通过 NVIDIA CUDA-X 增强半导体制造中的机器学习模型

为了提高半导体制造中机器学习模型的效率和准确性，NVIDIA 推出了其 CUDA-X 数据科学库。这些库，包括 cuDF 和 cuML，旨在解决如数据集不平衡和需要细致评估指标等常见挑战，正如 NVIDIA 所描述的那样。

通过 GPU 加速优化特征工程

特征工程被强调为提高模型性能和部署准备度的关键步骤。NVIDIA 采用 GPU 加速以高效地设计特征，在保持或提高模型准确率的同时，将 ETL 处理时间显著缩短最多达 40%。此优化对于高通量制造环境的操作可行性至关重要。

特征工程中的关键技术

采用三种主要技术来优化特征工程：

• 利用位置特征：使用空间数据（如晶圆上的 X 和 Y 坐标）来考虑空间依赖性，这对于预测建模很重要，因为物理位置可能会影响芯片性能。
• 合并测试结果：通过将相关的测试结果分组并计算有代表性的统计数据，将多个测量值合成为一个统一的特征，从而提高模型准确性并减少 20% 的不必要测试。
• 结合先验概率：利用历史数据根据测试仪 ID 和晶圆位置等因素计算先验概率，通过承认制造中的内在偏差来提高模型预测的准确性。

对半导体制造的影响

通过实施这些与 NVIDIA CUDA-X 库相关的技术，处理时间和模型准确性都得到了显著提升。在 GPU 上高效地执行复杂计算确保了操作保持在严格的生产时间内，尤其对于后期测试和快速决策至关重要。

通过整合这些先进的特征工程技术，NVIDIA 不仅提升了机器学习模型的性能，还优化了整个半导体制造过程。这种方法凸显了利用高性能计算在技术要求严苛的环境中驱动创新和效率的潜力。