今天小編分享的科技經驗：芯片制造業計算負載提速 40-60 倍，台積電部署英偉達cuLitho平台，歡迎閱讀。
IT 之家 3 月 19 日消息，英偉達今天發布新聞稿，宣布台積電和新思科技（Synopsys）正推進部署使用英偉達的計算光刻平台，以加速制造并推動下一代先進半導體芯片的物理極限。
圖源：英偉達
台積電和新思科技已決定在其軟體、制造工藝和系統中集成英偉達的 cuLitho 計算光刻平台，加快芯片制造速度，并在未來支持最新一代英偉達 Blackwell 架構 GPU。
黃仁勳在 GTC 開發者大會上表示：" 計算光刻技術是芯片制造的基石。我們與台積電、Synopsys 合作開發的 cuLitho 應用了加速計算和生成式人工智能，為半導體規模化開辟了新的領網域。"
英偉達還推出了全新的生成式人工智能算法，增強了用于 GPU 加速計算光刻技術的庫 cuLitho，相比較目前基于 CPU 的方法，顯著改善了半導體制造工藝。
IT 之家注：半導體制造過程中，計算光刻是最密集的工作負載，每年耗費 CPU 數百億小時。
芯片生產的關鍵步驟之一，就是需要耗費 3000 萬小時的 CPU 時間來計算典型的掩模集，因此半導體代工廠通常會建立大型數據中心。
英偉達表示 350 個英偉達 H100 系統現在可以取代 40,000 個 CPU 系統，從而加快了生產時間，同時降低了成本、空間和功耗。
英偉達表示 cuLitho 的優勢已經在台積電生產過程中顯現，兩家公司共同實現了曲線流程速度（curvilinear flows）提高 45 倍，傳統的曼哈頓式流程（traditional Manhattan-style flows）提高近 60 倍。
英偉達開發了應用生成式人工智能的算法，以進一步提升 cuLitho 平台的價值。在通過 cuLitho 實現的加速流程基礎上，新的生成式人工智能工作流程還能額外提高 2 倍的速度。
通過應用生成式人工智能，可以創建近乎完美的反向掩膜或反向解決方案，以考慮光的衍射。然後通過傳統的嚴格物理方法得出最終光罩，從而将整個光學近似校正（OPC）流程的速度提高了兩倍。
目前，晶圓廠工藝中的許多變化都需要修改 OPC，從而增加了所需的計算量，并在晶圓廠開發周期中造成了瓶頸。cuLitho 提供的加速計算和生成式人工智能可減輕這些成本和瓶頸，使工廠能夠分配可用的計算能力和工程帶寬，在開發 2 納米及更先進的新技術時設計出更多新穎的解決方案。
