
딥심 주식회사
DeepSim, Inc.
GPU 가속과 AI로 반도체 열 시뮬레이션을 1000배 더 빠르고 정밀하게 수행하는 플랫폼
검증된 사실
- 최근 변경
- 2026-01-01 초기 상업적 트랙션 확보 확인. AI 물리 엔지니어 및 유체 시뮬레이션 엔지니어 채용 진행 중. 소스: https://hiretop.com/blog2/deepsim-ai-accelerated-mu
2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터
제품 화면

2026-06-20 확인
가격 정보
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.
최근 업데이트와 소식
- 소식초기 상업적 트랙션 확보 확인. AI 물리 엔지니어 및 유체 시뮬레이션 엔지니어 채용 진행 중. 소스: https://hiretop.com/blog2/deepsi...
초기 상업적 트랙션 확보 확인. AI 물리 엔지니어 및 유체 시뮬레이션 엔지니어 채용 진행 중. 소스: https://hiretop.com/blog2/deepsim-ai-accelerated-multi-physics-simulations/ ---
- 소식AI 가속 3D 물리 시뮬레이터 공개 소개. YC W24 배치 참여 및 Stanford Thermonat 프로젝트와 연계. DARPA·NSF 지원 확인.
AI 가속 3D 물리 시뮬레이터 공개 소개. YC W24 배치 참여 및 Stanford Thermonat 프로젝트와 연계. DARPA·NSF 지원 확인.
소개AI 요약
활용 워크플로우
입력
딥심 주식회사
출력
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 기능AI 요약
- 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 & 단점AI 분석
공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다
장점
- 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
활용 사례AI 요약
- 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
사용자 리뷰
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대안 도구
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