突破精密制造极限,Quadro RTX提升光学检测速度至CPU的15倍

2020-08-10 11:18:13
借助Quadro RTX,Nanotronics将其深度学习光学检测平台的速度加速至CPU的15倍。

借助Quadro RTX,Nanotronics将其深度学习光学检测平台的速度加速至CPU的15倍

通过NVIDIA Quadro RTX技术赋力的AI,Nanotronics突破精密制造极限。

Nanotronics将超分辨率图像与深度学习相结合,部署在其nSpec系列光学检测工具中。

通过提供广泛的扫描方法和成像技术,这些工具能够帮助客户在整个生产流程中察觉异常和缺陷。

Nanotronics的平台将AI、自动化和3D成像功能相结合,使得半导体、材料等行业以及运营研发机构的客户可以实时并高质量地捕获和分析异常情况。

Nanotronics’ nSpec检测到一个碳化硅晶体的缺陷

Nanotronics’ nSpec检测到一个碳化硅晶体的缺陷

借助NVIDIA Quadro RTX 8000NVIDIA Quadro RTX 6000,Nanotronics在维持平台的精度和性能的同时,将其速度提升至CPU的15倍。NVIDIA RTX技术还释放了CPU,让CPU可以用于其他方面的计算。

RTX 6000和8000的架构能够有效利用不同的处理级别并加快分析速度,从而使nSpec工具变得灵活,而且不会折损任何处理能力。

Nanotronics联合创始人兼CEO Matthew Putman表示:“Nanotronics正在对其模型进行调整,以适应不断升级的拥有新核心的NVIDIA架构。”

NVIDIA Quadro RTX

提升准确性、灵活性和性能

Nanotronics平台采用计算机视觉和深度学习来简化检测流程。AI和人类视觉相比,能够更精准地捕获缺陷和异常。

借助这些深度学习模型,该公司能够在实时处理时获得极高的准确性。但是Nanotronics希望集成更为复杂的解决方案,满足客户在工作中不断增长的需求,比如更快地扫描大量样品等等。

NVIDIA Quadro RTX能够提供更多的内存和处理核心,这也使将nSpec产品集成至用于扫描、分析的生产流程中变得更加容易。

例如,在对半导体晶圆扫描的异常和缺陷检测进行深度学习分析时,Nanotronics发现Quadro RTX 6000的性能比传统企业级CPU快15倍。

一块晶圆的检测图样示例报告

一块晶圆的检测图样示例报告

Putman表示:“使用GPU进行深度学习算法的开发,为客户面临的一些最关键的技术挑战提供了解决方案。借助NVIDIA GPU,检测模型的运行速度比以前快了12至15倍。”

借助NVIDIA GPU,Nanotronics可以部署增强型AI解决方案,以在工业的工作流程中进行检测,从而使客户能够提高高精度制成品的质量以及生产效率。

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