A Nvidia anunciou aqui no GTC 2024 que a TSMC e a Synopsys agora empregaram seu software cuLitho na produção para acelerar a litografia computacional, uma carga de trabalho importante que ajuda os fabricantes de chips a contornar as limitações à medida que migram para transistores de 2 nm e menores produzidos com as mais recentes ferramentas de fabricação de chips de ponta, como EUV de alto NA. A potência computacional necessária para produzir os chips atuais está aumentando a cada novo nó, e a Nvidia apresentou um exemplo de sistema alimentado por cuLitho com 350 GPUs H100, proporcionando uma aceleração de desempenho de 60X para uma carga de trabalho que normalmente requer 40.000 sistemas de CPU trabalhando por até 30 milhões ou mais de horas de tempo de computação.
A Nvidia anunciou o cuLitho no ano passado, mas a empresa agora também integrou IA generativa ao fluxo de trabalho, fornecendo assim um adicional Aceleração 2X em relação aos ganhos já impressionantes. No geral, a Nvidia afirma que o cuLitho reduz drasticamente o tempo necessário para cargas de trabalho pesadas de litografia computacional de todos os tipos, e com a Synopsys integrando a tecnologia em suas ferramentas de software, é provável que ela também se espalhe para outros fabricantes de chips.
A impressão de recursos em escala nanométrica em um chip requer um pedaço de quartzo transparente chamado fotomáscara. O quartzo tem um padrão impresso de desenho de chip e funciona como um estêncil. Ao brilhar luz ultravioleta através da máscara, chamada exposição, o design do chip pode ser gravado no wafer, criando assim os bilhões de transistores 3D e estruturas de fios que compõem um chip moderno.
As primeiras ferramentas de fabricação de chips empregavam uma única fotomáscara para imprimir um wafer inteiro, mas os novos chips exigem uma resolução tão alta que uma fotomáscara é usada com um retículo para imprimir cada molde no wafer individualmente. Cada design de chip requer múltiplas exposições para construir o design do chip em camadas, e o número de fotomáscaras usadas durante o processo de fabricação do chip varia de acordo com o chip; pode até ultrapassar 100 máscaras. No entanto, novos problemas surgiram à medida que a impressão da ferramenta apresenta características mais finas do que o comprimento de onda da luz ultravioleta usada para exposições.
As técnicas de Tecnologias de Melhoramento de Resolução (RET) combinadas com a litografia computacional neutralizam os problemas de clareza, conduzindo operações matemáticas complexas que otimizam o layout da máscara, curvando a luz de tal forma que os fabricantes de chips possam alcançar resoluções mais altas do que antes. No entanto, esta tarefa está a tornar-se cada vez mais intensiva em termos de computação à medida que as funcionalidades diminuem ainda mais e são adicionados milhares de milhões de transístores a cada design, criando uma carga de trabalho computacional crescente que cresce com cada nova geração de chips.
A chave para resolver o problema está na criação de máscaras cada vez mais sofisticadas, mas elas são incrivelmente complexas – por exemplo, a Intel diz que cada uma de suas máscaras contém o equivalente a surpreendentes cinco petabytes de dados, ou dez vezes mais dados que um Filme IMAX. EUV de alto NA e novas técnicas, como Tecnologia de Litografia Inversa (ILT) que emprega máscaras curvilíneas, deverá aumentar em 10 vezes a quantidade de processamento de dados para máscaras nos próximos anos.
O advento dos gravadores multifeixe, uma nova classe de ferramenta de criação de máscaras, permite um controle mais preciso do processo de fabricação de máscaras e permite designs muito mais complexos, como aqueles encontrados em máscaras curvilíneas. No entanto, isso requer cálculos muito mais intensos. O cuLitho da Nvidia foi projetado para transferir a carga de trabalho de litografia computacional para GPUs e, por meio das bibliotecas de software da empresa, reduzir a quantidade de tempo necessária para concluir qualquer carga de trabalho.
A biblioteca cuLitho pode ser integrada ao software de litografia computacional que projeta máscaras usando ILT (formas curvilíneas), Correção Óptica de Proximidade (OCP, que usa formas ‘Manhattan’) e Otimização de Máscara de Fonte (SMO).
Agora que cuLitho empregou IA generativa e foi transferido para produção, a Nvidia compartilhou os resultados de seus testes, com uma carga de trabalho de Manhattan experimentando uma melhoria de 58X, um design de máscara curvilínea recebendo uma aceleração de 45X e uma carga de trabalho Nvopc obtendo um aumento de 40X.
A TSMC agora está empregando cuLitho em suas operações de fabricação de máscaras, e o grande efeito; “Nosso trabalho com a NVIDIA para integrar a computação acelerada por GPU no fluxo de trabalho da TSMC resultou em grandes saltos no desempenho, melhoria dramática no rendimento, tempo de ciclo reduzido e requisitos de energia reduzidos”, disse Dr. CC Wei, CEO da TSMC. “Estamos transferindo o NVIDIA cuLitho para produção na TSMC, aproveitando esta tecnologia de litografia computacional para impulsionar um componente crítico de escalonamento de semicondutores.”
“A Synopsys tem um histórico orgulhoso de capacitar equipes de engenharia para resolver desafios anteriormente insolúveis, e agora estamos levando isso para o próximo nível, aproveitando o poder da IA e da computação acelerada”, disse Sassine Ghazi, presidente e CEO da Synopsys.
A Synopsys e a TSMC são as primeiras a empregar cuLitho, mas outras empresas EDA e fabricantes de chips também podem empregar o software em suas operações de fabricação de máscaras, melhorando assim o tempo necessário para fabricar novas máscaras, economizando energia e reduzindo custos.