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“计算机制作芯片的光刻技术” ,让我们来了解一下。

时间:2023-03-22 11:24:44人气:作者:网友整理我要评论
事实上,每年 Nvidia 的 GTC 开发者大会报告,电子工程专辑的解读都有些不太恰当。因为尽管 Nvidia 制造 GPU,但 GTC 大部分都是关于软件、库、中间件和应用开发——在我们看来,GTC 更像是为计算机科学(CS)领域的人准备的,而非电子工程(EE)。EE 可以说是 CS 实现的底层和基础。
 
但这实际上是个悖论,也就是说,即使是底层技术也越来越离不开 CS。例如,当我们提到“人工智能”时,通常是指一些非常高级的技术——它依赖于人工智能芯片,主要的事件实际上是网络模型和应用开发;但另一方面,人工智能技术也在反馈芯片设计。因此,归根结底,EE 和 CS 是相辅相成的。而今年终于有一个与半导体制造最相关的软件发布了。
 
也就是,Nvidia 推出了一个名为 cuLitho 的计算光刻软件库。实际上,Nvidia 为任何领域发布一些中间件和库都是家常便饭。生物制药、化学、气候预测、量子计算等都不是新鲜事。但是今年对于 cuLitho,虽然黄仁勋在他的主题演讲中只谈了不到 5 分钟,但 Nvidia 专门为媒体发布了一个 cuLitho 的预发布会——GTC 期间也有专门针对这个库的会议。这表明 Nvidia 自己应该仍然非常重视 cuLitho。
 
借此机会,我们也可以瞥见计算光刻技术。

光刻与计算光刻

实际上,对于光刻技术的介绍并不需要花费太多篇幅。这是芯片制造过程中最重要的步骤,就像用“光刻刀”在晶圆上“雕刻”一样。“雕刻”当然是要“雕刻”出特定的图案。这个图案首先呈现在光掩膜上。掩膜就像一个模板,一旦激光照射,掩膜上的图案就会通过透镜落在硅晶圆上,如下图所示。

晶体管、器件和互连线都需要经过这样的光刻步骤。实际操作当然比这三两句话中的描述复杂得多。例如,当前芯片的顶部和底部有许多层,不同的层需要不同的光刻和掩膜板;如果某些层的器件间距较小,则可能需要多次光刻。

这里还有一件非常不寻常的事情,就是在我们的认知中,例如我们要对上面的图案进行光刻雕刻,几个矩形-那么掩膜板应该在图片左侧挖空,然后经过光源照射后,落在硅晶圆上的就变成了图中右侧的样子。但实际情况并非如此。光掩膜实际上是这样制作的:

过去几十年,随着半导体技术的发展,晶体管和互连的线距离越来越小,一切看起来都很好。但是,“大约30年前,晶体管的尺寸变得小于光刻机使用的激光波长,因此发生了衍射效应,晶体管的图像变得模糊不清。”英伟达高级技术副总裁Vivek Singh解释道。

 
了解光学或摄影的学生应该熟悉衍射效应这个术语。对于相机而言,当光圈缩小到一定程度时,照片将明显受到衍射效应的影响,导致图片分辨率急剧下降;事实上,超高像素(或小像素)也会受到衍射效应的影响。这一点反映在光刻机上,比相机要复杂得多,但也是类似的。Vivek称光刻机为“高级相机”。
 
当然,我们知道,光刻机使用的光源经历了几次重大的迭代,DUV和EUV是目前最受关注的。特别是EUV极紫外光刻,是具有显着较小波长的一代光源。但即使使用昂贵的EUV,波长和器件间距的差异也比以前小。换句话说,光刻图案的未来将逐渐变得模糊-或者不太高保真。
 
