Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Trong những tiến bộ mới nhất trong sản xuất chip, việc tập trung vào kỹ thuật tính năng đã cải thiện đáng kể hiệu suất mô hình và khả năng sẵn sàng triển khai. Nhờ tận dụng các thư viện Khoa học Dữ liệu CUDA-X, các nhà sản xuất đã có thể giảm thời gian xử lý ETL tới 40% và cải thiện hiệu quả vận hành trong các môi trường thông lượng cao. Việc tích hợp các tính năng vị trí, chẳng hạn như tọa độ của chip trên wafer, đặc biệt hiệu quả trong việc nắm bắt các phụ thuộc không gian ảnh hưởng đến hiệu suất chip.

Việc áp dụng các kỹ thuật hợp nhất cũng giúp kết hợp nhiều phép đo kiểm tra thành một tính năng thống nhất. Kỹ thuật này không chỉ cải thiện độ chính xác của mô hình mà còn giảm 20% các phép đo không cần thiết, giúp giảm chi phí sản xuất và thời gian chu kỳ. Việc sử dụng cudf.pandas giúp đơn giản hóa các thao tác này để mỗi chip được biểu diễn bằng một phép đo thống nhất duy nhất.

Ngoài ra, bằng cách kết hợp các xác suất trước đó dựa trên dữ liệu lịch sử, mô hình giờ đây có thể hiểu sâu hơn về quy trình sản xuất. Việc tính toán các xác suất này cho phép các nhà sản xuất tính đến các sai số và xu hướng cố hữu, chẳng hạn như tỷ lệ lỗi liên quan đến một máy kiểm tra cụ thể hoặc tỷ lệ đạt của một con chip dựa trên vị trí của nó trên wafer. Khả năng thực hiện các phép tính này một cách nhanh chóng và trên quy mô lớn là rất quan trọng, đặc biệt là trong các thử nghiệm giai đoạn cuối, nơi kết quả kịp thời là điều cần thiết.

Nhìn chung, với việc triển khai các thư viện tăng tốc GPU CUDA-X, các quy trình kỹ thuật tính năng giờ đây có thể cung cấp thông tin chi tiết trong lịch trình vận hành chặt chẽ, thường chỉ trong vòng chưa đầy 10 phút. Sự tăng tốc này cho phép các nhà sản xuất đáp ứng service-level agreement (SLA) nghiêm ngặt cho các hoạt động thử nghiệm mà không ảnh hưởng đến độ phức tạp về mặt chức năng, từ đó mang lại thông tin chi tiết về năng suất được cải thiện và giảm thiểu sự dư thừa trong thử nghiệm.