GTC2023において、NVIDIAは、半導体製造ワークフローの重要なボトルネックを高速化するための新しいcuLithoソフトウェアライブラリを発表した。この新しいライブラリは、チップ製造用のフォトマスクを作成するために使用される技術であるコンピュテーショナル・リソグラフィーを高速化するものだ。NVIDIAは、この新しいアプローチにより、4,000個のHopper GPUを搭載した500台のDGX H100システムが、4万台のCPUベースのサーバーと同じ量の作業を、40倍速く、9倍少ない電力で行うことができると述べている。NVIDIAは、これにより、フォトマスクを製造するためのリソグラフィーの計算負荷が、数週間から8時間にまで軽減されるとしている。
チップ製造のリーダーであるTSMC、ASML、Synopsysはいずれもこの新技術に署名しており、Synopysはすでにソフトウェア設計ツールにこの技術を組み込んでいる。NVIDIAは、時間の経過とともに、この新しいアプローチによって、より高いチップ密度と歩留まり、より優れたデザインルール、そしてAIを活用したリソグラフィが可能になると期待している。
NVIDIAの研究者は、複雑化するコンピューテーショナル・リソグラフィーワークフローをGPU上で並列実行できる新しいアルゴリズムを作成し、Hopper GPUを使用して40倍のスピードアップを示した。この新しいアルゴリズムは、マスクメーカー（通常はファウンドリやチップ設計者）のソフトウェアに統合できる新しいcuLithoアクセラレーション・ライブラリに統合されている。cuLithoアクセラレーションライブラリは、AmpereおよびVolta GPUとも互換性があるが、Hopperが最速のソリューションとなる。
チップ上の小さな機能を印刷するには、まずフォトマスクと呼ばれる石英の塊が必要だ。この透明な石英には、チップのデザインパターンが刻印されており、ステンシルのような働きをする。マスクを通して光を当てると、デザインがウェハー上にエッチングされ、最新のチップを構成する数十億個の3Dトランジスタやワイヤー構造が作られる。各チップデザインは、何度も露光してチップのデザインを層状に積み上げていく必要がある。そのため、チップ製造工程で使用されるフォトマスクの枚数はチップによって異なり、100枚を超えることもある。例えば、NVIDIAはH100を作るのに89枚のマスクが必要だと言い、Intelは14nmのチップに「50枚以上」のマスクが使われたとしている。
新しい技術により、光の波長よりも小さな形状をエッチングできるようになった。しかし、微細化が進むにつれ、回折現象が問題となり、シリコンに印刷されるデザインがぼやけてしまう。コンピュテーショナルリソグラフィーの分野では、複雑な数学的演算によってマスクのレイアウトを最適化し、回折の影響に対処している。しかし、微細化が進み、1つの設計で数十億個以上のトランジスタが使えるようになると、この作業はますます計算量が増えることになる。
このような複雑な問題を解決するには、数万台（NVIDIAは4万台）のサーバーからなる大規模なコンピュータ・クラスターが必要で、CPU上で並行して数字を計算し、1枚のフォトマスクを処理するのに数週間かかることもある（この時間はチップの複雑さによって異なり、Intelは1枚のマスクを作るのに5日かかると述べている）。
NVIDIAは、最新のマスクの設計に必要なサーバーの数がムーアの法則と同じ速度で増加しているため、サーバーの要件とその運用に必要な電力量が持続不可能な領域まで押し上げられていると主張している。実際、インバースカーヴィリニアマスク（ILM）を使用するインバースリソグラフィー技術（ILT）のような新しいマスク技術に必要な驚異的な計算量は、すでにこれらのより高度な技術の採用の妨げになっている。さらに、High-NA EUVとILTは、今後数年間で、マスクのデータ処理量を10倍に増やすと予想されている。
そこで、NVIDIAのcuLithoが登場し、コンピュテーショナル・リソグラフィーの作業時間を8時間に短縮する。cuLithoライブラリは、ILT（曲線形状）またはOCP（Optical Proximity Correction、「マンハッタン」形状を使用）技術を活用するコンピューテーショナル・リソグラフィーソフトウェアに統合でき、すでにSynopsys社のツールに統合されている。TSMCとASMLもこの技術を採用している。この種のソフトウェアの機密性を考慮すると、中国やその他の制裁対象地域への配布は、米国の輸出規制が適用される。
Intelは、長い間、自社独自のソフトウェア・ツールを使用してきたが、特に、自社の外部IDM 2.0ファウンドリ運用を開始するにあたり、業界標準ツールの採用に徐々にシフトしている。そのため、IntelやSamsungのような他の大手ファブが、自社の内部ツールに新しいソフトウェアを採用するかどうかはまだわからない。しかし、Synopsys、ASML、TSMCのサポートにより、cuLithoライブラリとNVIDIAのGPUベースのソリューションが、今後数年間で大手半導体メーカーに広く採用されることが確実となっている。
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