在GTC 2023上，Nvidia宣布了其新的cuLitho软件库，用于加速半导体制造工作流程中的一个关键瓶颈。这个新库可以加速计算光刻技术，这是一种用于创建芯片生产的光罩的技术。Nvidia声称其新方法使500个DGX H100系统挥舞着4,000个Hopper GPU，完成与40,000个基于CPU的服务器相同的工作量，但速度快40倍，功耗低9倍。Nvidia声称这将生产光罩的计算光刻工作量从几周减少到8小时。

芯片制造的领导者台积电、ASML和Synopsys公司都已经签署了这项新技术，Synopys公司已经将其整合到其软件设计工具中。随着时间的推移，Nvidia希望新方法能够实现更高的芯片密度和产量，更好的设计规则，以及AI驱动的光刻技术。

Nvidia的科学家们创造了新的算法，使日益复杂的计算光刻工作流程能够在GPU上并行执行，使用Hopper GPU表现出40倍的速度。新的算法被整合到一个新的cuLitho加速库中，该库可以被整合到光罩制造商的软件中（通常是代工厂或芯片设计师）。cuLitho加速库也与Ampere和Volta GPU兼容，尽管Hopper是最快的解决方案。

打印芯片上的小特征始于一大块被称为光掩膜的石英。这种透明的石英有一个芯片设计的印记图案，其工作方式很像一个模板：通过光罩照射，将设计刻在晶圆上，从而创造出构成现代芯片的数十亿个三维晶体管和导线结构。每个芯片设计都需要多次曝光，以分层建立芯片的设计。因此，在芯片制造过程中使用的光罩数量根据芯片的不同而不同；它甚至可以超过100个光罩。例如，Nvidia说创建H100需要89个掩模，而英特尔引用了用于其14纳米芯片的 “50多个”掩模。

新的技术已经出现，现在允许蚀刻的特征比用于创建它们的光的波长更小。然而，特征的持续缩小导致了衍射的问题，这基本上是 “模糊”了印在硅上的设计。计算光刻技术领域通过优化掩模布局的复杂数学运算来抵消衍射的影响。然而，随着特征的进一步缩小，这项任务的计算量越来越大，从而使每个设计能多出数十亿个晶体管。

这些复杂的问题需要大型计算机集群，通常有数万台服务器（Nvidia引用了40,000台），它们在CPU上并行计算数字，处理一个光罩可能需要数周的时间（时间的长短根据芯片的复杂性而不同，英特尔说它的团队需要5天的时间来创建一个光罩）。

Nvidia认为，设计一个现代光罩所需的服务器数量正在以与摩尔定律相同的速度增加，从而将服务器的要求和操作它们所需的功率推到不可持续的领域。事实上，新掩模技术令人难以置信的计算要求，如使用反曲线掩模（ILM）的反光刻技术（ILT），已经阻碍了这些更先进技术的采用。此外，高NA EUV和ILT预计将在未来几年将掩模的数据处理量提高10倍。

这就是Nvidia的cuLitho的作用，将计算光刻的工作量减少到8小时。cuLitho库可以集成到利用ILT（曲线形状）或光学接近校正（OCP，使用 “Manhattan”形状）技术的计算光刻软件中，并且已经集成到Synopsys的工具中。台积电和ASML也在采用这项技术。鉴于这类软件的敏感性，美国的出口管制将管理任何向中国和其他受制裁地区的软件分销。

英特尔长期以来一直使用自己的专有软件工具，但正慢慢转向采用行业标准工具，特别是当它开始实施自己的外部IDM 2.0代工业务。因此，其他大型晶圆厂，如英特尔和三星，是否会在自己的内部工具中采用新软件，还有待观察。无论如何，Synopsys、ASML和台积电的支持保证了cuLitho库和Nvidia的基于GPU的解决方案在未来几年内被领先的半导体制造商广泛采用。