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
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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.