컴퓨터 칩이 현대 세계를 돌아가게 만든다면 Nvidia와 TSMC는 회전을 유지하는 플라이휠입니다. 전자가 칩 제조에 돌파구를 마련했다고 말하고 후자는 실용화할 것이라고 확인하는 경우 주목할 가치가 있습니다.
이번 주 Nvidia의 GTC 개발자 컨퍼런스에서 젠슨 황 CEO는 말했다. Nvidia는 역리소그래피라고 하는 칩 제조 단계를 40배 이상 빠르게 만드는 소프트웨어를 개발했습니다. 일반적으로 몇 주가 걸리는 프로세스를 이제 하룻밤 사이에 완료할 수 있으며 약 40,000개의 CPU 서버와 35메가와트의 전력이 필요한 대신 500개의 Nvidia DGX H100 GPU 기반 시스템과 5메가와트만 필요합니다.
"cuLitho를 통해 TSMC는 프로토타입 주기 시간을 단축하고 처리량을 늘리며 제조 과정에서 탄소 발자국을 줄이고 2nm 이상에 대비할 수 있습니다."라고 그는 말했습니다.
Nvidia는 이 작업에서 업계에서 가장 큰 이름을 가진 몇몇 회사와 파트너 관계를 맺었습니다. 세계에서 가장 큰 칩 파운드리인 TSMC는 올 여름 생산에서 접근 방식을 검증할 계획입니다. 한편, 칩 디자이너 Synopsis와 장비 제조사 ASML은 보도 자료 그들은 cuLitho를 칩 설계 및 리소그래피 소프트웨어에 통합할 것입니다.
역 리소그래피 란 무엇입니까?
최신 컴퓨터 칩을 제조하기 위해 제조업체는 복잡한 "스텐실"을 통해 자외선을 비추어 와이어 및 트랜지스터와 같은 수십억 개의 패턴을 거의 원자 수준의 해상도로 부드러운 실리콘 웨이퍼에 에칭합니다. 포토리소그래피라고 하는 이 단계는 Nvidia에서 Apple, Intel에 이르기까지 모든 새로운 칩 설계가 실리콘에 물리적으로 나타나는 방식입니다.
ASML이 만든 기계는 수억 달러의 비용이 든다 거의 완벽한 나노 크기의 예술 작품을 칩에서 생산할 수 있습니다. 이 글을 읽으면서 손가락 끝에서 흥얼거리는 최종 제품은 아마도 역사상 가장 복잡한 상품일 것입니다. (TSMC는 XNUMX개월마다 XNUMX조 개의 트랜지스터—애플만 해당.)
더 강력한 칩을 만들기 위해 점점 더 작아지는 트랜지스터, 엔지니어는 창의력을 발휘해야 했습니다.
위에서 언급한 스텐실을 기억하십니까? 지금까지 본 것 중 가장 이상한 스텐실입니다. 오늘날의 트랜지스터는 에칭에 사용되는 빛의 파장보다 작습니다. 칩 제조업체는 빛의 파장보다 기능이 더 작은 간섭 패턴으로 빛을 구부릴 수 있는 스텐실(또는 기술적으로는 포토마스크)을 설계하기 위해 매우 영리한 기술을 사용해야 합니다. 과 칩의 디자인과 완벽하게 일치합니다.
한때 포토마스크는 일대일 모양(직사각형에 투영된 직사각형)을 가졌던 반면, 수년에 걸쳐 필연적으로 점점 더 복잡해졌습니다. 요즘 가장 발전된 마스크는 단순한 다각형이라기보다 만다라에 가깝습니다.
이러한 고급 포토마스크 패턴을 설계하기 위해 엔지니어는 프로세스를 반대로 합니다.
그들은 원하는 디자인으로 시작한 다음 적절한 패턴을 디자인하는 데 관련된 물리학을 설명하는 사악한 방정식을 통해 채웁니다. 이 단계를 역리소그래피라고 하며 빛의 파장과 피처 크기 사이의 간격이 커짐에 따라 전체 프로세스에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 그러나 포토마스크의 복잡성이 증가함에 따라 컴퓨팅 그것들을 설계하는 데 필요한 전력, 시간 및 비용.
"컴퓨팅 리소그래피는 칩 설계 및 제조에서 가장 큰 컴퓨팅 워크로드이며 매년 수백억 CPU 시간을 소비합니다."라고 Huang은 말했습니다. "대규모 데이터 센터는 리소그래피 시스템에 사용되는 레티클을 생성하기 위해 연중무휴로 운영됩니다."
포토마스크를 설계하는 데 사용되는 방법인 전산 리소그래피의 더 넓은 범주에서 역리소그래피는 보다 새롭고 진보된 접근 방식 중 하나입니다. 그것의 장점은 더 큰 피사계 심도와 해상도를 포함하고 전체 칩에 도움이 될 것이지만, 무거운 계산 리프트로 인해 현재는 드물게 사용됩니다.
병렬 라이브러리
Nvidia는 계산을 그래픽 처리 장치 또는 GPU에 더 쉽게 처리하도록 하여 이러한 리프트를 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 강력한 칩은 비디오 게임 및 기계 학습과 같이 병렬로 완료할 수 있는 간단한 계산이 많은 작업에 사용됩니다. 따라서 약간의 개선만 제공하는 GPU에서 기존 프로세스를 실행하는 것이 아니라 해당 프로세스를 수정하는 것입니다. 구체적으로 GPU용.
그것이 새로운 소프트웨어인 cuLitho가 하도록 설계된 것입니다. 지난 XNUMX년 동안 개발된 이 제품은 인버스 리소그래피에 사용되는 기본 작업을 위한 알고리즘 라이브러리입니다. 역리소그래피를 이렇게 더 작고 더 반복적인 계산으로 분해함으로써 이제 전체 프로세스를 GPU에서 분할하고 병렬화할 수 있습니다. 그리고 Nvidia에 따르면 모든 것이 크게 빨라집니다.
“[역 리소그래피] 속도가 40배 빨라지면 더 많은 사람과 회사가 더 많은 레이어에서 풀칩 ILT를 사용할까요? Nvidia의 Advanced Technology Group VP인 Vivek Singh은 다음과 같이 말했습니다. GTC에서의 강연.
더 빠르고 계산이 덜 필요한 프로세스를 통해 제조업체는 실험 디자인을 더 빠르게 반복하고 기존 디자인을 조정하고 하루에 더 많은 포토마스크를 만들고 일반적으로 더 많은 칩으로 역리소그래피 사용을 확장할 수 있다고 그는 말했습니다.
이 마지막 세부 사항은 매우 중요합니다. 역리소그래피를 더 많이 사용하면 투사된 이미지를 선명하게 하여 인쇄 오류를 줄여야 합니다. 즉, 칩 제조업체는 실리콘 웨이퍼당 더 많은 작업 칩을 생산할 수 있으며 2나노미터 이상에서 기능을 만들 수 있을 만큼 충분히 정밀해야 합니다.
더 나은 칩을 만드는 것은 모든 하드웨어에 대해. cuLitho 또는 디자인에서 기계 학습의 사용 증가, 너무 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
이미지 신용 : 엔비디아
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- 출처: https://singularityhub.com/2023/03/26/a-chipmaking-step-crucial-to-the-future-of-computing-just-got-40x-faster/