这是计算光刻的机会——至少通过计算光刻来减轻该领域的像差和对芯片制造的不利影响。
 
在我们访问荷兰ASML之前,我们听到了ASML谈论计算光刻。计算光刻是ASML的“铁三角”业务之一。ASML告诉我们,计算光刻使用软件对整个光刻过程进行建模和模拟,并优化流程;例如形状优化,掩模校正等。例如,ASML拥有“自由形照明”,它是通过改变照明形式来改善成像分辨率的方法。
上述图片中的光刻胶片看起来很奇怪,这是为了消除光刻过程中小尺寸器件的“模糊”问题,需要修改光学路径上的组件。这就像:当需要某个结果(在这种情况下是几个矩形模式)时,计算需要对光源和光刻胶片进行哪些调整。这个过程就是计算光刻。
在上述图片中,Nvidia展示了1990年代光刻胶片和光刻成像的原始WYSIWYG,到后来的“狗耳朵”、基于模型的OPC(光刻邻近效应校正)和RBAF(基于规则的辅助特征)加上OPC,最终得到了看起来像右侧图片那样可怕的光刻胶片,仅仅是为了在晶片上获得一个十字形图案。这里的ILT(反向光刻技术)和之前的OPC都是计算光刻的一部分。
 
真正令人费解的是下图,它是基于光刻胶片的图案(被称为无铬相移掩模?),最终刻出了NVIDIA cuLitho这个词。这是不是感觉特别难以置信?据说是使用ASML的光刻机制作的。

计算光刻的算力增长

本质上来说,Nvidia cuLitho是一款计算机光刻软件库,旨在解决制造芯片过程中的成像问题。随着晶体管和互连线宽度的不断缩小,光刻版的复杂性可能会越来越高。据Vivek称,制造工厂所需的数据中心扩展速度将快于摩尔定律本身的发展速度;最终,没有足够的计算能力来解决问题。因此,Nvidia推出了cuLitho。

 
Nvidia认为这与数据中心发展的本质类似。在价值约束2030年的数据中心服务器的文章中提到,加速器将超过CPU,而主要类型的加速器是GPU。我们不太了解光刻用于计算的晶圆厂所使用的数据中心。然而,Vivek在回答记者的问题时表示,传统晶圆厂的数据中心主要基于CPU。
 
Vivek表示,OPC的一部分涉及图像形成,这涉及许多矩阵乘法运算,这些运算非常适合GPU加速。通过这种方式,OPC的整个工作过程得到了极大的加速。毕竟,计算光刻也是GPU通用计算加速的一种应用方向。
CuLitho是一款用于计算光刻的加速库,NVIDIA对此非常了解。 NVIDIA在其宣传中表示,使用Hopper架构的GPU可以实现最高42倍的性能提升。(实际上,我一直很好奇为什么到现在为止,这种应用程序的GPU加速还没有出现......我曾与一位从事HPC的朋友谈过,他说该领域的这类工具通常都很弱,这是NVIDIA撰写该领域库并立即占据市场的重要原因之一; 但是计算光刻是否算是部分呢?...)
 
NVIDIA将cuLitho的价值总结为两个方面。一方面是提高芯片制造的生产力和效率,这里主要提到的应该是加速掩模制造。据新闻稿称,每天可生产3-5倍的光掩模,并且与现有配置相比,功耗降低了9倍。黄仁勋在主题演讲中说:“ TSMC在500个DGX H100系统上使用cuLitho加速,以替换40,000个CPU服务器,将功耗从35兆瓦降低到5兆瓦。”与后者相比,前者占用1/8的空间,功耗降低了1/9。同时,“原本需要2周才能完成的处理工作,在一夜之间就完成了。(H100 GPU应该是单个掩模)”
 
然而,据说生产过程中的任何小变化都需要新的OPC过程,这也需要新的光掩模。因此,NVIDIA在其促销中提到,由于OPC已成为芯片制造的关键因素,cuLitho的价值不仅限于光掩模制造,而是“使用此技术的任何晶圆厂的整个开发周期”。
Nvidia认为,给予计算光刻的计算能力已经不足以支持未来的芯片设计和制造,这也是他们推出cuLitho的原因之一。Nvidia表示:“这些芯片需要新技术,未来可能需要10倍的计算能力。”例如,上述两个例子,曲线形ILT掩模和高数值孔径(High-NA)EUV光刻。后者是横向成像的例子,这部分在多年前由蔡司(Zeiss)介绍,将由cuLitho加速。
 
