同用例利用各种仿真解决方案，范围从原子尺度的密度泛函理论仿真到腔室尺度的计算流体动力学仿真。
AI增强的TCAD为半导体制造商带来了根本性的颠覆性机遇。随着晶体管尺寸缩小到纳米尺度，其行为的复杂性增加，使得精确仿真对于设计下一代器件变得不可或缺，同时也使仿真成本呈数量级增长。
AI替代模型——可以通过某机构的PhysicsNeMo创建——是基于深度学习的超快速模型，能够替代缓慢的、基于物理的仿真。这种方法将仿真时间从数小时减少到毫秒级，从而极大地加速了半导体器件的设计与优化，使工程师能够探索更广泛的可能性。
PhysicsNeMo提供了Python模块，用于构建可扩展且经过优化的训练和推理流程，以开发和部署AI替代模型。该框架提供了多种针对科学与工程调优的AI模型，并支持将物理知识与数据相结合。
对于探索使用神经算子、图神经网络或Transformer的AI物理研究者和开发者，或者对物理信息神经网络或介于两者之间的混合方法感兴趣的人来说，PhysicsNeMo提供了一个优化的软件栈，使他们能够大规模地训练模型。工程师使用PhysicsNeMo中必要的构建模块，减轻了从零开始开发的需要。这使他们能够减少开发详细AI方法所需的工作量，转而专注于利用其领域专业知识为特定的物理问题开发替代模型。
开始使用PhysicsNeMo
使用PhysicsNeMo构建AI替代模型的最简单方法是使用其中一个参考应用实例。这些示例为您提供了训练代码和数据的可用模板。以下是您将遵循的一般步骤指南，以官方示例为指导：
- 安装PhysicsNeMo：首先，需要设置环境。最简单的方法是使用官方的某机构NGC容器，该容器已预装了所有依赖项。接下来，克隆PhysicsNeMo的GitHub仓库以获取相关的参考应用实例。如果已有为PyTorch设置的现有开发环境，可以按照此处概述的步骤从源代码进行pip安装。
- 选择并定制一个实例：假设您有兴趣为TCAD CFD仿真开发基于GNN的替代模型，可以从涡旋脱落实例入手。在复制示例后，可以开始根据自定义数据定制训练流程。也可以在其他模型架构（如DoMINO或Transolver）上评估您的自定义数据。PhysicsNeMo实例中内置的分布式功能允许您将上述任何架构扩展到完整的3D芯片尺度仿真。
接下来，让我们看看某存储芯片制造商的工程师如何将PhysicsNeMo用于众多TCAD用例之一。
某存储芯片制造商如何使用AI物理技术进行TCAD
位于韩国的某存储芯片制造商是生产高带宽内存的全球领导者，这是先进AI加速器和图形处理器的关键组件。其产品对于从数据中心服务器和个人计算机到智能手机和下一代AI系统的广泛电子设备至关重要。
该公司的工程师正在率先使用AI物理技术，通过开发高保真替代模型来加速器件和工艺仿真。利用某机构的PhysicsNeMo框架，他们快速推进了其专有的AI模型开发。一个例子是该制造商TCAD智能团队为蚀刻工艺开发AI替代模型的工作，蚀刻是半导体前端制造中日益关键的过程，尤其是对于先进存储技术。通过采用预测建模来指导蚀刻过程，该制造商旨在加快下一代存储器件的开发。
图1. 随着所用方法的改进，预测蚀刻轮廓的替代模型在准确性上的逐步提升。
准确预测蚀刻过程中随时间变化的结构对于该制造商至关重要。虽然神经算子有益，但它们通常需要大型数据集且难以应对数据稀缺的挑战。为了解决这个问题，该制造商采用了基于图网络的模拟器架构，其基础是图神经网络，该架构结合了数值时间步进方法，以有效模拟随时间变化的几何形状。GNS捕捉局部相互作用，用最少的训练数据表示关键的物理属性。然而，现有的GNS模型不足以有效模拟蚀刻过程，因此需要开发额外的AI模型来提高仿真的准确性和效率。
| 方法论 | 改进 |
|---|---|
| MeshGraphNet | 内存需求降低 |
| 使用Chamfer Loss进行速度计算 | 训练损失减少 |
| 每个迭代步骤重新划分网格 | 推理准确性提高 |
| 特征选择 | 推理准确性提高 |
| 多尺度消息传递 | 训练损失减少 |
| 每个迭代步骤更新材料特征 | 推理准确性提高 |
表1. 应用于蚀刻过程AI替代模型的AI方法论
该制造商的TCAD智能团队相信，AI增强的TCAD将成为半导体行业研究生产力的关键推动因素。通过利用AI加速的TCAD预测，工程师将能够现实地评估由数十种配方组合生成的数以万计的工艺案例。这一进步使得TCAD能够超越定性指导，成为半导体研发的定量优化框架。
利用PhysicsNeMo框架和图形处理器加速库开发的广泛的AI模型，在高效实现这些能力方面发挥着至关重要的作用。
如何开始使用某机构PhysicsNeMo
如果您是TCAD应用开发者或AI物理研究员，PhysicsNeMo是您加速AI模型开发的强大工具。与其从头开始构建一切，不如利用PhysicsNeMo的模块和模型架构，以前所未有的速度和简洁性构建企业级的物理AI解决方案。
该制造商的TCAD工程师采用这种方法，将他们的领域专业知识和精力集中在有效建模其问题和构建熟练的模型上，而不是使用低级库编写训练流程。
您可以通过以下资源了解更多信息：
- 某机构PhysicsNeMo产品页面
- PhysicsNeMo GitHub仓库
- 用户指南
- 将PhysicsNeMo与您的PyTorch模型结合使用
- 实例：
- 在Hugging Face上探索Jupyter notebook
- 完整参考实例仓库
- 自定进度课程：利用某机构AI物理技术加速计算机辅助工程
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