英伟达（Nvidia）在2024年GTC会议上，台积电和Synopsys现在已经在生产中使用了culitho软件，以加快光刻计算的速度，这是一个关键的工作负载，有助于芯片制造商在转向2nm和更小的晶体管时避免限制，这些晶体管是最新的尖端芯片制造工具(如High-NA EUV)生产的。当今芯片生产所需的计算能力随着每个新节点的增加而增加，当今芯片生产所需的计算能力随着每个新节点的出现而增加。例如，英伟达解释了一个原因 350 个 H100 GPU 驱动的 cuLitho 提高了系统的性能 60 而且这个工作负荷通常需要倍，而且 40,000 个 CPU 系统长达 3,000 计算一万小时或更长时间。去年发布了英伟达 cuLitho，现在生成式人工智能已经集成到工作流程中，在取得显著成果的基础上得到了改进 2 倍。去年发布了英伟达 cuLitho，现在生成式人工智能已经集成到工作流程中，在取得显著成果的基础上得到了改进 2 倍。总的来说，英伟达 声称 cuLitho 它大大降低了计算光刻工作负载所需的各种繁重时间，并且随着 Synopsys 将该技术集成到其软件工具中，也可能渗透到其他芯片制造商。在芯片上打印纳米级特征需要一大块透明石英，称为光掩膜。芯片设计图案印在石英上，其工作原理与模板相似。芯片设计可以通过紫外线照射掩膜(称为曝光)蚀刻在晶圆上，从而形成数十亿个构成现代芯片的三维晶体管和导线结构。早期的芯片制造工具使用单个光掩膜来曝光整个芯片，但新芯片需要很高的分辨率，因此需要使用光掩膜和网罩来单独曝光芯片上的每个芯片。每个芯片都需要多次曝光来分层构建芯片设计。芯片制造过程中使用的光掩膜数量因芯片而异，甚至可能超过 100 个掩膜。然而，由于该工具的刻录特性比曝光紫外线的波长更精细，出现了新的问题。特征的不断缩小导致衍射问题，这基本上使打印在硅上的设计“模糊”。这些光学缺陷是由镜面曲率、化学特性和定位偏移等多种因素引起的，需要采取缓解措施，以确保设计和打印时没有缺陷。提高分辨率的技术（RET）结合计算光刻技术，通过复杂的数学操作优化掩模布局，弯曲光线，使芯片制造商获得比以前更高的分辨率，从而解决清晰度问题。然而，随着新一代芯片的推出，这项任务的计算密度越来越高，因为特征将进一步缩小，每个设计将增加数十亿个晶体管。因此，随着新一代芯片的推出，计算工作量将继续增加。解决这个问题的关键是创建一个更复杂的掩膜，但它们的复杂性令人难以置信——例如，英特尔说，每个掩膜保存的数据量相当于 5 PB，即一部 IMAX 电影数据量的十倍。预计未来几年将采用高能超紫外线和新技术(如曲线光罩反向光刻技术)（ILT））增加光罩的数据处理量 10 倍。多光束写入器(一种新型掩模创建工具)的出现，可以更好地控制掩模制作过程，实现曲线掩模中的设计等更复杂的设计。但是，这需要更密集的计算。英伟达 的 cuLitho 将计算光刻工作负载转移到计算光刻工作负载中 GPU，并通过公司的软件库减少完成任何给定工作负荷所需的时间。 cuLitho 该软件可以集成到计算光刻软件中 ILT(曲线形状)、校正附近的光学（OCP，采用“曼哈顿”形状和源掩模优化 (SMO) 设计掩模。现在 cuLitho 已采用生成式 AI 并已投入生产，英伟达已分享其测试结果，Manhattan 工作负荷增加了 58 倍，曲线掩模设计速度提高 45 倍，Nvopc 工作负荷增加了 40 倍。 目前台积电在光罩制作中采用culitho，效果极佳；台积电首席执行官 CC Wei 医生说：“我们和 英伟达合作，将 GPU 加速计算集成到台积电工作过程中，实现了性能的巨大飞跃，吞吐量的显著提高，周期时间的缩短，功耗要求的降低。 我们正在把英伟达送去 cuLitho 利用这一计算光刻技术，投入台积电生产，驱动半导体微缩的关键部件。”Synopsys 总裁兼首席执行官 Sassine Ghazi 说：“通过使用 AI 加速计算的力量将技术提升到一个新的水平。“Synopsys和台积电是第一个使用 cuLitho 但其他公司 EDA 该软件也可用于芯片制造公司的掩模制造。缩短制造新掩模所需的时间，节约能耗，降低成本。