반도체 제조 분야의 세계적인 리더인 TSMC는 차세대 첨단 반도체 칩의 제조를 가속화하고 물리학의 한계를 뛰어넘기 위해 NVIDIA의 전산 리소그래피 플랫폼인 cuLitho를 도입하여 생산에 박차를 가하고 있습니다.
컴퓨터 칩 제조의 중요한 단계인 전산 리소그래피는 회로를 실리콘에 전사하는 과정과 관련이 있습니다. 여기에는 전자기 물리학, 광화학, 계산 기하학, 반복 최적화, 분산 컴퓨팅 등 복잡한 계산이 필요합니다. 일반적인 파운드리는 이 계산을 위해 대규모 데이터 센터를 전용으로 사용하지만, 이 단계는 전통적으로 새로운 기술 노드와 컴퓨터 아키텍처를 시장에 출시하는 데 걸림돌이 되어 왔습니다.
또한 전산 리소그래피는 전체 반도체 설계 및 제조 공정에서 가장 컴퓨팅 집약적인 워크로드입니다. 최첨단 파운드리의 CPU에서 연간 수백억 시간을 소비합니다. 칩의 일반적인 마스크 세트에는 3천만 시간 이상의 CPU 연산 시간이 소요될 수 있으므로 반도체 파운드리 내에 대규모 데이터 센터가 필요합니다. 이제 가속 컴퓨팅을 통해 350개의 NVIDIA H100 텐서 코어 GPU 기반 시스템이 40,000개의 CPU 시스템을 대체하여 생산 시간을 단축하는 동시에 비용, 공간 및 전력을 절감할 수 있습니다.
NVIDIA cuLitho는 컴퓨팅 리소그래피 분야에 가속 컴퓨팅을 도입했습니다. 현재의 생산 공정이 물리학이 구현할 수 있는 한계에 가까워지고 있는 것처럼, TSMC는 cuLitho를 생산에 적용함으로써 차세대 칩 기술 개발을 가속화할 수 있게 되었습니다.
TSMC의 CEO인 C.C. Wei 박사는 올해 초 GTC 컨퍼런스에서 “TSMC 워크플로우에 GPU 가속 컴퓨팅을 통합하기 위해 NVIDIA와 협력한 결과 성능의 비약적인 향상, 처리량의 획기적인 개선, 사이클 타임 단축 및 전력 요구량 감소를 이룰 수 있었다”고 말했다.
NVIDIA는 또한 생성형 AI를 적용하기 위한 알고리즘을 개발하여 cuLitho 플랫폼의 가치를 향상시켰습니다. 새로운 생성형 AI 워크플로우를 통해 cuLitho를 통한 가속화된 프로세스 외에 추가로 2배의 속도 향상을 제공하는 것으로 나타났습니다.
생성형 AI를 적용하면 컴퓨터 리소그래피와 관련된 빛의 회절을 설명하기 위해 완벽에 가까운 역 마스크 또는 역 솔루션을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 기존의 물리적으로 철저한 방법으로 최종 마스크를 도출하여 전체 광학 근접 보정 프로세스의 속도를 2배까지 높일 수 있습니다.
반도체 리소그래피에서 광학 근접 보정을 사용한 지 30년이 지났습니다. 이 기간 동안 이 분야는 수많은 발전을 거듭해왔지만, 가속 컴퓨팅과 AI라는 트윈 기술이 제공한 것만큼 빠른 변화는 거의 없었습니다. 이 두 기술은 물리학을 더욱 정확하게 시뮬레이션하고 한때 엄청난 리소스 집약적이었던 수학적 기법을 실현할 수 있게 해줍니다.
컴퓨팅 리소그래피의 엄청난 속도 향상은 팹의 모든 마스크 제작을 가속화하여 새로운 기술 노드 개발의 총 사이클 시간을 단축합니다. 더 중요한 것은 이전에는 불가능했던 새로운 계산이 가능해졌다는 점입니다.
예를 들어, 역리소그래피 기술은 20년 동안 과학 문헌에 기술되어 왔지만 계산 시간이 너무 오래 걸리기 때문에 전체 칩 규모에서 정확하게 구현하는 것은 거의 불가능했습니다. 하지만 이제 더 이상 그렇지 않습니다. 최첨단 파운드리는 이 솔루션을 사용하여 차세대 강력한 반도체를 만드는 데 도움이 될 역곡선 및 곡선형 솔루션을 강화할 것입니다.
TSMC 이미지 제공.