NvidiaはGTC 2024において、TSMCとSynopsysが計算リソグラフィの高速化を目的として、同社のcuLithoソフトウェアを製造現場で採用したと発表しました。これは、高開口数EUVなどの最先端のチップ製造ツールを用いて製造される2nm以下のトランジスタへの移行において、チップメーカーが限界を回避する上で重要なワークロードです。今日のチップ製造に必要な計算能力は、新しいノードが出現するたびに増大しており、Nvidiaは、350基のH100 GPUを搭載したcuLitho搭載システムの例を宣伝しました。このシステムは、通常4万個のCPUシステムで最大3,000万時間以上の計算時間を要するワークロードを、60倍の高速化で処理します。
Nvidiaは昨年cuLithoを発表しましたが、今回、ワークフローに生成AIを統合することで、既に目覚ましい高速化に加え、さらに2倍の高速化を実現しました。Nvidiaは、cuLithoがあらゆる種類の高負荷な計算リソグラフィワークロードにかかる時間を大幅に短縮すると主張しており、Synopsysがこの技術を自社のソフトウェアツールに統合したことで、他のチップメーカーにも普及する可能性が高いと見ています。
チップ上にナノメートルスケールの微細構造を印刷するには、フォトマスクと呼ばれる透明な石英板が必要です。この石英板にはチップ設計のパターンが刻まれており、ステンシルのような役割を果たします。このマスクを通して紫外線を照射する（露光）ことで、チップ設計がウェハ上に刻み込まれ、現代のチップを構成する数十億個の3Dトランジスタと配線構造が作られます。
初期の半導体製造装置では、ウェーハ全体を印刷するのに1枚のフォトマスクを使用していましたが、新しいチップでは非常に高い解像度が求められるため、レチクルとフォトマスクを用いてウェーハ上の各ダイを個別に印刷します。各チップ設計では、チップの設計を層状に構築するために複数回の露光が必要であり、半導体製造プロセスで使用されるフォトマスクの数はチップによって異なり、100枚を超えることもあります。しかし、装置が印刷する特徴が露光に使用される紫外線の波長よりも微細になったため、新たな問題が発生しています。
微細化が進むにつれ、回折の問題が生じ、シリコン上に印刷されるデザインが「ぼやけ」てしまいます。こうした光学的欠陥の問題は、ミラーの曲率、化学的性質、位置ずれなど、様々な要因によって発生し、欠陥のないデザインを印刷するためには、これらの要因を軽減するための対策が必要です。
画像
1
の
1
解像度向上技術（RET）と計算リソグラフィを組み合わせることで、複雑な数学演算によってマスクレイアウトを最適化し、光を曲げることで、チップメーカーはこれまでよりも高い解像度を実現できます。しかし、微細化が進み、各設計に数十億個ものトランジスタが追加されるにつれて、このタスクはますます計算負荷が高くなり、チップ世代が進むにつれて計算負荷が増大しています。
この問題解決の鍵は、より洗練されたマスクの開発にありますが、その製造は非常に複雑です。例えば、インテル社によると、同社のマスク1枚には驚異的な5ペタバイト、つまりIMAX映画の10倍ものデータ量が格納されています。高開口数（NA）のEUVや、曲線マスクを採用したインバース・リソグラフィー・テクノロジー（ILT）などの新技術により、今後数年間でマスクのデータ処理量は10倍に増加すると予想されています。
新しいタイプのマスク作成ツールであるマルチビーム描画装置の登場により、マスク作成プロセスのより微細な制御が可能になり、曲線マスクに見られるような、より複雑なデザインが可能になります。しかし、これにははるかに高度な計算処理が必要です。NVIDIAのcuLithoは、計算リソグラフィのワークロードをGPUに移行し、同社のソフトウェアライブラリを通じて、特定のワークロードの完了に必要な時間を短縮するように設計されています。
cuLitho ライブラリは、ILT (曲線形状)、光近接効果補正 (OCP、「マンハッタン」形状を使用)、およびソースマスク最適化 (SMO) を使用してマスクを設計する計算リソグラフィ ソフトウェアに統合できます。
cuLitho が生成 AI を採用し、本番環境に移行した今、Nvidia はテストの結果を共有しており、Manhattan ワークロードでは 58 倍の改善、曲線マスク デザインでは 45 倍の高速化、Nvopc ワークロードでは 40 倍の高速化が実現しました。
Tom's Hardware の最高のニュースと詳細なレビューをあなたの受信箱に直接お届けします。
TSMCは現在、マスク製造工程にcuLithoを採用しており、その効果は絶大です。TSMCのCEOであるCC Wei博士は、「NVIDIAと協力してTSMCのワークフローにGPUアクセラレーテッドコンピューティングを統合することで、パフォーマンスの飛躍的な向上、スループットの劇的な向上、サイクルタイムの短縮、そして消費電力の削減を実現しました」と述べています。「現在、TSMCでNVIDIA cuLithoを生産段階に移行し、この計算リソグラフィ技術を活用して、半導体の微細化における重要なコンポーネントを推進しています。」
「シノプシスは、これまで解決できなかった課題をエンジニアリングチームが解決できるよう支援してきた輝かしい歴史を持っています。そして今、AIとアクセラレーテッド・コンピューティングの力を活用することで、それを次のレベルに引き上げています」とシノプシスの社長兼CEOであるサシン・ガジ氏は述べた。
Synopsys と TSMC は cuLitho を最初に採用しましたが、他の EDA およびチップ製造会社もマスク製造業務にこのソフトウェアを採用し、新しいマスクの製造に必要な時間を短縮するとともに、電力を節約し、コストを削減することができます。
ポール・アルコーンはTom's Hardware USの編集長です。CPU、ストレージ、エンタープライズハードウェアに関するニュースやレビューも執筆しています。
