編者按：NVIDIA cuLitho通過藉助 GPU將用於納米級計算光刻的逆光刻技術加速了 40 倍，有助於創建新的解決方案，使未來的半導體技術更便宜、更可預測。

隨著Chat GPT火爆全球，掩蓋在表面應用層下的基礎硬體技術公司英偉達浮出水面。令人驚奇的是，英偉達不僅提供了業界唯一可用於驅動GPT-4的A100晶片，還在2022年下半年發布了A100的下一代產品H100，計算能力進一步大幅度提升。

然而更令人驚訝的是，英偉達推出了新的加速2納米邏輯晶片工藝的新技術--cuLitho，令輿論一片譁然。那麼這項技術主要是做什麼的呢？

我們知道，隨著半導體工藝的微縮化，晶片製程對光刻解析度的提升需求越來越嚴格，通過對掩模版施加矯正技術來提升精度越來越受到重視。

在1990年代，當時的光刻解析度要求仍然在普通光學鏡頭可以滿足的時期，掩模版的圖案和光刻曝光圖案是沒有矯正的。

1990年代末，開始出現最簡單的「Dog ears」的矯正；2000年代，出現基於模型的OPC矯正；2010年代出現了OPC協同規則輔助特徵的矯正方案；而到了2020年代，EUV光刻的極限分辨條件下，更複雜的逆光刻技術（ILT）開始受到重視！

ILT技術是對於給定的設計圖案，通過計算確定掩模版的矯正圖案，這個計算量是非常龐大的。對於一個英偉達的A100晶片，通常情況可能使用高達近100個掩模版；而傳統計算一個ILT圖案需要2周時間--這對於任何一個先進晶片工藝來說，都是一個冗長的時間。使用英偉達的cuLitho技術，則可以將ILT計算時間從2周縮短到8小時。

值得一提的是，ILT技術是華人科學家Danping Peng創建的。Peng於2003年初首次實施和演示ILT，當時他在一家加州大學洛杉磯分校孵化的初創企業Luminescent Technologies擔任工程師。

不過，雖然ILT被證明是一種可行的光刻技術，但是有幾個技術和經濟因素阻礙了ILT的採用：

1，ILT需要大量時間來計算掩模版的矯正圖案；

2，ILT的掩模版文件很大，比傳統掩模版文件大 6-7 倍，因此使用可變形狀光束 （VSB） 寫入器寫入需要很長時間；

3，光刻機技術不斷進步，例如ASML推出了具有更好聚焦和計量控制的機台，使用傳統的掩模版已經可以滿足製造需求。

由於ILT技術設計的計算，實際上一部分是圖像問題，而處理圖形計算正是英偉達和它的GPU的長處。英偉達工程師和包括台積電在台的行業夥伴，利用4年的時間，提出了一系列的算法，成功的實現了突破。根據英偉達的說法：

1，使用cuLitho可以讓500台Nvidia DGX H100計算機完成擁有40000個CPU核的系統的工作；

2，使用cuLitho每天可以生產三到五倍的光掩模；

3，使用cuLitho將能耗從35兆瓦降低到5兆瓦。

不僅如此，cuLitho不僅可以大幅提升ILT的計算速度、減少製造掩模版的時間，而且有可能會提供更好的解析度。這是由於CuLitho在掩模上產生難以計算的彎曲多邊形，從而為投射到晶圓上的圖案提供更大的聚焦深度。更大的聚焦深度會減少光刻曝光時的圖案畸變，因此有望提升晶片的生產速度，甚至有可能將原本需要雙重曝光的工藝用單次曝光即可完成。

值得一提的是，前不久，美國另一家半導體巨頭應用材料也推出了一個基於硬體的EUV光刻輔助工具，備受行業關注。而此次英偉達推出的cuLitho是基於軟體的光刻輔助工具，也有望在下一代EUV光刻技術上大放異彩。

參考資料

Nvidia 將關鍵晶片製造計算速度提高 40 倍 - IEEE Spectrum：https://spectrum.ieee.org/inverse-lithography

加速逆光刻技術的大批量生產 |英偉達技術博客 (nvidia.com)：https://developer.nvidia.com/blog/accelerating-high-volume-manufacturing-for-inverse-lithography-technology/