數字孿生為晶圓廠(chǎng)和AI 工廠(chǎng)提速

許多公司都在采用 Nvidia 的數字孿生技術(shù)來(lái)推動(dòng)復雜制造工廠(chǎng)的發(fā)展。

臺積電正在使用其晶圓廠(chǎng)的數字孿生，而 Jacobs（包括英國的 PA Consulting）正在利用其在運輸和水務(wù)系統中的數字孿生專(zhuān)業(yè)知識來(lái)優(yōu)化 AI 數據中心。其他使用該技術(shù)的電子公司包括富士康、臺達、緯創(chuàng )和和碩。

臺積電正在與一家人工智能驅動(dòng)的數字孿生初創(chuàng )公司合作，以?xún)?yōu)化其新晶圓廠(chǎng)的規劃和建設。通過(guò)在數字孿生中可視化這些優(yōu)化的布局，規劃團隊可以主動(dòng)識別和解決設備碰撞，了解系統相互依賴(lài)關(guān)系，并評估對空間和運營(yíng)關(guān)鍵績(jì)效指標的影響。

它使用 Nvidia 的 cuOpt 流程優(yōu)化庫與 Isaac Lab 進(jìn)行優(yōu)化和強化學(xué)習，從而在幾秒鐘內生成復雜的多級管道系統。這使工程師能夠虛擬驗證復雜的管道布線(xiàn)，并大幅減少設計修訂。

“臺積電在多個(gè)樓層都有錯綜復雜的管道，”Nvidia Omniverse 和模擬技術(shù)副總裁 Rev Lebaredian 說(shuō)?！敖柚?Omniverse，他們能夠在短短幾天而不是幾個(gè)月內完成完整的管道規劃?！?/p>

TSMC 還使用 Vision Language Models 和 Vision Foundation Models 來(lái)改進(jìn)自動(dòng)化缺陷分類(lèi)工作流程，提高對晶圓產(chǎn)品缺陷進(jìn)行分類(lèi)的效率，以便工程師查明問(wèn)題的潛在根本原因。

Jacobs 正在使用 Nvidia 的 Omniverse Blueprint 來(lái)改進(jìn) AI 工廠(chǎng)的設計、模擬、部署和運營(yíng)。

Jacobs 將測試和增強端到端藍圖工作流程，從而準確模擬設施設備的效率、吞吐量和彈性。數字孿生的創(chuàng )建是為了結合數十億個(gè)組件的設計和仿真，以構建 AI 工廠(chǎng)的數字孿生，并在電源、冷卻和網(wǎng)絡(luò )生態(tài)系統中進(jìn)行新的集成。這使工程團隊能夠在物理精確的虛擬環(huán)境中設計、仿真和優(yōu)化工廠(chǎng)，從而實(shí)現早期問(wèn)題檢測并創(chuàng )建更智能、更可靠的設施。

Jacobs 執行副總裁 Koti Vadlamudi 表示：“十多年來(lái)，Jacobs 一直為水和運輸領(lǐng)域的客戶(hù)使用數字孿生技術(shù)，徹底改變了我們設計、建造、運營(yíng)和維護關(guān)鍵基礎設施的方式。

“現在，AI 數據中心正在使用數字孿生進(jìn)行構建和智能設計，創(chuàng )建物理基礎設施的精確、實(shí)時(shí)副本，以預測潛在問(wèn)題、優(yōu)化運營(yíng)并積極影響能源消耗，確保我們的社區擁有更加互聯(lián)和可持續的未來(lái)?！?/p>

這被 Start Campus 用于葡萄牙的 SINES DC Campus 的 1.2GW 人工智能規模數據中心，完全由可再生能源供電，并使用零水系統進(jìn)行冷卻。在澳大利亞，該公司正在與量子計算初創(chuàng )公司 PsiQuantum 合作，為正在開(kāi)發(fā)的最大公用事業(yè)規模、容錯量子計算機之一提供總體規劃、方案設計和工程服務(wù)。

Delta Electronics、Foxconn 和 Wistron 也在他們的電子工廠(chǎng)中使用數字孿生。將 Universal Scene Description （OpenUSD） 與 Nvidia Omniverse 庫和數字孿生藍圖相結合，可以加速工廠(chǎng)中使用的自主機器人和機器人隊列的開(kāi)發(fā)、測試和驗證。

在其中國臺灣工廠(chǎng)，富士康的工程師依靠由 OpenUSD、Siemens 和 Omniverse 技術(shù)開(kāi)發(fā)的 Fii 數字孿生平臺來(lái)設計和模擬機器人工作單元、裝配線(xiàn)和整個(gè)工廠(chǎng)布局。

這些數字孿生連接到材料控制系統，并使用 Autodesk Flexsim、Nvidia cuOpt 和 Nvidia Isaac Sim 使工程師能夠模擬和動(dòng)態(tài)優(yōu)化材料、設備、自主移動(dòng)機器人 （AMR）、自動(dòng)導引車(chē)以及其他機器人和人類(lèi)的流動(dòng)。

標準數字孿生模型允許快速遷移設計和計劃，并輕松重新配置以用于新工廠(chǎng)部署。使用 Omniverse Blueprint for AI Factory 數字孿生，富士康可以在液冷 POD 中模擬和測試 GB200 Grace Blackwell 超級芯片，以復制 AI 工廠(chǎng)的條件。

同樣，緯創(chuàng )數字孿生 （WiDT） 平臺使用 Autodesk、Cadence 和 Microsoft 的軟件，并利用 Nvidia Omniverse 庫。將 WiDT 平臺連接到生成式 AI 工具和來(lái)自表面貼裝技術(shù) （SMT） 機器和車(chē)間控制系統的實(shí)時(shí)數據，使運營(yíng)團隊能夠可視化實(shí)時(shí)儀表板，以快速診斷和改進(jìn)機器和工廠(chǎng)的性能。