Видеокарты Nvidia позволят TSMC резко ускорить создание чипов новых поколений

[душман]

Крупнейший в мире контрактный производитель полупроводников TSMC начнёт активно применять в производстве платформу вычислительной литографии Nvidia cuLitho — она поможет ускорить выпуск продукции и раздвинуть физические ограничения для передовых чипов нового поколения, рассказали в Nvidia.

Вычислительная литография — критически важный этап в производстве чипов, необходимый при переносе электронных проектов схем на кремний. Этот процесс требует сложных вычислений: электромагнитная физика, фотохимия, вычислительная геометрия, итеративная оптимизация и распределенные вычисления. На полупроводниковом производстве для проведения этих расчётов используются центры обработки данных, но данный этап всё равно остаётся узким местом при выводе на рынок новых технологических процессов и компьютерных архитектур.

Вычислительная литография является наиболее ресурсоёмкой рабочей нагрузкой во всём процессе проектирования и производства полупроводников. Типичный набор масок для печати чипа может занять 30 млн и более часов вычислительного времени центрального процессора. Но 350 систем на базе ускорителей Nvidia H100 способны заменить 40 000 систем на центральных процессорах — это помогает сократить время производства, затраты, пространство и потребление энергии. 

Прежде Nvidia заявляла, что её система за одну ночь справится с работой, на которую прежде уходило две недели. Библиотека Nvidia cuLitho отвечает за развёртывание ускоренных вычислений в области вычислительной литографии. В случае с TSMC она поможет ускорить разработку передовых полупроводниковых компонентов. Nvidia также разработала методы применения генеративного искусственного интеллекта на платформе cuLitho — это решение обеспечивает дополнительное двух кратное ускорение в работе систем. 

Генеративный ИИ помогает в создании почти идеальной обратной маски, которая учитывает дифракцию света в вычислительной литографии; ускоренные вычисления и ИИ также отвечают за коррекцию оптической близости (Optical Proximity Correction — OPC). Вместе они позволяют более точно моделировать физику и реализовывать математические методы, которые ранее считались чрезвычайно ресурсоёмкими. В результате радикально сокращается время, необходимое для создания каждой маски на заводе, а значит, уменьшается и время цикла разработки нового технологического узла.