仿真、协同与数据安全
半导体企业的 IT 有两条主线：一条是研发侧，EDA、版图验证、器件仿真都是算力密集型任务，集群排队一天，产品就晚一天；另一条是产线侧，设备参数、量测与缺陷数据分散在几十上百个系统里，靠人工导表分析。半导体行业解决方案用一套 IT 底座同时解决两边：研发侧以 HPC/GPU 集群与 InfiniBand 组网承载仿真计算，产线侧以 Kafka + Doris + AI 集群搭建 IOT 数据平台，再用私有化大模型做 AI Coding 与工艺知识问答。全程数据留在厂内，兼顾效率、良率与合规。
EDA、版图验证与器件仿真是典型的算力密集型任务。方案以 HPC 集群与 GPU 集群为核心，配合 InfiniBand 无阻塞组网，释放约 1.8 倍有效算力，算力利用率提升 90%，让仿真与验证不再排队抢机器。
设备数据分散孤立、分析依赖人工，是半导体厂最常见的效率黑洞。方案以 Kafka + Doris + AI 集群搭建 IOT 大数据分析平台，实现全产线设备 100% 采集覆盖，数据分析效率提升 5 倍。
大模型私有化部署支撑 AI Coding 与工艺知识问答，研发人效提升 35% 以上；代码、工艺参数与产线数据全部留在内网，外部 API 支出降为 0，数据不出厂。
产线数据分析效率提升 5 倍；AI Coding 让代码补全效率大幅提升，研发人效提升 35% 以上，工程师从找数据里解放出来。
AI 故障预警准确率达 95% 以上，工艺优化周期缩短 60%，人工分析依赖降低 80%，良率问题定位从「事后排查」变成「事前预警」。
私有化部署让外部大模型 API 支出降为 0、API 调用成本降低 80%；InfiniBand 网络释放约 1.8 倍有效算力，避免千万级算力浪费。
研发代码、工艺参数与设备数据留在厂内，配合权限管控与审计留痕，满足客户验厂、等保与供应链安全审核要求。
电路与版图仿真、器件建模、TCAD 等任务对并行算力和内存带宽要求极高。HPC + GPU 集群配合高速组网，缩短单次仿真周期，支撑多项目并行。
产线设备参数、量测与缺陷数据分散在多个系统。统一采集入湖后做良率关联分析，把工艺波动和缺陷模式尽快定位到机台与批次。
设备数据孤立、故障靠人工发现。IOT 大数据平台统一采集全产线设备数据，AI 故障预警准确率 95% 以上，减少非计划停机。
芯片研发代码量大、文档多，新人上手慢。私有化大模型提供代码补全、缺陷解释与规范问答，研发人效提升 35% 以上，且代码不出内网。
一条是研发侧，EDA、版图验证、器件仿真都是算力密集型任务，集群排队一天产品就晚一天；另一条是产线侧，设备参数、量测与缺陷数据分散在几十上百个系统里。
需要高主频 CPU 计算节点、大内存与高速并行存储，并配作业调度；集群排队时间直接决定流片节奏，节点配比与调度策略要按任务画像来调。
通过统一采集与数据底座把设备参数、量测与缺陷数据归集，再在其上做良率分析与设备故障预警，替代人工导表分析。
通过权限隔离、操作审计与数据外发管控，防止设计数据与工艺参数外泄。
可以。方案是在现有 IT 底座上做扩展与整合，尽量复用已有集群、存储与调度软件。
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