반도체 생산공정 이상 징후 GPU 기반 딥 러닝 툴로 막는다

미국 나노트로닉스가 엔비디아 쿼드로 RTX로 구현한 AI 기술로 기존 CPU 기반 광학 검사 플랫폼 대비 최대 15배 이상을 가속화해 정밀 제조의 한계를 극복했습니다
by NVIDIA Korea

나노트로닉스(Nanotronics)엔비디아 쿼드로(Quadro) RTX로 구현된 AI 기술로 정밀 제조의 한계를 극복하고 있습니다.

미국 뉴욕 브루클린에 위치한 나노트로닉스는 자사의 첨단 광학검사 도구인 앤스펙(nSpec) 라인에 초고해상도= 이미지와 딥 러닝 기술을 함께 적용했습니다.

고객들은 다양한 스캔 방법과 이미징 기술을 제공하는 나노트로닉스의 첨단 광학검사 도구를 사용해 생산공정 전반에서 이상징후, 결함, 그 외 관심 있는 기능들을 발견할 수 있죠.

나노트로닉스 플랫폼은 AI, 자동화, 3D 이미징 기술을 통합해 반도체, 소재 업계의 고객들과 연구개발(R&D) 시설 운영자들이 수준 높은 성능으로 이상징후를 실시간

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나노트로닉스의 앤스펙 제품으로 발견한 탄화규소 결함 모습

으로 포착하고 분석할 수 있도록 지원합니다.

나노트로닉스는 엔비디아 쿼드로 RTX 80006000 GPU를 통해 정확성과 성능을 유지하면서 플랫폼 속도를 CPU 대비 최대 15배 가속화했습니다. , 엔비디아 RTX 기술 덕분에 사용하지 않게 된 여분의 CPU 용량으로 다른 컴퓨팅 작업을 할 수 있죠.

RTX 6000 8000의 아키텍처는 서로 다른 프로세싱 수준을 효율적으로 활용하고 분석을 가속화해 앤스펙 도구의 프로세싱 성능은 그대로 유지하면서 속도는 높이고, 사용자 필요에 맞게 설정할 수 있게 지원합니다.

나노트로닉스의 공동설립자 겸 CEO인 매튜 풋맨(Matthew Putman)나노트로닉스는 자사 모델을 새로운 코어 유형으로 끊임없이 발전하는 엔비디아 아키텍처에 맞게 조정하고 있습니다라고 말했습니다.

정확도, 유연성, 성능을 개선하는 엔비디아 쿼드로 RTX

나노트로닉스 플랫폼은 컴퓨터 비전과 딥 러닝을 통해 검사 프로세스를 간소화합니다. , AI는 사람의 시각보다 더 정확하게 결함과 이상징후를 포착합니다.

이런 딥 러닝 모델을 통해나노트로닉스는 매우 높은 정확도를 갖춘 준실시간(near real-time) 프로세싱을 구현할 수 있습니다. 사실, 나노트로닉스의 목표는 더 많은 샘플을 더 빠르게 스캔하는 기능 등 고객들이 점점 엄격해 가는 워크플로우 조건을 충족할 수 있도록 지원하는 고차원 솔루션을 적용하는것이었습니다.

엔비디아 쿼드로 RTX는 더 커진 메모리와 프로세싱 코어를 제공해 면적이 넓고 부피가 큰 폼팩터를 가진 구성요소 등의 물체를 대량으로 스캔하고 분석해 그 결과를 보고하는 생산 파이프라인에 앤스펙 제품을 쉽게 적용할 수 있습니다.

예를 들어, 나노트로닉스는 반도체 웨이퍼 스캔의 이상징후와 결함을 탐지하기 위해 딥 러닝 분석을 실행할 때 쿼드로 RTX 6000가 기존 엔터프라이즈 CPU 대비 15배 빠른 성능을 보인다는 것을 알게 됐습니다.

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웨이퍼의 결함지도(defect maps)를 보여주는 샘플 보고서

풋맨 CEO우리는 GPU 기반 딥 러닝 알고리즘을 개발해 고객들이 직면한 가장 중요한 기술 문제에 대한 해결책을 제공해왔습니다. 자사 탐지 모델에 엔비디아 GPU를 적용해 기존 방식 보다 12~15배 더 빠르게 작업을 끝낼 수 있었죠라고 말했습니다.

나노트로닉스는 엔비디아 GPU를 통해 산업 워크플로우 탐지를 위한 한 층 개선된 AI 솔루션을 구현할 수 있게 됐으며, 고객들은 고정밀 제품의 품질을 더 효과적으로 보증할 수 있게 됐습니다.

나노트로닉스는 12 11일부터 12일까지 총 이틀간 미국 애리조나주 글렌데일에서 열리는 미항공우주방위서밋(American Aerospace & Defense Summit)에서 지능형 수동 제조(intelligent manual manufacturing)의 최신 개발 동향을 논할 예정입니다.