Producir chips utilizando tecnologías de procesamiento avanzadas requiere más poder de cómputo que nunca. Para satisfacer las demandas de los nodos de 2 nm y más, NVIDIA está implementando su biblioteca de software cuLitho que utiliza los sistemas DGX H100 de la compañía basados en GPU H100 y promete un aumento de 40 veces en el rendimiento disponible para las tiendas de máscaras con una cantidad razonable de energía consumida.
Las tecnologías de procesamiento modernas llevan al límite a los equipos de fabricación de obleas y, a menudo, requieren una resolución más fina de lo que es físicamente posible, que es donde entra en juego la litografía computacional. El objetivo principal de la litografía computacional es mejorar la resolución alcanzable en los procesos de fotolitografía sin modificar las herramientas. Para hacer esto, CL utiliza algoritmos que simulan el proceso de producción, incorporando datos cruciales del equipo de ASML y obleas de prueba (shuttle). Estas simulaciones ayudan a refinar la retícula (fotomáscara) al modificar deliberadamente los patrones para contrarrestar las influencias físicas y químicas que surgen a lo largo de los pasos de litografía y creación de patrones.
Existen varias técnicas de litografía computacional, incluida la tecnología de mejora de la resolución (RET), la tecnología de litografía inversa (ILT, un método para reducir las variaciones de fabricación mediante el uso de formas no rectangulares en la fotomáscara), la corrección de proximidad óptica (OPC, una técnica para mejorar la fotolitografía mediante corrección de imprecisiones de imagen resultantes de la difracción o impactos relacionados con el proceso) y optimización de máscara de fuente (SMO). Todos son ampliamente utilizados en las fábricas de hoy.
Mientras tanto, las técnicas costosas desde el punto de vista computacional, como la tecnología de litografía inversa y la optimización de la máscara de origen, son específicas de un diseño determinado. Deben implementarse individualmente para cada chip para garantizar una resolución adecuada y evitar puntos de acceso que limitan el rendimiento. La síntesis de retículas que utilizan RET, ILT, OPC y SMO implica el uso de litografía computacional. A medida que los nodos se vuelven más delgados, la complejidad computacional aumenta y el poder de cómputo se convierte en un cuello de botella para las tiendas de máscaras, ya que cada chip moderno usa docenas de puntos de mira. Por ejemplo, el H100 de NVIDIA usa 89.
NVIDIA afirma que la litografía computacional actualmente consume decenas de miles de millones de horas de procesador cada año y, por lo tanto, una enorme potencia. Mientras tanto, las GPU altamente paralelas como la H100 de NVIDIA prometen un mayor rendimiento a un menor costo y consumo de energía. En particular, NVIDIA afirma que 500 de sus sistemas DGX H100 que contienen 4000 de sus GPU H100 (que consumen 5 MW de energía) y ejecutan software de litografía computacional que usa cuLitho pueden ofrecer el rendimiento de 40 000 sistemas basados en CPU que consumen 35 MW que TSMC usa hoy. La compañía también continúa diciendo que los fabricantes de máscaras pueden producir de 3 a 5 veces más retículas por día usando nueve veces menos energía que la que usan hoy una vez que comienzan a apoyarse en la litografía computacional acelerada por GPU, otra afirmación que requiere verificación por parte de tiendas de máscaras reales. pero da una comprensión básica de hacia dónde quiere ir la empresa.
«Avec la lithographie aux limites de la physique, l’introduction de cuLitho par NVIDIA et la collaboration avec nos partenaires TSMC, ASML et Synopsys permettent aux fabs d’augmenter le débit, de réduire leur empreinte carbone et de jeter les bases pour 2 nm y más allá.»
Si bien los objetivos de rendimiento establecidos por NVIDIA son impresionantes, debe tenerse en cuenta que la biblioteca de software cuLitho para litografía computacional debe integrarse en el software ofrecido por ASML, Synopsys y TSMC bien utilizado por sus socios, entre las tiendas de máscaras. Para la litografía de generación actual (piense en nodos de clase de 7nm, 5nm y 3nm), las tiendas de máscaras ya están utilizando soluciones de litografía computacional basadas en CPU y continuarán haciéndolo durante al menos un tiempo. Quizás es por eso que NVIDIA está discutiendo sus esfuerzos de litografía computacional en el contexto de los nodos de clase 2nm de próxima generación y más allá. Mientras tanto, tiene sentido esperar que las fundiciones y tiendas de máscaras al menos intenten implementar cuLitho de NVIDIA para algunos de sus próximos nodos de clase de 3nm para aumentar el rendimiento y el rendimiento. TSMC, por ejemplo, comenzará a calificar cuLitho a mediados de 2023, por lo que se espera que la plataforma esté disponible para clientes empresariales a partir de 2024.
«La litografía computacional, en particular la corrección de proximidad óptica u OPC, supera los límites de las cargas de trabajo computacionales para los chips más avanzados.dijo Aart de Geus, Director General de Synopsys.¡Al trabajar con nuestro socio NVIDIA para ejecutar el software Synopsys OPC en la plataforma cuLitho, hemos acelerado enormemente el rendimiento de semanas a días! La combinación de nuestras dos empresas líderes continúa forzando avances increíbles en la industria.«
Un comunicado oficial de NVIDIA afirma que «Un cambio en el proceso de fabricación a menudo requiere una revisión de OPC, lo que genera cuellos de botella.» «cuLitho no solo ayuda a eliminar estos cuellos de botella, sino que también permite nuevas soluciones y técnicas innovadoras, como máscaras curvilíneas, litografía EUV de alta NA y modelado fotorresistente subatómico necesario para los nuevos nodos tecnológicos.«
La potencia de cómputo adicional disponible para aplicaciones de litografía computacional será especialmente útil para la próxima generación de nodos de producción que usarán escáneres de litografía de alta NA y exigirán el uso de ILT, OPC y SMO para admitir las peculiaridades físicas de los escáneres de litografía y resistir para garantizar rendimientos decentes, baja variación (es decir, rendimiento y consumo de energía predecibles) y costos predecibles. Mientras tanto, los costos de cómputo para RET, ILT, OPC y SMO inevitablemente aumentarán a partir de los 2 nm, por lo que parece que NVIDIA presentará su plataforma cuLitho en el momento adecuado.
