NVIDIA cuLitho 可將半導(dǎo)體制造中高度計算密集型的工作負載加快 40-60 倍，并為業(yè)界帶來全新的生成式  AI 算法

NVIDIA 于今日宣布，為加快下一代先進半導(dǎo)體芯片的制造速度并克服物理限制，TSMC 和 Synopsys 將在生產(chǎn)中使用 NVIDIA 計算光刻平臺。

全球領(lǐng)先的晶圓廠 TSMC 與硅片到系統(tǒng)設(shè)計解決方案領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè) Synopsys 已將 NVIDIA cuLitho 集成到其軟件、制造工藝和系統(tǒng)中，在加速芯片制造速度的同時，也加快了對未來最新一代 NVIDIA Blackwell 架構(gòu) GPU 的支持。

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“計算光刻技術(shù)是芯片制造的基石。我們與 TSMC 和 Synopsys 圍繞 cuLitho 展開合作，通過加速計算和生成式 AI 為半導(dǎo)體微縮開辟了新的方向。”

NVIDIA 還推出了能夠增強 GPU 加速計算光刻軟件庫 cuLitho 的全新生成式 AI 算法。與當(dāng)前基于 CPU 的方法相比，新方法大幅改進了半導(dǎo)體制造工藝。

半導(dǎo)體領(lǐng)先企業(yè)推進 cuLitho 平臺的發(fā)展

計算光刻是半導(dǎo)體制造工藝中高度計算密集型的工作負載，每年需要消耗數(shù)百億小時的 CPU 計算時間。光掩模是芯片生產(chǎn)中的關(guān)鍵步驟，一個典型的光掩模組可能需要耗費 3000 萬小時或以上的 CPU 計算時間，因此需要在半導(dǎo)體代工廠內(nèi)建立大型數(shù)據(jù)中心。借助加速計算，現(xiàn)在可以用 350 套 NVIDIA H100 系統(tǒng)取代 40000 套 CPU 系統(tǒng)，既加快了生產(chǎn)速度，同時又降低了成本、空間要求和功耗。

TSMC 首席執(zhí)行官魏哲家博士表示：“通過與 NVIDIA 一同將 GPU 加速計算整合到 TSMC 的工作流中，我們大幅提升了性能、增加了吞吐量、縮短了周期時間并減少了功耗。TSMC 正在將NVIDIA cuLitho 投入到生產(chǎn)中，利用這項計算光刻技術(shù)推動關(guān)鍵的半導(dǎo)體微縮環(huán)節(jié)。

自去年推出以來，cuLitho 為 TSMC 的創(chuàng)新圖案化技術(shù)帶來了新的機遇。在共享工作流上進行的 cuLitho 測試顯示，兩家公司共同將曲線流程速度和傳統(tǒng)曼哈頓式流程速度分別提升了 45 倍和近 60 倍。這兩種流程的不同點在于曲線流程的光掩模形狀為曲線，而曼哈頓式流程的光掩模形狀被限制為水平或垂直。

Synopsys 總裁兼首席執(zhí)行官 Sassine Ghazi 表示：“二十多年來，Synopsys Proteus 光掩模合成軟件產(chǎn)品一直是經(jīng)過生產(chǎn)驗證的首選加速計算光刻技術(shù)，而計算光刻是半導(dǎo)體制造中要求最嚴苛的工作負載。發(fā)展至先進的制造工藝后，計算光刻的復(fù)雜性和計算成本都急劇增加。通過與 TSMC 和 NVIDIA 合作，我們開創(chuàng)了能夠運用加速計算的力量將周轉(zhuǎn)時間縮短若干數(shù)量級的先進技術(shù)，因此這一合作對于實現(xiàn)埃米級微縮至關(guān)重要。”

Synopsys開創(chuàng)了加速計算光刻性能的先進技術(shù)。與目前基于 CPU 的方法相比，在 NVIDIA  cuLitho 軟件庫上運行的 SynopsysProteus? 光學(xué)鄰近效應(yīng)校正軟件顯著加快了計算工作負載。借助 Proteus 光掩模合成產(chǎn)品，TSMC 等制造商可以在鄰近效應(yīng)矯正、構(gòu)建校正模型以及分析已校正和未校正集成電路布局圖案的鄰近效應(yīng)方面實現(xiàn)出色的精度、效率和速度，為芯片制造工藝帶來了變革。

適用于計算光刻技術(shù)的開創(chuàng)性生成式 AI 支持

NVIDIA 開發(fā)的生成式 AI 應(yīng)用算法進一步提高了 cuLitho 平臺的價值。在 cuLitho 加快流程速度的基礎(chǔ)上，這一全新生成式 AI 工作流將速度又提升了 2 倍。以這種方式應(yīng)用生成式 AI 可以創(chuàng)建出近乎完美的反向光掩模或反向解決方案來解決光的衍射問題，然后再通過傳統(tǒng)的嚴格物理方法推導(dǎo)出最終的光掩模，從而將整個光學(xué)鄰近效應(yīng)校正（OPC）流程加快兩倍。

目前，晶圓廠工藝的許多變化都需要對 OPC 進行修改，這增加了所需的計算量并給晶圓廠的開發(fā)周期帶來了瓶頸。借助 cuLitho 所提供的加速計算以及生成式 AI，這些成本和瓶頸都能得到緩解，使晶圓廠能夠騰出可用的計算能力和工程帶寬，以便在開發(fā) 2 納米及更先進的新技術(shù)時設(shè)計出更多新穎的解決方案。