3 月 19 日消息，英偉達發(fā)布公告，展示了臺積電與新思科技聯(lián)手引入英偉達計算光刻技術，進一步推進高端半導體芯片制造的發(fā)展。這一合作旨在結合各自行業(yè)內領先的技術，促成芯片研發(fā)與生產的突破性進展。

英偉達與臺積電、 Synopsys 已做出決策，將在其軟件環(huán)境、制造工藝以及系統(tǒng)上整合英偉達的 cuLitho 計算光刻平臺。此舉旨在大幅提升芯片制造速率，并為英偉達即將推出的 Blackwell 架構 GPU 鋪平道路。

在此次 GTC 開發(fā)者大會上，黃仁勛表示：“計算光刻技術是芯片制造業(yè)必不可少的基石。我們和臺積電、Synopsys 聯(lián)手創(chuàng)立的 cuLitho 采用了加速計算與生成式人工智能技術，為半導體大規(guī)模生產開創(chuàng)了新的可能性。”

此外，英偉達還首度公布了全新的生成式人工智能算法，對 cuLitho 這個專門用于 GPU 加速計算光刻技術的庫進行補充強化。根據對比現有基于 CPU 的方法，該算法顯示能有效提升半導體制造工藝水平。

據了解，在半導體制造過程中，計算光刻是最繁重的工作負荷，每年需消耗大量 CPU 運算時間。以典型掩模集的計算為例，平均每項任務需花費 3000 萬小時的 CPU 時間，由此可見半導體生產企業(yè)通常需要設立大型數據中心。

而今，搭載著 350 個英偉達 H100 系統(tǒng)的生產流程，可以替代 40，000 個 CPU 系統(tǒng)，有助于縮短生產時間，減少成本投入、節(jié)約空間占用及能源消耗。

據英偉達聲明，臺積電利用 cuLitho 的效率已經有所體現，雙方攜手成功提升了曲線流程速度（curvilinear flow）約 45 倍，傳統(tǒng)曼哈頓流程（Manhattan style flow）則提升近 60 倍。

為了進一步提高 cuLitho 平臺的價值，英偉達通過應用生成式人工智能算法構建了接近完善的反向掩膜或逆向解法，更好地應對光的衍射問題。這種算法通過物理方法得出最終的光罩，使得光學近似校正（OPC）流程的速度提高至之前的兩倍。

當前的晶圓廠工藝中，大多數變化均需改進 OPC，這無疑加大了計算負擔，增設了晶圓廠開發(fā)周期中的瓶頸。英偉達的 cuLitho 借助加速計算與生成式人工智能技術，成功緩解了這些成本與阻礙因素，進入可以更好地分配計算資源、工具等水平，為設計更為創(chuàng)新的2 納米及其之后的新技術方案提供條件。