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ました。
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します。
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主張しています。
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主張しています。
チップ製造のリーダーであるTSMC、ASML、Synopsysのすべてが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、この新しいアプローチによって、チップ密度と歩留まりの向上、より優れた設計ルール、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の科学者は、複雑化する計算リソグラフィーのワークフローをGPU上で並列実行できるようにす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ました。
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ます。
cuLithoアクセラレーションライブラリは、AmpereおよびVolta GPUとも互換性がありますが、Hopperが最速のソリューションとなります。
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です。
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します。
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ます。
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ります。
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の製造に89枚のマスクが必要だといい、Intelは14nmのチップに使用したマスクの数を「50枚以上」としています。
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りました。
しかし、微細化が進むと回折の問題が生じ、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ます。
しかし、微細化が進み、1つのデザインにつき数十億個以上のトランジスタを搭載できるようになると、この作業はますます計算量が多くなってきます。
このような複雑な問題を解決するためには、数万台（Nvidiaは4万台）のサーバからなる大規模なコンピュータ・クラスタが必要であり、CPU上で並行して計算を行うため、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ります（この時間はチップの複雑さによって変わり、インテルは1枚のマスクを作るのに5日かかるとしています）。
Nvidiaは、最新のマスクの設計に必要なサーバーの数は、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は維持できない領域に達していると主張しています。
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信じられないほどの計算量は、すでにこれらのより高度な技術の採用を妨げています。
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ます。
そこで、NvidiaのcuLithoが登場し、計算リソグラフィの作業量を8時間に短縮します。
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、すでにシノプシス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、業界標準のツールの採用に徐々にシフトしており、特に、独自の外部IDM 2.0ファウンドリ業務の実装を開始している。
そのため、インテルやサムスン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、まだわかりません。
しかし、シノプシス、ASML、TSMCのサポートにより、cuLithoライブラリとNvidiaのGPUベース・ソリューションは、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た。
ソース：Tom's Hardware - Nvidia Tackles Chipmaking Process, Claims 40X Speed Up with cuLitho
解説：
今後はAI関連で強みを持つ企業が畑違いの分野で躍進するかもしれない
そう思わせるニュースです。
AIは基本的に疲れませんので、こういう人の手では到底不可能な膨大な作業にはかなり向いていると思います。
元々機械やプログラムはそう言った作業に向いていましたが、AIと言う付加価値がその作業のクオリティを飛躍的に上げています。
今まで単純なプログラムでは達成できなかった品質をAiが達成し、あらゆる分野でブレイクスルーを起こしていくかもしれません。
ChatGPTも、自動で文章を書くプログラムと言うのは今までも存在していましたが、AIがその品質を爆発的に向上させています。
DLSSなども基本的には同じような考え方でしょう。
この話を聞いたとき、「なんでnVidiaが？」と思いましたが、読むと「なるほどな」と思わせる記事でした。
このような話を聞くと5年後、10年後はAIをうまく活用できる企業が今の覇権企業を淘汰していくかもしれませんね。