2023春季GTC上，NVIDIA與TSMC（臺積電）、ASML 和Synopsys聯(lián)合宣布，完成全新的 AI 加速計算光刻技術 cuLitho。cuLitho可以將下一代芯片計算光刻度提高 40 倍以上，極大降低了光掩膜版開發(fā)的時間和成本。

cuLitho的成功，幫助摩爾定律前進到2nm掃平了一些外在障礙，同時也證明在傳統(tǒng)CPU占據(jù)的領域，GPU完全可以依靠其并行計算的價值，將生產力提升至新高度。

NVIDIA CEO黃仁勛表示，“芯片行業(yè)是世界上幾乎所有其他行業(yè)的基礎，隨著光刻技術達到物理極限，NVIDIA 推出 cuLitho 并與我們的合作伙伴 TSMC、ASML 和 Synopsys 合作，使晶圓廠能夠提高產量、減少碳足跡并為 2nm 及更高工藝奠定基礎。”

實際上，盡管OPC是個非常小眾的市場，但是正如光刻機一樣，可以影響到未來摩爾定律的演進。同時，計算光刻也是芯片設計和制造過程中的最大計算工作負載。黃仁勛表示，計算光刻每年消耗數(shù)百億CPU工作，這項投入占了芯片制造總投入的相當大的比重。


光刻與計算光刻

對于光刻其實不必花太多筆墨做介紹了。這是芯片制造過程中最重要的一個步驟，就像是用“光刀”在晶圓上“雕刻”一樣。“雕刻”當然是要“刻”出特定的圖案的。這個圖案首先要呈現(xiàn)在光掩膜（photomask）上。掩膜板就像是漏字板，激光一照，通過鏡頭，“漏字板”上的圖案也就落到了硅片上，如下圖。

晶體管、器件、互聯(lián)線路都需要經過這樣的光刻步驟。實操當然比這三兩句話的形容要復雜得多，比如現(xiàn)在的芯片上上下下那么多層，不同的層就需要不同的光刻和掩膜板；而且某些層如果器件間距很小，就可能需要多次光刻。

這里面還有個很反常識的事，就是在我們的認知里，比如要光刻上面這個圖案，幾個長方形——那么掩膜板要做成圖中左邊鏤空的樣子，則光源照射以后，落在硅片上就變成了圖中右側的樣子。但實際情況卻并不是這樣的。光掩膜其實要做成下面這樣：

這掩膜板復雜成這樣，是不是挺反直覺的？光一照，刻到晶圓上會變成下面這樣？英偉達先進技術副總裁Vivek Singh解釋說，半導體發(fā)展的過去幾十年，晶體管和互聯(lián)間距變得越來越小——原本一切發(fā)展都還算順利。但“大概30年前，晶體管的尺寸變得比（光刻機所用的）激光波長還要小，于是衍射效應就產生了，晶體管成像就會變得模糊”。

對光學或者攝影有了解的同學，對衍射效應這個詞應該不會陌生。對于相機而言，當光圈小到某種程度以后，照片受到衍射效應的影響就會顯著增大，導致畫面解析力的大幅下降；實際上，超高像素（或小像素）也受制于衍射效應。這一點體現(xiàn)在比相機精密很多的光刻機上，也是類似的。Vivek就把光刻機稱作是“fancy camera”。

當然，我們知道光刻機所用光源也有過幾次大的迭代，到現(xiàn)在談論最多的就是DUV和EUV。尤其EUV極紫外光刻是波長顯著變小的一代光源了。不過即便是昂貴的EUV，其波長與器件間距之間的差異，也變得比過去更小。換句話說，光刻圖案未來將一步步走向模糊——或者說沒有很高的保真度。

這就是計算光刻切入的契機——至少藉由計算光刻要緩解這方面的像差，對于芯片制造產生的不良影響。

此前我們探訪ASML中國，就聽ASML聊起過計算光刻。計算光刻是ASML的“鐵三角”業(yè)務之一。ASML告訴我們，計算光刻是通過軟件，對整個光刻過程來做建模和仿真，對工藝流程做優(yōu)化；比如說形貌優(yōu)化、掩膜板修正等。舉個例子，比如ASML有個“自由形狀照明（freeform illumination）”，就是通過改變照明形態(tài)來提高成像的解析力。

