TSMC e Synopsys sono pronte ad accelerare la produzione di chip grazie a NVIDIA cuLitho

È passato un anno da quando NVIDIA annunciava cuLitho, una libreria software per il mondo della produzione di chip che, in breve, permette di spostare l'enorme mole di dati da processare in quella che viene detta "litografia computazionale" dalle CPU alle GPU, accelerando non solo i tempi di produzione - aspetto fondamentale in tempi di grande richiesta - ma anche perseguire affinamenti in modo da potersi spingere ai limiti della fisica.

La litografia computazionale è il passaggio a maggiore intensità di calcolo nel processo di produzione dei semiconduttori, poiché consuma decine di miliardi di ore all'anno di lavoro delle CPU. In pratica, è quel frangente in cui si svolgono le simulazioni litografiche che consentono di aumentare la resa e la qualità dei chip.

Un set di maschere tipico di un chip può arrivare a richiedere 30 milioni o più ore di tempo di calcolo della CPU, obbligando società come TSMC, Samsung e Intel a dotarsi di enormi datacenter all'interno delle Fab.

Trasferendo questa operazione alle GPU si può ridurre nettamente il tempo richiesto. Secondo NVIDIA, "350 sistemi con NVIDIA H100 possono sostituire 40.000 sistemi basati sulle CPU, accelerando i tempi di produzione e riducendo allo stesso tempo costi, spazio e consumo energetico".

Nel corso della GTC 2024, aperta ieri sera con il keynote in cui Jensen Huang ha svelato l'architettura Blackwell, la società ha annunciato che TSMC e Synopsys hanno iniziato a usare cuLitho "in produzione", ovvero sono passati a integrare la tecnologia nei processi di lavoro quotidiani dopo averla sperimentata nel corso dei mesi passati.

TSMC è il produttore di chip taiwanese partner di NVIDIA, Apple, AMD e tantissime altre realtà. Synopsys è una realtà che realizza software EDA - automazione della progettazione elettronica - grazie ai quali i chip passano dalla mente alla realtà.

Integrando la libreria NVIDIA cuLitho nei loro software, processi di produzione e sistemi, le due realtà puntano a velocizzare l'intera pipeline di produzione di un chip, in modo da passare rapidamente alla commercializzazione.

"La litografia computazionale è una pietra miliare nella produzione di chip", ha affermato Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA. "Il nostro lavoro su cuLitho, in collaborazione con TSMC e Synopsys, applica il calcolo accelerato e l'intelligenza artificiale generativa per aprire nuove frontiere per la scalabilità dei semiconduttori".

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A distanza di un anno, cuLitho è migliorato grazie a nuovi algoritmi di intelligenza artificiale generativa che stravolgono il processo di produzione dei semiconduttori rispetto agli attuali metodi basati su CPU. Secondo NVIDIA, l'IA generativa offre un'ulteriore accelerazione di 2 volte rispetto alla precedente incarnazione di cuLitho.

L'IA generativa, ad esempio, consente "la creazione di una maschera inversa quasi perfetta o di una soluzione inversa per tenere conto della diffrazione della luce. La maschera finale viene quindi ricavata mediante metodi tradizionali e fisicamente rigorosi, accelerando il processo complessivo di correzione della prossimità ottica (OPC) di un fattore due".

TSMC afferma che "testando cuLitho su flussi di lavoro condivisi, le aziende hanno realizzato congiuntamente un'accelerazione di 45 volte dei flussi curvilinei e un miglioramento di quasi 60 volte rispetto ai flussi più tradizionali in stile Manhattan". Questi due tipi di flussi sono diversi tra loro, in quello curvilineo le forme della maschera sono rappresentate da curve, mentre le forme della maschera Manhattan sono vincolate in orizzontale o verticale.

"Con il passaggio ai processi avanzati, la litografia computazionale è cresciuta notevolmente in termini di complessità e costi di calcolo", ha spiegato Sassine Ghazi, presidente e CEO di Synopsys. "La nostra collaborazione con TSMC e NVIDIA è fondamentale per consentire una scalabilità a livello di Angstrom mentre avanziamo nella messa a punto di tecnologie per ridurre i tempi di consegna di ordini di grandezza grazie alla potenza del calcolo accelerato".