Samsung và NVIDIA rút mô phỏng chip từ 18 giờ xuống 17 giây

Một phép tính mô phỏng từng ngốn gần cả ngày làm việc của kỹ sư chip nay chỉ còn chưa đầy nửa phút. Tại sự kiện NVIDIA AI Day Seoul 2026, Samsung trình diễn quy trình mới: thay vì để CPU 32 nhân tính gần 18 giờ, hãng chạy bài toán mô phỏng nhiệt và cơ học trên một GPU NVIDIA H100 trong 41 giây, và chỉ 17 giây khi dùng bốn GPU. Con số tương đương mức tăng tốc khoảng 3.800 lần, nhưng nó chỉ đúng cho một trường hợp thử nghiệm cụ thể, chứ không có nghĩa toàn bộ quy trình thiết kế chip đều nhanh lên ngần ấy lần.

Mô phỏng 18 giờ rút còn 17 giây bằng cách nào

Quy trình mà Samsung trình diễn có tên AI Homogenization, tạm hiểu là đồng nhất hóa bằng AI. Thay vì tính toán chi tiết từng điểm trên toàn bộ cấu trúc chip, đội ngũ Samsung chia cấu trúc thành nhiều vùng nhỏ, dùng AI để dự đoán đặc tính vật liệu đồng nhất đại diện cho từng vùng, rồi giải bài toán trên một lưới tính toán thô hơn và chạy toàn bộ trên GPU. Một thuật toán do Samsung phát triển giảm sai số tại ranh giới giữa các vùng.

Các mô hình trong quy trình được xây dựng bằng PhysicsNeMo, framework mã nguồn mở của NVIDIA cho học máy khoa học, kết hợp với Warp. Theo Samsung, sai số của kết quả mô phỏng nằm trong khoảng 0,8% đến 1,6%, và độ chính xác khi dự đoán độ dẫn nhiệt dọc hiệu dụng của vật liệu đạt 99,17%.

Kỹ sư Lee Sung-yeop thuộc đội CS của bộ phận bán dẫn Samsung cho biết các thiết bị ngày càng nhỏ và quy trình sản xuất ngày càng phức tạp đã khiến lỗi liên quan tới nhiệt và ứng suất trở thành ưu tiên hàng đầu. Nói cách khác, bài toán mà Samsung chọn để tăng tốc không phải một bài toán phụ, mà là nút thắt đang lớn dần theo từng thế hệ chip.

Vì sao mô phỏng nhiệt và ứng suất ngày càng quan trọng

Khi bóng bán dẫn thu nhỏ và mật độ linh kiện tăng lên, nhiệt tỏa ra trên mỗi milimét vuông cũng tăng theo, trong khi khoảng cách giữa các lớp vật liệu ngày càng hẹp. Một điểm nóng cục bộ có thể làm chip chạy sai, giảm tuổi thọ, hoặc tệ hơn là khiến cả một lô sản xuất không đạt chuẩn. Ứng suất cơ học cũng vậy: các lớp vật liệu giãn nở khác nhau khi nóng lên, có thể làm nứt hoặc cong cấu trúc chip.

Mô phỏng là cách duy nhất để nhìn thấy những vấn đề này trước khi chip được sản xuất thật, vì không ai có thể đo nhiệt độ bên trong từng lớp của một con chip đang chạy. Vấn đề là mô phỏng truyền thống rất chậm: mỗi lần thử một phương án thiết khác, kỹ sư phải chờ hàng giờ mới có kết quả. Rút thời gian mô phỏng từ 18 giờ xuống 17 giây đồng nghĩa kỹ sư có thể thử hàng trăm phương án trong khoảng thời gian trước đây chỉ đủ cho một phương án.

SK hynix cũng tăng tốc mô phỏng tại cùng sự kiện

Samsung không phải hãng duy nhất mang kết quả mô phỏng tới NVIDIA AI Day Seoul. Tại cùng sự kiện, SK hynix cho biết phân tích nhiệt và biến dạng toàn chip của hãng chạy nhanh hơn 30 lần so với phương pháp CPU truyền thống, còn mô hình AI dự đoán biên dạng khắc, tức hình dạng rãnh được tạo ra khi khắc vật liệu trong sản xuất chip, nhanh hơn hàng chục lần so với mô phỏng chuẩn.

Cả hai hãng đều xây dựng mô hình của mình trên PhysicsNeMo của NVIDIA. Sự trùng hợp này cho thấy tăng tốc mô phỏng bằng AI đang trở thành hướng đi chung của ngành bán dẫn Hàn Quốc, chứ không phải một màn trình diễn đơn lẻ của riêng Samsung.

Samsung còn dùng GPU NVIDIA ở những khâu nào khác

Ngoài mô phỏng nhiệt và cơ học, Samsung cho biết hãng đang mở rộng tăng tốc GPU sang nhiều khâu khác của công đoạn thiết kế và nghiên cứu bán dẫn. Nền tảng sMOL của Samsung chạy một số phép tính hóa học lượng tử nhanh hơn tới 5 lần nhờ thư viện cuEST của NVIDIA. Hãng cũng dùng cuISS và cuDSS, hai thư viện tăng tốc cho các phép tính trên hệ phương trình tuyến tính thưa trong công cụ thiết kế chip, và đã mở rộng tăng tốc GPU sang mô phỏng quy trình và mô phỏng quang học.

NVIDIA cũng nhắc tới khả năng dùng Agent Toolkit của hãng để kết nối các công cụ mô phỏng và mô hình AI của Samsung, để các agent kỹ thuật trong tương lai có thể tự chạy phân tích và so sánh các phương án thiết kế. Đây mới chỉ là khả năng được mô tả cho tương lai, chưa phải hệ thống đã triển khai, nên cần đọc đúng mức độ của nó: một hướng phát triển, không phải một sản phẩm đang chạy.

Con số 3.800 lần cần hiểu đúng

Con số gây ấn tượng nhất của câu chuyện này cũng là con số dễ bị hiểu sai nhất. Mức tăng tốc khoảng 3.800 lần được tính trên một trường hợp mô phỏng cụ thể, trong điều kiện thử nghiệm do chính Samsung và NVIDIA công bố. Phép so sánh đặt một bên là bài toán chạy trên lưới tính toán mịn bằng CPU 32 nhân, bên còn lại là bài toán chạy trên lưới thô hơn với đặc tính vật liệu do AI dự đoán trên GPU. Hai phía không giải đúng cùng một bài toán theo cùng một cách, nên con số phản ánh hiệu quả của cả một quy trình mới, chứ không phải tốc độ thuần túy của phần cứng. Các hãng cũng chưa công bố dữ liệu về năng suất sản xuất hay thời gian đưa chip ra thị trường, và không có benchmark độc lập nào đi kèm.

Dù vậy, ý nghĩa thực tế của kết quả vẫn rõ ràng. Nếu một phép mô phỏng từng tốn 18 giờ nay chỉ còn 17 giây mà vẫn giữ sai số dưới 2%, kỹ sư chip sẽ thử được nhiều phương án hơn trong cùng một khoảng thời gian, và những phương án trước đây bị bỏ qua vì quá tốn thời gian tính toán sẽ lần đầu trở nên khả thi. Điều cần chờ tiếp theo là Samsung chứng minh quy trình này giữ được độ chính xác trên nhiều thiết kế thực tế khác nhau, chứ không chỉ trên trường hợp đã trình diễn tại Seoul.

Nguồn tham khảo: Samsung Electronics, NVIDIA