這就是上面那張圖，光掩膜看起來如此奇怪的原因。即為消除光刻過程中，小尺寸器件“模糊”的問題，就需要對光路上的組成部分做修改。這就好像：在要求得到某個結果（這一例也就是幾個長方形的圖案）時，算出光源、光掩膜需要做哪些調整。這個過程就是計算光刻。


問題來了，計算光刻越來越難

但是現(xiàn)在問題來了，據(jù)NVIDIA先進技術集團副總裁Vivek K Singh的說法：“我在1993年加入光刻工作時，如果你想在晶圓上印一個十字，你只需要在掩模上印一個十字就行。但是很快情況就變了，光的擴散會影響分辨率，導致模糊或失真 ，這意味著可能會遺漏芯片的重要元素。如下圖所示，一些可愛的狗耳朵和雙髻鯊開始出現(xiàn)在掩膜上，以此來彌補光學衍射。但這還遠遠不夠，我們不得不采用完全成熟的基于光學接近校正（OPC）的模型，后來又開始通過基于規(guī)則的輔助功能來增強它。從最簡單的一些粉飾到逐漸扭曲的掩膜，最終的結果還是要在晶圓上印下那個十字，只不過是在很小的晶圓尺寸上。”

由此可以看出，當芯片的關鍵尺寸小于光源波長的時候，所需要的掩模版越來越復雜。幾十年來，為芯片在制造過程中制作掩膜一直是半導體制造中的關鍵環(huán)節(jié)。

尤其是芯片逐漸來到3nm及以下，不僅需要更加精準的光刻計算，光刻計算所需的時間也越來越長。計算光刻是涉及電磁物理、光化學、計算幾何、迭代優(yōu)化和分布式計算的復雜計算，沒有更強大的計算光刻很難實現(xiàn)這樣復雜的掩模版設計。

像臺積電這樣的代工廠需要有大量的數(shù)據(jù)中心來處理相關計算和仿真運行，代工廠的數(shù)據(jù)中心通常是以CPU為核心。下圖是Vivek Singh估算的每年CPU工作的小時數(shù)，左側y軸顯示了隨著工藝節(jié)點不斷微縮，光學鄰近修正（OPC）在2nm、1nm差不多需要CPU來計算幾百萬小時。右側Y軸上是不同工藝節(jié)點所用的數(shù)據(jù)中心的數(shù)量，5nm節(jié)點差不多需要3個大的數(shù)據(jù)中心，每個數(shù)據(jù)中心需要處理10個掩膜。3nm節(jié)點的時候需要6個數(shù)據(jù)中心，如果繼續(xù)這樣下去，到1nm則很有可能需要100個數(shù)據(jù)中心。“你不能一直增加數(shù)據(jù)中心，有些東西必須舍棄，洛杉磯已經開始下雪了。”Vivek Singh如是說道。再者，現(xiàn)在的計算能力在未來很可能不夠。

所以，在半導體制造中的超大型工作負載所需的計算時間成本，已經使得摩爾定律不再具有經濟性。計算光刻這一步驟也成為將新的納米技術節(jié)點和計算機架構推向市場的瓶頸。

2020年臺積電在一次會議上提到，采用GPU可以將反向光刻（ILT）仿真時間減少10倍以上。ppt的最后臺積電提了一個很重要的問題，GPU庫可以用于多邊形操作嗎？


英偉達改變了游戲規(guī)則

今天英偉達證明了，可以。為什么GPU可以用于計算光刻，因為計算光刻技術中至少一半的OPC和ILT是由前成像組成的，而且它幾乎完全是由卷積運算組成的，這些正是GPU擅長的。

