台積電與NVIDIA合作推出cuLitho平台，利用人工智慧和加速運算大幅提升半導體製造速度。計算光刻是將電路轉移至矽的重要過程，傳統上計算密集，需耗費大量CPU時間。 NVIDIA的cuLitho平台透過350個H100 Tensor Core GPU取代了4萬個CPU系統，顯著降低了生產時間和成本。該平台還整合了生成式AI，提高了掩模創建效率。台積電CEO CC Wei表示，這項技術革命性地提高了半導體製造能力，為下一代晶片奠定基礎，標誌著產業的重大進展。
張彼得2024年10月8日17:06
台積電與NVIDIA 合作實施cuLitho 平台，透過利用人工智慧和加速運算大幅加快半導體製造速度。
半導體製造領域的領導者台積電(TSMC) 宣布開始使用NVIDIA 的cuLitho 計算光刻平台進行生產。據NVIDIA 部落格稱，此次戰略合作旨在加速先進半導體晶片的製造。
計算光刻的作用
計算光刻是將電路轉移到矽上的關鍵過程，涉及複雜的計算，包括電磁物理、光化學和分散式計算。從歷史上看，此步驟由於其計算密集型性質而一直是瓶頸，需要龐大的資料中心並每年消耗數十億個CPU 小時。典型的晶片掩模組可能需要超過3000 萬個CPU 小時，這使其成為一個成本高且耗時的過程。
NVIDIA cuLitho 的進步
NVIDIA 的cuLitho 平台為此流程引入了加速運算，擁有350 個基於NVIDIA H100 Tensor Core GPU 的系統，能夠取代40,000 個CPU 系統。這項進步大大減少了生產時間、成本和資源消耗，使台積電能夠突破目前半導體製造能力的極限。
台積電執行長CC Wei 博士強調，GPU 加速運算的整合是效能的重大飛躍，可提高吞吐量，並減少週期時間和功耗需求。今年稍早的GTC 會議上討論了這項進展。
生成式人工智慧增強
除了加速運算之外，NVIDIA 還將生成式AI 整合到了cuLitho 平台中。這種整合透過在光學鄰近校正過程中提供2 倍的加速來增強掩模的創建。生成式人工智慧有助於產生近乎完美的反向掩模，考慮光衍射，並用傳統方法加快這一過程。
加速運算和人工智慧的結合正在改變半導體光刻技術，這個領域在過去三十年幾乎沒有發生快速變化。這些技術可以更準確地模擬和實現複雜的數學技術，而這些技術以前因資源限製而受到阻礙。
對半導體產業的影響
計算光刻的顯著加速加速了製造過程中每個掩模的開發，減少了新技術節點的整體週期時間。借助cuLitho，曾經因時間限製而無法實現的逆光刻技術現在變得可行，為下一代強大的半導體鋪平了道路。
台積電和NVIDIA 之間的合作標誌著半導體製造的關鍵時刻，展示了尖端運算與人工智慧相結合以推動技術進步的潛力。
圖片來源：Shutterstock
資訊來源：由0x資訊編譯自BLOCKCHAINNEWS。版權所有，未經許可，不得轉載