对于ILT,Vivek也给出了一个例子:在尖端制造工艺中,只打几个小孔的掩模图案可能非常复杂,这已经在本文开头的示例中展示。据说ILT还提供了焦深(depth of focus,可能在光刻领域被翻译为“焦点深度”——但它与摄影领域中的景深有相似的含义),这是为了确保光刻处于焦点,从而使晶体管和互连线尽可能清晰。只有这样,才能获得更高的制造收率。“理想的解决方案实际上已经存在了15年,但我们没有足够的计算能力广泛实施。cuLitho提供了这种能力。”Vivek表示,“未来可能不仅要更好地使用ILT,而是必须使用ILT。”因此,Nvidia的意思是,cuLitho不仅用于提高效率和芯片制造收率,而且为未来的芯片制造做准备。

有关cuLitho的几个问题

首先是cuLitho谁在用?或者说生态发展情况如何...

黄仁勋在他的主题演讲中特别提到了TSMC、ASML和Synopsys参与合作的态度。应该分别代表晶圆厂、设备制造商和EDA供应商的态度。
 
新闻稿提到,TSMC已经在整合cuLitho软件库,Synopsys也在将其整合到EDA软件中;而ASML正在“与Nvidia密切合作,计划将GPU支持集成到所有计算光刻软件产品中”。ASML的CEO Peter Wennink确实提到了cuLitho对于高数值孔径EUV光刻的价值。这三家公司的CEO对cuLitho的价值评估应该是相当有份量的。
第二个关键问题是cuLitho有没有AI成分。
事实上,在这次cuLitho的介绍中,Nvidia几乎没有提到算法部分。算法大多都是关于“底层原语操作”的,Vivek表示。关于是否加入了AI,我在记者问答环节中多次听取了Vivek的答案,仍然不明白他的意思是使用还是没有使用。大概如果使用了AI,那么Nvidia应该在这方面做宣传。因此,目前猜测高概率是没有意义的。
 
此外,值得一提的是,由于“原语操作”的支持,据说也存在着改善电子束光刻(e-beam litho)的可行性(包括制造掩模本身?)。
 
关于是否支持旧工艺,Vivek也确认是可能的。因为cuLitho用于提高分辨率和消除衍射计算光刻,适用于具有这种要求的工艺。然而,我们认为这也涉及到晶圆厂的成本和选择,包括cuLitho能够提高多少产量。
 
本次问答环节中一个有趣的问题是,是否可以通过cuLitho减少多次曝光的掩模数量。Vivek的回答是“有可能”,因为ILT本身的存在可以减少掩模的分割数量;因此,在某些情况下,cuLitho所达到的解决方案可以减少掩模的数量。
 
另一个许多人关心的问题是,cuLitho的盈利模式是什么,需要向哪些级别的客户授权,以及谁会收取费用。
 
这个问题的答案尚不清楚,Nvidia还没有解释其商业模式。但可以确定的是,cuLitho至少需要Nvidia GPU支持,但不一定需要最新的Hopper架构GPU,旧的GPU也可以使用,至少Volta和Ampere可以使用。
 
此外,Nvidia还应该希望扩大cuLitho的影响力,不仅局限于目前的三个主要客户。未来将取决于市场中是否会有其他参与者进入游戏。
 
我们仍然感觉,其中一个奇妙的事情是,TSMC为Nvidia制造GPU,但与此同时,TSMC的供应商和TSMC本身正在使用Nvidia GPU来加速芯片设计和制造。这就像是说,TSMC在使用cuLitho后节省了很多时间;另一方面,它说,修复H100 GPU的掩模板也节省了很多时间。这就是计算机科学和电气工程之间微妙的关系。

标签: 计算光刻  

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