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深度学习服务器应用
秋池深度学习服务器在晶圆半导体检测设备中的应用

秋池深度学习服务器在晶圆半导体检测设备中的应用



场景半导体晶圆视觉检测,被测物尺寸小、特征值数据量大,对采集、计算、传输和存储要求高;


需求: 接6颗0.3-0.5um线阵相机,同时用6张GPU对相应相机采集的数据进行计算后存储;


难点: 电脑插槽PCIE带宽、GPU算力、网络数据传输带宽、存储速度和稳定性。


方案应用:1拖6计算机矩阵

1台服务器

CPU:W-3323(主频:3.5GHz,最高睿频:3.9GHz,12核24线程); 

插槽:秋池定制服务器主板,4个PCIEX16,3个PCIEX8 插槽;

应用:3张两口图像卡+3张2口100G网卡; 

存储:PCIE 4.0 NVMeM.2 980 PRO 2T SSD+ 8T企业级HDD ;

6台工控机

CPU:I9-13900K(主频:3.0GHz,最高睿频:5.8GHz,24核32线程); 

插槽:秋池定制工业主板,2个PCIEX16,3个PCIEX4,2个PCI插槽;

应用:1张4090显卡+ 1张1口100G网卡; 

存储:PCIE 4.0 NVMeM.2 980 PRO 2T SSD+20T企业级HDD;


方案优势:

服务器端:  

数据存储与备份:支持RAID 0/1模式,六台工控机采集的原始数据,通过万兆网络传输至服务器,

实现秒级存储与历史追溯。

设备协同控制:服务器通过网口与六台工控机分别连接不同检测模块(如电子束显微镜、激光共聚焦扫描仪),

实现同步扫描,检测效率提升40%。

PCLE扩展能力:提供1个PCIe x16和6个PCIe x8的带宽,支持同时接入六台工控机的万兆网卡、数据采集卡

及GPU加速卡,满足多通道并行检测需求。 

工控机端:  

低延迟预处理:工控机通过图像采集卡对CCD相机采集的晶圆图像进行降噪、ROI区域提取,

减少服务器计算负载,延迟降低至5ms以内。

GPU加速缺陷检测:工控机搭载NVIDIA GPU,运行深度学习模型,实现晶圆表面缺陷(划痕、污渍等)的实时识别,

检测精度达99.2%。  

PCLE扩展能力:提供1个PCIe x16和4个PCIe x4的带宽,支持同时接入数据采集卡及GPU加速卡,满足多通道并行检测需求。 


总结: 

该方案采用集中采集,分布计算的计算矩阵。在保证带宽、算力及存储资源充分利用的前提下,提供性价比优势。

服务器与工控机的协同架构,通过算力分层处理、工业级可靠性和智能化升级,成为半导体检测升级的核心方案。