딥심 주식회사
DeepSim, Inc.
GPU 가속과 AI로 반도체 열 시뮬레이션을 1000배 더 빠르고 정밀하게 수행하는 플랫폼
유료apiLLM 기반
웹사이트 방문하기deepsim.io
아이닥와(과) 비교하기딥심 주식회사 대안 모아보기소개
딥심 주식회사는 엔지니어가 복잡한 3차원 물리 시뮬레이션을 더 빠르게 수행하고 설계 결과를 일찍 확인할 수 있도록 개발된 AI 물리 시뮬레이션 기업입니다. 주요 대상은 반도체와 패키지의 열·기계 거동을 분석하는 칩 설계자, 열 관리 엔지니어, 시스템 개발자이며, 배터리 팩과 위성처럼 설계 반복이 중요한 분야에도 적용 가능성을 제시하고 있습니다. 기존 유한요소법 도구가 요구하는 복잡한 물리 설정과 대규모 계산의 부담을 줄이는 것이 핵심입니다. 작동 방식은 가볍고 학습하기 쉬운 AI 모델을 기존 시뮬레이션에 결합하고, GPU 가속 솔버로 계산을 수행하는 구조입니다. AI가 물리 설정과 계산 과정을 보조하므로 사용자는 해석 전처리보다 설계 조건 비교와 결과 판단에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. 특히 원자 수준의 재료 특성부터 트랜지스터, 회로, 칩과 패키지까지 서로 다른 규모를 하나의 흐름에서 연결하는 멀티스케일 접근을 지향합니다. 이 때문에 단순히 기존 시뮬레이터의 계산 속도만 높이는 도구라기보다, 상세한 형상과 열 거동을 유지하면서 설계 탐색의 범위를 넓히는 대안으로 볼 수 있습니다. 현재 공개된 정보상 제품은 상용화가 진행 중인 단계이며, DeepSim은 반도체 기업과 협력해 기술을 발전시키고 Intel과의 검증도 진행하고 있습니다. 다만 모든 산업과 물리 문제를 폭넓게 지원하는 범용 해석 패키지라기보다는, AI 칩과 반도체 열 해석을 중심으로 전문성을 확장하는 플랫폼에 가깝습니다.
활용 워크플로우
입력
STEP/IGES 형식의 3D CAD 지오메트리 데이터칩셋 레이아웃별 전력 밀도 맵(Power Map)재료의 열전도성 및 물리적 특성 파라미터시스템 경계 조건 및 환경 변수(Boundary Conditions)
딥심 주식회사
AI 기반 지오메트리 전처리 및 자동 메싱(Meshing)Physics-Informed AI 모델을 활용한 고속 열 유동 해석GPU 가속 파이프라인 기반 대규모 병렬 연산 처리Intel 표준 데이터셋 기반 시뮬레이션 정확도 검증
출력
고해상도 3D 열 분포 시각화 데이터시스템 신뢰성 분석 및 핫스팟 진단 리포트냉각 성능 최적화를 위한 하드웨어 설계 수정안디지털 트윈 구축을 위한 물리 해석 결과 파일
AI 칩 최적화 경로
멀티 다이(Multi-die) 및 2.5D/3D 패키징 구조에서의 상호 열 간섭을 집중 분석하고 설계 병목 현상을 해결합니다.
워크플로우 자동화 경로
Python API 및 PyTorch 연동을 통해 반복적인 설계 검증 과정을 자동화된 파이프라인으로 구축합니다.
핵심 차별점: 전통적인 FEM 방식 대비 1000배 빠른 속도로 수십억 개의 파라미터를 가진 대규모 AI 칩의 열 물리 시뮬레이션을 수행합니다.
주요 기능
- AI 기반 고속 물리 솔버 (기존 대비 1000배 확장성)
- GPU 가속 단일 칩에서 수십억 노드 처리
- 반도체 패키징 열 관리 자동 최적화
- 수동 메쉬 생성 없는 자동화 엔드투엔드 시뮬레이터
- Intel 연동 검증 프로세스
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 가장 큰 장점은 압도적인 속도와 확장성입니다. 단일 GPU에서 수십억 개의 노드를 처리할 수 있어 기존 도구로는 불가능했던 초고해상도 시뮬레이션이 가능하며, 특히 반도체 열 해석 분야에서 인텔(Intel)과의 협업을 통해 기술력을 검증받았습니다. 스탠퍼드 박사 출신 파운더들의 전문성을 바탕으로 번거로운 메쉬 설정 과정을 자동화하여 엔지니어가 단순 작업 대신 상위 설계 결정에 집중할 수 있게 돕습니다.
- AI 가속화 기술로 전통적 시뮬레이션 방법보다 최대 1000배 빠른 처리 속도 제공
- 맞춤형 GPU 가속화 파이프라인으로 시뮬레이션 정확성과 속도 동시에 보장
- 기존 도구보다 1000배 더 큰 규모의 시뮬레이션 처리로 설계 자유도 극대화
- 강화 학습을 실제 적용 환경으로 전환하여 엔지니어망 효율성 향상
단점
- Y Combinator 2024년 배치에 참여한 초기 스타트업인 만큼, Ansys처럼 검증된 기성 솔루션에 비해 지원하는 물리 법칙의 종류나 산업별 특화 모듈이 아직 제한적일 수 있습니다. 또한 AI 기반 솔버의 특성상 전통적인 수치 해석 결과와의 미세한 오차를 줄이기 위해 사용자가 직접 학습 데이터를 보정해야 하는 경우가 생길 수 있으며, 성능을 온전히 활용하기 위해서는 고성능 GPU 인프라 구축 비용이 고려되어야 합니다.
가격 정보
유료시작 가격: 별도 문의 (Enterprise 전용)
엔지니어링 및 칩 설계를 위한 AI 기반 물리 시뮬레이션 플랫폼입니다. 현재 공개된 표준 가격 플랜은 없으며, 기업의 특정 요구 사항에 따라 별도 문의(Contact for pricing)를 통해 가격이 결정됩니다. 무료 플랜은 제공되지 않으며 엔터프라이즈급 솔루션에 집중하고 있습니다.
정보 확인일: · 가격은 공식 페이지에서 재확인하세요
활용 사례
- 차세대 AI 가속기 열 설계 및 검증
- 데이터센터 서버용 CPU·GPU 신뢰성 테스트
- 고집적 반도체 패키징 시뮬레이션 가속화
- 설계 사이클 단축을 위한 고해상도 대규모 시뮬레이션
대상 사용자
차세대 AI 칩을 설계하는 반도체 엔지니어복잡한 열 시뮬레이션이 필요한 전기전자 공학 전문가설계 주기 단축이 필요한 하드웨어 R&D 팀
태그
엔터프라이즈자동화개발자 도구클라우드3D 모델링
검증 근거
회사·가격·기능 정보는 아래 원문과 최근 검증 기록을 기준으로 표시합니다. 서로 다른 출처가 충돌하면 공식 원문과 최신 검증값을 우선합니다.
최근 검증 2026. 09. 02.검증 출처 2개
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