在近日的GTC大會上，英偉達在GPU之上構建了cuLitho計算光刻技術軟件庫，這是英偉達四年秘密研發(fā)的成果。在cuLitho計算光刻軟件庫中有多項技術，如下圖所示，cuDOP用于衍射光學，cuCompGeo用于計算幾何，cuOASIS用于優(yōu)化，cuHierarchy用于AI。

cuLitho已被EDA工具廠商新思采用，cuLitho已集成到新思科技Proteus全芯片掩模合成解決方案和Proteus ILT逆光刻技術。一般情況下，晶圓廠在改變工藝時需要修改OPC，因此會遇到瓶頸。cuLitho不僅可以幫助突破這些瓶頸，還可以提供曲線式光掩模、High-NA EUV光刻、亞原子光刻膠建模等新技術節(jié)點所需的新型解決方案和創(chuàng)新技術。

cuLitho的核心是一組并行算法，由英偉達科學家發(fā)明，計算光刻工藝的所有部分都可以并行運行，原來需要4萬個CPU系統(tǒng)才能完成的工作，現(xiàn)在僅需用500個NVIDIA DGX H100系統(tǒng)即可完成，這不僅大大加速了目前每年消耗數(shù)百億CPU小時的大規(guī)模計算工作負載，而且降低了耗電和對環(huán)境的影響。

cuLitho在組件級別上平均加速了一次連續(xù)的CPU操作，基于Ampere組件上提升了138倍，在Hopper結構上提高了254倍。在端到端的OPC項目中，結合Ampere提升了23倍，在Hopper上提升了42倍。

使用cuLitho的晶圓廠每天的光掩模產量可增加3-5倍，而耗電量可以比當前配置降低9倍。英偉達表示，基于GPU的cuLitho計算光刻技術，其性能比當前光刻技術工藝提高了40倍，原本需要兩周時間才能完成的光掩模現(xiàn)在可以在一夜之間完成。例如英偉達H100 GPU需要89塊掩膜板，在CPU上運行時，處理單個掩膜板需要兩周時間，而在GPU上運行cuLitho只需8小時。

從長遠來看，cuLitho將帶來更好的設計規(guī)則、更高的密度和產量以及AI驅動的光刻技術，使晶圓廠能夠提高產量、減少碳足跡并為2納米及更高工藝奠定基礎。

cuLitho計算光刻技術軟件庫，目前已得到了臺積電、ASML的合作。cuLitho將于6月在臺積電開始使用，臺積電用其來部署反演光刻技術、深度學習等；ASML計劃在所有計算光刻軟件產品中加入對GPU的支持，cuLitho的優(yōu)勢在High-NA EUV光刻時代將變得尤為明顯；EDA工具供應商Synopsys OPC軟件將在cuLitho平臺上運行。

下圖是一個chromeless face shift掩膜，如果把它放進ASML最新的光刻機中，會出來怎樣一個圖案呢？


答案是，NVIDIA cuLitho。

目前的cuLitho計算光刻技術還只是一個于麥克斯韋方程組的數(shù)學工具，但英偉達表示，基于人工智能的計算光刻技術“正在開發(fā)中”。想象一些如果AI技術引入計算光刻又將如何？


寫在最后

沒有計算光刻技術的支撐，芯片制造商就不可能制造出最新的技術節(jié)點。cuLitho計算光刻庫軟件的發(fā)布，不僅為芯片的繼續(xù)演進提供了一項革新技術，也再次發(fā)揮了GPU的潛力——從最初的圖形處理到AI芯片、再到數(shù)據(jù)中心、乃至芯片的未來，老黃贏麻了。

借用《軟硬件融合》圖書和公眾號作者，上海矩向科技創(chuàng)始人兼CEO黃朝波對該發(fā)布的點評：“老黃是非常成功的，但其實本質上老黃就只做了一件事情（并行計算）和兩個方面（GPU是并行計算平臺，CUDA是為了更好的并行計算編程）。”

每次當芯片演變出現(xiàn)瓶頸，總會有新技術出現(xiàn)，例如FinFET晶體管技術的發(fā)明給摩爾定律續(xù)命了十幾年。現(xiàn)在，為了讓芯片繼續(xù)微縮下去，各種新材料、新架構、新封裝、新互聯(lián)等技術層出不窮。