英伟达表示将把加速计算引入计算光刻领域。在当前生产工艺接近物理极限之际，投入生产使台积电能够加速下一代芯片技术的开发。台积电的生产应用可以提高制造下一代先进半导体芯片的速度并突破物理限制。
计算光刻是计算机芯片制造的关键步骤。 ASML将其定义为利用计算机建模、仿真和数据分析来预测、校正、优化和验证光刻工艺在一系列图案、工艺和系统条件下的成像性能。它涉及电磁物理、光化学、计算几何、迭代优化和分布式计算等复杂计算，是整个半导体设计和制造过程中计算量最大的工作量。代工厂通常会专门为这些计算设立大型数据中心。如今，先进芯片的尺寸越来越小，已降至3nm及以下，这就要求光刻计算更加精确，光刻计算所需的时间也越来越长。如果没有更强大的计算光刻技术，复杂的掩模版设计就很难实现。计算光刻历来都是将新技术节点和计算机架构推向市场的瓶颈。
在去年的开发者大会GTC上，发布了基于GPU的计算光刻技术软件库，该软件被称为改变计算光刻领域游戏规则的软件。其核心是 科学家发明的一组并行算法，用于计算光刻过程的所有部分以并行运行。原本需要 40,000 个 CPU 系统的任务现在只需 500 个 DGX H100 系统即可完成。所使用的晶圆厂每天可将光掩模产量提高3-5倍，而与当前配置相比，功耗可降低9倍。
周二，英伟达重申了今年 GTC 大会上披露的业绩。每年，先进的代工厂都会花费数百亿小时的 CPU 计算时间来计算光刻。芯片掩模组通常可能需要 3000 万小时或更多的 CPU 时间。计算时间长，因此代工厂必须拥有大型数据中心。通过加速计算，350 个 H100 核心 GPU 系统现在可以取代 40,000 个 CPU 系统，加快生产速度，同时降低成本、空间要求和功耗。
台积电CEO魏哲家在今年的 GTC大会上表示，通过与将GPU加速计算集成到台积电的工作流程中，台积电显着提高了性能，增加了吞吐量，缩短了周期时间，并降低了功耗。
在今年的GTC大会上透露，自去年推出以来，为台积电的创新图案化技术带来了新的机遇。对共享工作流程进行的测试表明，和台积电联合将曲线工艺和传统曼哈顿工艺的速度分别提高了45倍和近60倍。两种工艺的区别在于，弯曲工艺的光掩模形状是弯曲的，而曼哈顿工艺的光掩模形状仅限于水平或垂直。
周二，英伟达还提到了其开发的生成式人工智能应用算法。事实证明，这种算法增加了平台的价值。除了加快流程之外，新的生成式人工智能工作流程还将速度提高了三倍。应用生成式AI可以创建近乎完美的逆光掩模或逆解决方案来解决计算光刻中光的衍射问题，然后通过传统严格的物理方法推导出最终的光掩模，从而集成整个光学邻近校正（OPC）过程速度快两倍。
OPC 用于半导体光刻已有三十年了。 表示，在过去的三十年里，很少有技术能够像加速计算和人工智能那样给OPC带来如此快速的变化。这些技术使物理模拟更加准确，并实现了曾经需要大量资源的数学技术。
当前晶圆厂工艺的许多变化都需要对 OPC 进行修改，这增加了计算量并在晶圆厂的开发周期中造成了瓶颈。计算光刻速度的显着提高加快了晶圆厂创建每个掩模的速度，从而缩短了开发新技术节点的总体周期时间。更重要的是，它实现了以前无法实现的新计算。
例如，英伟达表示，反向光刻技术二十年前就在科学文献中提出，但由于计算时间较长，很大程度上不可能实现全芯片规模的精确计算。这样一来，情况就不再是这样了。领先的代工厂将使用它来推进逆向和曲线解决方案，这将有助于创造下一代强大的半导体。
