アメリカの半導体大手AMDは、韓国のスタートアップ企業AiBizがAMD EPYCサーバープロセッサーを使用して、GPUに依存せずに半導体ウェハの欠陥をリアルタイムで検出していると発表しました。この取り組みは、製造量を増加させ、チップメーカーのコストを削減することができると考えられています。AiBizは、半導体製造装置からのセンサーデータを分析し、生産プロセス中に発生する欠陥をタイムリーに特定する「DutchBoy」というプラットフォームを開発しました。同社によると、このシステムは現在、韓国と中国の西安にあるSamsung Electronicsの製造工場に導入されています。
従来のAIワークロードが通常GPUを必要とするのとは異なり、DutchBoyは完全にAMD EPYCサーバーCPUに依存して動作します。AiBizは、その軽量なAIモデルがCPUを使用してリアルタイム推論を行うことで、ハードウェアコスト、電力消費、製造施設内の熱生成を削減できると述べています。
AiBizの技術が半導体の生産量を大幅に向上させる
同社は、その技術が半導体の生産量を約3%から5%改善し、高額なウェハの損失を防ぐことができると予測しています。AiBizは、このシステムが大手チップメーカーに年間最大1億ドルのコスト削減をもたらすと推定しており、欠陥が生産に広がる前にタイムリーに特定できるためです。AiBizによれば、そのソフトウェアは半導体エッチング装置内に直接インストールされ、20台の製造ツールからのデータを継続的に処理しています。このシステムは、各機械から約300のセンサーの読み取りを100ミリ秒ごとに収集し、時系列異常検出とグラフニューラルネットワークを利用して異常な操作条件を検出します。
AiBizのCTO、崔賢鎮は「私たちは製造プロセスの早い段階で小さな問題を発見し、工場の生産量を向上させることができます」と述べています。
同社が挙げた例の一つは、エッチング室内のアークで、これは半導体ウェハを損傷する可能性があります。DutchBoyは、これらのイベントに関連する異常なセンサーのピークを検出し、欠陥が発生する前にエンジニアに通知することができます。AiBizはまた、そのAIモデルのパラメータが10万未満であるため、GPUではなくCPU上で効率的に動作できると述べています。後者は通常、より多くの電力を消費し、追加の冷却が必要です。AiBizのCEO、河承載は「私たちの軽量AIプロセスは、CPU上で推論を行うことで実現されます。
システムがCPUとGPUの組み合わせであれば、コストが高くなり、より多くの電力を消費し、より多くの熱を生成します」と述べています。
同社は、以前はIntelプロセッサーを使用していましたが、センサーデータの量が増加するにつれて性能のボトルネックに直面しました。AMD EPYCプロセッサーに切り替えた後、AiBizはソフトウェアの最適化を経て、AI推論性能が30%向上したと報告しています。AMDはこのスタートアップ企業と協力し、リアルタイム推論に適したサーバー構成を選定し、EPYCハードウェアへの早期アクセスの機会を提供しました。ハードウェアサプライヤーのHPEもこの展開をサポートし、適切なサーバープラットフォームの特定を手助けしました。AMDのビジネス開発シニアマネージャー、Varun Selvarajは「私たちの目標は、適切なEPYC CPU——適切なコア、周波数、キャッシュ、メモリ帯域幅——をAiBizの軽量モデルにマッチさせ、センサーデータが存在する場所で効率的に動作させることです」と述べています。
AiBizは、Samsung以外の外部半導体組立およびテスト施設への展開を拡大する計画で、LG Innotekや他の製造業者も含まれています。同社はまた、SK Hynix、Intel、Micronなど、他のグローバルウェハファウンドリへの進出を目指しています。