導讀:英偉達發(fā)布新聞稿,宣布臺積電和新思科技(Synopsys)正推進部署使用英偉達的計算光刻平臺,以加速制造并推動下一代先進半導體芯片的物理極限。
3 月 19 日消息,英偉達發(fā)布新聞稿,宣布臺積電和新思科技(Synopsys)正推進部署使用英偉達的計算光刻平臺,以加速制造并推動下一代先進半導體芯片的物理極限。
圖源:英偉達
臺積電和新思科技已決定在其軟件、制造工藝和系統(tǒng)中集成英偉達的 cuLitho 計算光刻平臺,加快芯片制造速度,并在未來支持最新一代英偉達 Blackwell 架構 GPU。
黃仁勛在 GTC 開發(fā)者大會上表示:“計算光刻技術是芯片制造的基石。我們與臺積電、Synopsys 合作開發(fā)的 cuLitho 應用了加速計算和生成式人工智能,為半導體規(guī)?;_辟了新的領域?!?/p>
英偉達還推出了全新的生成式人工智能算法,增強了用于 GPU 加速計算光刻技術的庫 cuLitho,相比較目前基于 CPU 的方法,顯著改善了半導體制造工藝。
IT之家注:半導體制造過程中,計算光刻是最密集的工作負載,每年耗費 CPU 數(shù)百億小時。
芯片生產(chǎn)的關鍵步驟之一,就是需要耗費 3000 萬小時的 CPU 時間來計算典型的掩模集,因此半導體代工廠通常會建立大型數(shù)據(jù)中心。
英偉達表示 350 個英偉達 H100 系統(tǒng)現(xiàn)在可以取代 40,000 個 CPU 系統(tǒng),從而加快了生產(chǎn)時間,同時降低了成本、空間和功耗。
英偉達表示 cuLitho 的優(yōu)勢已經(jīng)在臺積電生產(chǎn)過程中顯現(xiàn),兩家公司共同實現(xiàn)了曲線流程速度(curvilinear flows)提高 45 倍,傳統(tǒng)的曼哈頓式流程(traditional Manhattan-style flows)提高近 60 倍。
英偉達開發(fā)了應用生成式人工智能的算法,以進一步提升 cuLitho 平臺的價值。在通過 cuLitho 實現(xiàn)的加速流程基礎上,新的生成式人工智能工作流程還能額外提高 2 倍的速度。
通過應用生成式人工智能,可以創(chuàng)建近乎完美的反向掩膜或反向解決方案,以考慮光的衍射。然后通過傳統(tǒng)的嚴格物理方法得出最終光罩,從而將整個光學近似校正(OPC)流程的速度提高了兩倍。
目前,晶圓廠工藝中的許多變化都需要修改 OPC,從而增加了所需的計算量,并在晶圓廠開發(fā)周期中造成了瓶頸。cuLitho 提供的加速計算和生成式人工智能可減輕這些成本和瓶頸,使工廠能夠分配可用的計算能力和工程帶寬,在開發(fā) 2 納米及更先進的新技術時設計出更多新穎的解決方案。