NVIDIA cuLitho 可將半導體制造中高度計算密集型的工作負載加快 40-60 倍，并為業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體芯片的制造速度并克服物理限制，TSMC 和 Synopsys 將在生產中使用 NVIDIA 計算光刻平臺。

全球領先的晶圓廠 TSMC 與硅片到系統設計解決方案領域的領先企業 Synopsys 已將 NVIDIA cuLitho 集成到其軟件、制造工藝和系統中，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 GPU 的支持。

NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛表示：“計算光刻技術是芯片制造的基石。我們與 TSMC 和 Synopsys 圍繞 cuLitho 展開合作，通過加速計算和生成式 AI 為半導體微縮開辟了新的方向?！?br style="padding: 0px; margin: 0px auto;"/>
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。與當前基于 CPU 的方法相比，新方法大幅改進了半導體制造工藝。

半導體領先企業推進 cuLitho 平臺的發展

計算光刻是半導體制造工藝中高度計算密集型的工作負載，每年需要消耗數百億小時的 CPU 計算時間。光掩模是芯片生產中的關鍵步驟，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，因此需要在半導體代工廠內建立大型數據中心。借助加速計算，現在可以用 350 套 NVIDIA H100 系統取代 40000 套 CPU 系統，既加快了生產速度，同時又降低了成本、空間要求和功耗。

TSMC 首席執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 投入到生產中，利用這項計算光刻技術推動關鍵的半導體微縮環節。

自去年推出以來，cuLitho 為 TSMC 的創新圖案化技術帶來了新的機遇。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 總裁兼首席執行官 Sassine Ghazi 表示：“二十多年來，Synopsys Proteus 光掩模合成軟件產品一直是經過生產驗證的首選加速計算光刻技術，而計算光刻是半導體制造中要求最嚴苛的工作負載。發展至先進的制造工藝后，計算光刻的復雜性和計算成本都急劇增加。通過與 TSMC 和 NVIDIA 合作，我們開創了能夠運用加速計算的力量將周轉時間縮短若干數量級的先進技術，因此這一合作對于實現埃米級微縮至關重要?！?br style="padding: 0px; margin: 0px auto;"/>
Synopsys開創了加速計算光刻性能的先進技術。與目前基于 CPU 的方法相比，在 NVIDIA  cuLitho 軟件庫上運行的 SynopsysProteus? 光學鄰近效應校正軟件顯著加快了計算工作負載。借助 Proteus 光掩模合成產品，TSMC 等制造商可以在鄰近效應矯正、構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方面實現出色的精度、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的開創性生成式 AI 支持

NVIDIA 開發的生成式 AI 應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。以這種方式應用生成式 AI 可以創建出近乎完美的反向光掩?；蚍聪蚪鉀Q方案來解決光的衍射問題，然后再通過傳統的嚴格物理方法推導出最終的光掩模，從而將整個光學鄰近效應校正（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 2 納米及更先進的新技術時設計出更多新穎的解決方案。