En GTC 2023, Nvidia anunció su nueva biblioteca de software cuLitho para acelerar un cuello de botella crítico en el flujo de trabajo de fabricación de semiconductores. La nueva biblioteca acelera la litografía computacional, una técnica utilizada para crear fotomáscaras para la producción de chips. Nvidia afirma que su nuevo enfoque permite que los sistemas 500 DGX H100 con 4000 GPU Hopper realicen la misma cantidad de trabajo que 40 000 servidores basados en CPU, pero lo hacen 40 veces más rápido y con 9 veces menos energía. Nvidia afirma que esto reduce la carga de trabajo de litografía computacional para producir una fotomáscara de varias semanas a ocho horas.
Los líderes de fabricación de chips TSMC, ASML y Synopsys se han registrado para la nueva tecnología, y Synopys ya la está integrando en sus herramientas de diseño de software. Con el tiempo, Nvidia espera que el nuevo enfoque permita una mayor densidad y rendimiento de chips, mejores reglas de diseño y litografía impulsada por IA.
Los científicos de Nvidia crearon nuevos algoritmos que permiten que los flujos de trabajo de litografía computacional cada vez más complejos se ejecuten en GPU en paralelo, exhibiendo una aceleración de 40X utilizando GPU Hopper. Los nuevos algoritmos están integrados en una nueva biblioteca de aceleración cuLitho que se puede integrar en el software de los fabricantes de máscaras (normalmente, una fundición o un diseñador de chips). La biblioteca de aceleración cuLitho también es compatible con las GPU Ampere y Volta, aunque Hopper es la solución más rápida.
La impresión de las pequeñas características en un chip comienza con un trozo de cuarzo llamado fotomáscara. Este cuarzo transparente tiene un patrón impreso de un diseño de chip y funciona de manera muy similar a una plantilla: brillar una luz a través de la máscara graba el diseño en la oblea, creando así los miles de millones de transistores 3D y estructuras de cables que componen un chip moderno. Cada diseño de chip requiere múltiples exposiciones para construir el diseño del chip en capas. Como tal, la cantidad de fotomáscaras utilizadas durante el proceso de fabricación de chips varía según el chip; incluso puede superar las 100 máscaras. Por ejemplo, Nvidia dice que se necesitan 89 máscaras para crear el H100, e Intel cita máscaras ’50+’ utilizadas para sus chips de 14 nm.
Han surgido nuevas técnicas que ahora permiten grabar características más pequeñas que la longitud de onda de la luz utilizada para crearlas. Sin embargo, la reducción continua de las características ha provocado problemas con la difracción, que esencialmente «borra» el diseño que se está imprimiendo en el silicio. El campo de la litografía computacional contrarresta el impacto de la difracción a través de operaciones matemáticas complejas que optimizan el diseño de la máscara. Sin embargo, esta tarea se está volviendo cada vez más intensiva en computación a medida que las características se reducen aún más, lo que permite miles de millones más de transistores por diseño.
Estos problemas complejos requieren grandes grupos de computadoras, a menudo con decenas de miles de servidores (Nvidia cita 40 000), que analizan los números en paralelo en las CPU en una carga de trabajo que puede tardar hasta semanas en procesar una sola fotomáscara (la cantidad de tiempo varía según la complejidad del chip: Intel dice que su equipo tarda cinco días en crear una sola máscara).
Nvidia sostiene que la cantidad de servidores necesarios para diseñar una máscara moderna está aumentando al mismo ritmo que la Ley de Moore, lo que lleva los requisitos del servidor y la cantidad de energía necesaria para operarlos a un territorio insostenible. De hecho, los increíbles requisitos informáticos para la nueva tecnología de máscaras, como la tecnología de litografía inversa (ILT), que utiliza máscaras curvilíneas inversas (ILM), ya han obstaculizado la adopción de estas técnicas más avanzadas. Además, se espera que High-NA EUV e ILT aumenten 10 veces la cantidad de procesamiento de datos para máscaras en los próximos años.
Ahí es donde interviene cuLitho de Nvidia, reduciendo la carga de trabajo de litografía computacional a ocho horas. La biblioteca cuLitho se puede integrar en el software de litografía computacional que aprovecha las técnicas de ILT (formas curvilíneas) o corrección óptica de proximidad (OCP, que utiliza formas ‘Manhattan’), y ya está integrado en las herramientas de Synopsys. TSMC y ASML también están adoptando la tecnología. Dada la sensibilidad de este tipo de software, los controles de exportación de EE. UU. regirán cualquier distribución del software a China y otras regiones sujetas a sanciones.
Intel ha utilizado durante mucho tiempo sus propias herramientas de software patentadas, pero está cambiando lentamente a la adopción de herramientas estándar de la industria, particularmente a medida que comienza a implementar sus propias operaciones de fundición IDM 2.0 externas. Como tal, aún está por verse si otras grandes fábricas, como Intel y Samsung, adoptarán el nuevo software para sus propias herramientas internas. Independientemente, el soporte de Synopsys, ASML y TSMC asegura una amplia aceptación de la biblioteca cuLitho y las soluciones basadas en GPU de Nvidia con los principales fabricantes de semiconductores en los próximos años.