Видеокарты Nvidia позволят TSMC резко ускорить создание чипов новых поколений

Крупнейший в мире контрактный производитель полупроводников TSMC начнёт активно применять в производстве платформу вычислительной литографии Nvidia cuLitho — она поможет ускорить выпуск продукции и раздвинуть физические ограничения для передовых чипов нового поколения, рассказали в Nvidia.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображения: tsmc.com

Вычислительная литография — критически важный этап в производстве чипов, необходимый при переносе электронных проектов схем на кремний. Этот процесс требует сложных вычислений: электромагнитная физика, фотохимия, вычислительная геометрия, итеративная оптимизация и распределенные вычисления. На полупроводниковом производстве для проведения этих расчётов используются центры обработки данных, но данный этап всё равно остаётся узким местом при выводе на рынок новых технологических процессов и компьютерных архитектур.

Вычислительная литография является наиболее ресурсоёмкой рабочей нагрузкой во всём процессе проектирования и производства полупроводников. Типичный набор масок для печати чипа может занять 30 млн и более часов вычислительного времени центрального процессора. Но 350 систем на базе ускорителей Nvidia H100 способны заменить 40 000 систем на центральных процессорах — это помогает сократить время производства, затраты, пространство и потребление энергии. Прежде Nvidia заявляла, что её система за одну ночь справится с работой, на которую прежде уходило две недели. Библиотека Nvidia cuLitho отвечает за развёртывание ускоренных вычислений в области вычислительной литографии. В случае с TSMC она поможет ускорить разработку передовых полупроводниковых компонентов.

Nvidia также разработала методы применения генеративного искусственного интеллекта на платформе cuLitho — это решение обеспечивает дополнительное двухкратное ускорение в работе систем. Генеративный ИИ помогает в создании почти идеальной обратной маски, которая учитывает дифракцию света в вычислительной литографии; ускоренные вычисления и ИИ также отвечают за коррекцию оптической близости (Optical Proximity Correction — OPC). Вместе они позволяют более точно моделировать физику и реализовывать математические методы, которые ранее считались чрезвычайно ресурсоёмкими. В результате радикально сокращается время, необходимое для создания каждой маски на заводе, а значит, уменьшается и время цикла разработки нового технологического узла.

Возможными оказываются и вычисления, которые ранее были непрактичными. В научной литературе уже два десятилетия описываются методы обратной литографии, но их точная реализация в масштабе всего чипа в значительной мере исключалась, потому что соответствующие вычисления занимали слишком много времени. Nvidia cuLitho помогает в решении этой задачи — передовые заводы смогут использовать её в создании мощных чипов нового поколения.