英特尔掩码
在GTC2023上，英伟达宣布了其新的cuLitho软件库，以加快半导体制造工作流程中的一个关键瓶颈。新的库加速了计算光刻，这是一种用于制造芯片生产的光掩模的技术。英伟达声称，其新方法使500个DGX H100系统能够使用4000个Hopper GPU来完成与40000个基于CPU的服务器相同的工作量，但速度要快40倍，功耗要低9倍。英伟达声称，这将生产光掩模的计算光刻工作量从几周减少到八小时。
芯片制造巨头台积电(TSMC)、阿斯麦(ASML)和新思科技(Synopsys)都已经签约使用这项新技术，新思科技已经将其集成到自己的软件设计工具中。随着时间的推移，英伟达预计这种新方法将实现更高的芯片密度和产量，更好的设计规则，以及人工智能光刻技术。
英伟达科学家创造了新的算法，允许日益复杂的计算光刻工作流在gpu上并行执行，使用Hopper gpu可以实现40倍的加速。新的算法被集成到一个新的cuLitho加速库中，该库可以集成到掩模制造商的软件中(通常是代工或芯片设计师)。cuLitho加速库也兼容安培和伏特gpu，尽管Hopper是最快的解决方案。
在芯片上打印这些小特征首先需要一块叫做掩模的石英。这种透明石英具有芯片设计的印记图案，其工作原理很像模板——通过光照射掩模，将设计蚀刻到晶圆上，从而形成了组成现代芯片的数十亿个3D晶体管和电线结构。每个芯片设计都需要多次曝光，以分层构建芯片设计。因此，在芯片制造过程中使用的掩模数量因芯片而异。例如，英伟达(Nvidia)表示，制造H100需要89个掩模，英特尔(Intel)称其14nm芯片使用了“50+”掩模。
新技术已经出现，现在可以蚀刻比用来产生它们的光的波长更小的特征。然而，特征的持续收缩导致了衍射问题，这从本质上“模糊”了印刷在硅上的设计。计算光刻领域通过优化掩模布局的复杂数学 运算来抵消衍射的影响。然而，随着功能的进一步缩小，这项任务的计算密集度越来越高，因此每个设计可以增加数十亿个晶体管。
这些复杂的问题需要大量的计算机集群，通常有数万台服务器（英伟达引用了40000台），这些计算机在CPU上并行处理数字，处理一个光掩模可能需要长达数周的时间（时间长短因芯片复杂度而异——英特尔表示，其团队需要五天时间才能创建一个掩模）。
英伟达认为，设计现代掩模所需的服务器数量正在以摩尔定律的速度增长，从而将服务器需求和运行它们所需的功率推到了不可持续的领域。事实上，对新掩模技术的难以置信的计算需求，如使用逆曲线掩模(ILM)的逆光刻技术(ILT)，已经阻碍了这些更先进技术的采用。此外，在未来几年，高na EUV和ILT预计将使掩模的数据处理量增加10倍。
这就是英伟达的cuLitho介入的地方，它将计算光刻工作量减少到8小时。cuLitho库可以集成到计算光刻软件中，利用ILT(曲线形状)或光学接近校正(OCP，使用“曼哈顿”形状)技术，并且已经集成到Synopsys的工具中。
英特尔长期以来一直使用自己的专有软件工具，但正在慢慢转向采用行业标准工具，特别是当它开始实施自己的外部IDM 2.0代工操作时。因此，其他大型晶圆厂，如英特尔和三星，是否会在自己的内部工具中采用新软件还有待观察。无论如何，新思科技、阿斯麦和台积电的支持保证了cuLitho库和英伟达基于gpu的解决方案在未来几年被领先的半导体制造商广泛采用。
