运算式微影是整个半导体设计与制程中最需要运算资源的工作负载。在最先进的晶圆代工厂中，每年在 CPU 上耗费数百亿个小时。一组典型的晶片光罩可能需要 3,000 万或更多小时的 CPU 运算时间，半导体代工厂内因此需要建立大型资料中心。透过加速运算，350个搭载 NVIDIA H100 Tensor 核心 GPU 的系统现在可以取代 40,000 个 CPU 系统，加快生产时间同时降低成本、空间与功耗。
台积电将 cuLitho 投入生产，在制程正接近物理学所能达到的极限的当下，加速开发下一代晶片技术。台积电董事长魏哲家也在今年初的 GTC 大会表示，「我们与NVIDIA合作，将 GPU 加速运算整合到台积公司工作流程中，从而实现了效能大幅的跃升、显著提高了生产率、缩短周期时间以及降低功耗需求。」
NVIDIA 同时开发演算法，利用生成式人工智慧（AI）提升 cuLitho 平台的价值。全新生成式 AI 工作流程经证实可在 cuLitho 加速制程的基础上再提升两倍的速度。
辉达表示，应用生成式 AI 可以考量运算式微影里光的绕射，建立近乎完美的反向式光罩或反向式解决方案。最终光罩透过传统且物理上严格的方法得出，从而将光学邻近修正流程的速度加快两倍。
半导体微影技术中使用光学邻近修正技术已有三十年的历史。这个领域在这段期间内获益良多，但很少有像加速运算和 AI 这两项技术所带来如此迅速的转变。在加上这两项技术之后，能够使用过去非常耗费资源的数学技术，更加精准执行符合物理原则的模拟作业。
运算式微影技术大幅加快了晶圆厂制作每个光罩的速度，也加快了开发新技术节点的总周期时间。更重要的是，它使得从前不可行的新计算变为可能。
举例来说，科学文献描述反向式微影技术已有二十年之久，不过它的运算时间过长，在很大程度上无法准确用于完整晶片规模上。cuLitho 技术改写了这个情况。领先的晶圆代工厂将利用 cuLitho 来提升反向和曲线解决方案，这将有助于创造下一代强大的半导体。
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