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14 nov 2023
¿Por qué todos están hablando de NVIDIA cuLitho?
24 mar 2023
By
Marisol
NVIDIA, ASML, TSMC y Synopsys sientan las bases para la fabricación de chips de última generación.
Los líderes de semiconductores adoptan el avance de NVIDIA en litografía computacional a medida que la industria llega a los límites de la física.
NVIDIA anunció hoy un gran avance que lleva la computación acelerada al campo de la litografía computacional, lo que permite a líderes de semiconductores tales como ASML, TSMC y Synopsys acelerar el diseño y la fabricación de chips de próxima generación, justo cuando los procesos de producción actuales se acercan a los límites de lo que hace la física posible.
“NVIDIA cuLitho” es una biblioteca con herramientas y algoritmos optimizados para la litografía computacional acelerada por GPU y el proceso de fabricación de semiconductores en órdenes de magnitud con respecto a los métodos actuales basados en CPU.
La fabricación de chips de computadora requiere un paso crítico llamado litografía computacional, un cálculo complejo involucrando física electromagnética, fotoquímica, geometría computacional, optimización iterativa y computación distribuida.
La nueva biblioteca de software “NVIDIA cuLitho” para litografía computacional está siendo integrada por TSMC, la fundición líder en el mundo, así como por Synopsys, líder en automatización de diseño electrónico, en su software, procesos de fabricación y sistemas para las GPU de arquitectura NVIDIA Hopper™ de última generación. El fabricante de equipos ASML está trabajando en estrecha colaboración con NVIDIA en GPU y cuLitho, y planea integrar soporte para GPU en todos sus productos de software de litografía computacional.
El avance permitirá chips con transistores y cables más pequeños de lo que ahora se puede lograr, al tiempo que acelerará el tiempo de comercialización y aumentará la eficiencia energética de los centros de datos masivos que funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana para impulsar el proceso de fabricación.
“La industria de los chips es la base de casi todas las demás industrias del mundo”, dijo Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA. “Con la litografía en los límites de la física, la introducción de cuLitho por parte de NVIDIA y la colaboración con nuestros socios TSMC, ASML y Synopsys permite que las fábricas aumenten el rendimiento, reduzcan su huella de carbono y establezcan las bases para 2 nm y más”.
Al ejecutarse en GPU, cuLitho ofrece un salto de rendimiento de hasta 40 veces más que la litografía actual, el proceso de creación de patrones en una oblea de silicio, acelerando las cargas de trabajo informáticas masivas que actualmente consumen decenas de miles de millones de horas de CPU cada año.
Permite que 500 sistemas NVIDIA DGX H100 logren el trabajo de 40 000 sistemas de CPU, ejecutando todas las partes del proceso de litografía computacional en paralelo, lo que ayuda a reducir las necesidades de energía y el impacto ambiental potencial.
Este paso de litografía computacional ya es una de las mayores cargas de trabajo de cómputo en la producción de semiconductores, lo que requiere centros de datos masivos, y el proceso de evolución de la miniaturización del silicio amplifica exponencialmente los requisitos de cómputo con el tiempo.
A corto plazo, las fábricas que usan cuLitho podrían ayudar a producir cada día de 3 a 5 veces más fotomáscaras (las plantillas para el diseño de un chip) usando 9 veces menos energía que las configuraciones actuales. Una fotomáscara que requería dos semanas ahora se puede procesar durante la noche.
A más largo plazo, cuLitho permitirá mejores reglas de diseño, mayor densidad, mayores rendimientos y litografía impulsada por IA.
“NVIDIA cuLitho” es una biblioteca con herramientas y algoritmos optimizados para la litografía computacional acelerada por GPU y el proceso de fabricación de semiconductores en órdenes de magnitud con respecto a los métodos actuales basados en CPU.
La fabricación de chips de computadora requiere un paso crítico llamado litografía computacional, un cálculo complejo involucrando física electromagnética, fotoquímica, geometría computacional, optimización iterativa y computación distribuida.
Este paso de litografía computacional ya es una de las mayores cargas de trabajo de cómputo en la producción de semiconductores, lo que requiere centros de datos masivos, y el proceso de evolución de la miniaturización del silicio amplifica exponencialmente los requisitos de cómputo con el tiempo.
