Ansys 在設(shè)計自動化會議上探討 NVIDIA Omniverse 與 Modulus 如何幫助加快模擬工作流。

多裸晶芯片，即三維集成電路（3D-IC）是半導體設(shè)計的一次巨大進步。這種設(shè)計通過將芯片垂直堆疊成一個緊湊的結(jié)構(gòu)，在不增加功耗的情況下提升性能。

但隨著芯片密度的增加，它們給電磁和熱應力管理帶來了更復雜的挑戰(zhàn)。為了解并解決這一問題，需要在設(shè)計和診斷過程中使用先進的 3D 多物理場可視化技術(shù)。

在設(shè)計自動化會議（展示芯片和系統(tǒng)最新發(fā)展的全球盛會）上，工程模擬和 3D 設(shè)計軟件開發(fā)公司 Ansys 將介紹如何使用 NVIDIA 技術(shù)克服這些挑戰(zhàn)，構(gòu)建出新一代半導體系統(tǒng)。

為了讓用戶能夠?qū)崿F(xiàn)模擬結(jié)果的 3D 可視化，Ansys 使用了NVIDIA Omniverse。NVIDIA Omniverse 是一個由應用編程接口（API）、軟件開發(fā)套件（SDK）和服務(wù)組成的平臺。借助該平臺，開發(fā)者能夠輕松地將通用場景描述（OpenUSD）和NVIDIA RTX渲染技術(shù)集成到現(xiàn)有的軟件工具和模擬工作流中。

該平臺實現(xiàn)了 Ansys 求解器 3D-IC 結(jié)果的可視化，使工程師能夠通過評估電磁場、溫度變化等現(xiàn)象對芯片進行優(yōu)化，獲得更快的數(shù)據(jù)速率、更強的功能和更高的可靠性。

借助 NVIDIA Omniverse 平臺上的 Ansys Icepak，工程師可以根據(jù)不同的功率曲線和布局方案模擬整個芯片的溫度。在找到芯片熱點后，就可以更好地設(shè)計芯片本身以及輔助冷卻裝置。但這些 3D-IC 模擬工作的計算量很大，限制了用戶可以探索的模擬和設(shè)計點的數(shù)量。

Ansys 研發(fā)團隊正在將 NVIDIA Modulus 與 Ansys RedHawk-SC 電熱數(shù)據(jù)管線和模型訓練框架中處理新任意功率模式的新技術(shù)相結(jié)合，以便探索如何使用基于 AI 的代理模型加速模擬工作流。Modulus 是一個用于通過簡單的 Python 接口構(gòu)建、訓練和調(diào)優(yōu)物理機器學習模型的開源 AI 框架。

NVIDIA Modulus 傅里葉神經(jīng)算子（FNO）架構(gòu)可以為偏微分方程的分布求解提供參數(shù)。借助該架構(gòu)，Ansys 的研究人員創(chuàng)建了一個 AI 代理模型。該模型能夠根據(jù)任何給定功率配置以及由熱傳導系數(shù)、厚度和材料屬性等系統(tǒng)參數(shù)定義的給定布局方案，高效預測溫度曲線。它能在大幅降低計算成本的同時，提供近乎實時的結(jié)果，使 Ansys 用戶能夠探索更加廣闊的芯片設(shè)計空間。

Ansys 使用三維 FNO 模型來推斷芯片表面在未知功率曲線、給定芯片高度和傳熱系數(shù)邊界條件下的溫度。

即使面對從未見過的功率曲線、給定裸片高度和傳熱系數(shù)邊界條件，Ansys 也能夠使用 3D FNO 模型來推理芯片表面溫度。

在成功進行概念驗證后，Ansys 團隊將探索如何使用 NVIDIA Modulus 為其新一代 RedHawk-SC 平臺集成此類 AI 代理模型。

隨著更多代理模型被開發(fā)，該團隊還將通過現(xiàn)場微調(diào)提高模型的通用性和準確性。這樣，RedHawk-SC 用戶就能受益于更加快速的模擬工作流、獲得更加廣闊的設(shè)計空間并且利用自己的數(shù)據(jù)來完善模型，提高產(chǎn)品開發(fā)的創(chuàng)新性和安全性。