本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自semiengineering
筹画光刻的需求不停增长，GPU推崇更大作用。
筹画光刻技艺是通过对掩膜、光源的正向或反演优化，抵制因光波衍射影响光刻成果的进度。筹画光刻是选拔筹画机模拟、仿真光刻工艺的光化学反映和物理过程，从表面上指引光刻工艺参数的优化。筹画光刻每每包括光学控制效应 修正（OPC）、光源-掩膜协同优化技艺 （SMO）、多重图形技艺（MPT）、 反演光刻技艺（ILT）等四大技艺。
在制造当代半导体器件方面存在很多挑战，统共行业大约克服这些挑战本身就令东谈主惊叹。从基础物理到制造工艺再到竖立经由，皆不乏辣手的问题需要治理。其中一些最大的挑战出当今用于深亚微米芯片的光刻技艺中。最近的一篇著作抽象了光刻技艺的主要趋势，并追念了几个挑战和新兴治理决策。这篇著作聚焦于另一个关键挑战——光刻筹画需求的大幅加多——并盘问了图形处理单位（GPU）奈何匡助满足这一需求。
筹画需求加多的原因在于通过衍射或工艺效应来抵偿光刻过程中引入的图像罅隙，跟着芯片遐想的日益密集，这个过程需要更长的时分。若是不进行校正，刻在硅上的图案将无法精准再现遐想者绘画的局势。边际可能会被圆化，线宽可能与预期不同。处理这一问题的传统轮番是使用光学控制校正（OPC），它调整边缘和多边形，以优化刻蚀特征，尽可能接近遐想意图。
OPC需要无数的筹画，但这每每不是一个主要的问题，因为基于分段的优化，可进行并行处理。更大的问题是，OPC提供了有限的解放度，在复杂的雠校局势和用于雠校他们的技艺。频年来，逆光刻技艺（ILT）四肢一种更生动的轮番出现。形式被治愈为像素，以便不错使用基于像素的优化技艺。ILT不错处理更庸俗的局势和图案，但它比OPC需要更多的筹画才智。并行处理被庸俗使用，但用户论说说，一个ILT掩码不错在多天内糜费稀奇10K个CPU中枢。
筹画光刻的需求不停增长。每个新的节点意味着每个掩模有更多的多边形，ag百家乐在线先进的工艺需要更多的掩模，而使用的局势变得越来越复杂。鉴于GPU提供了弘大的并行性并得手加速了芯片竖立过程中的其他几个法子，东谈主们当然会念念知谈它们是否能加速ILT的筹画。用户很明晰他们的愿望：使用合理的资源，筹画时分不到一天。NVIDIA、台积电和Synopsys之间的近期配合提供了显耀的字据，标明GPU不错匡助竣事这一盘算。这项责任波及光刻代码从CPU到GPU的三个主要治愈：
一些基于图像的操作当然稳当通过径直重写来竣事GPU并行化，包括FFT、卷积和图像处理。这些操作鄙人图中的绿色卵形中袒露。
从多边形/边/点迭代到基于像素筹画的算法，如新模子局势等皆被转换到了 GPU 适配的鸿沟。这些算法如下图中蓝色椭圆所示。将非 GPU 友好型数据结构（如基于多边形的布尔值和交互、用于创建水平集的多边形-2-像素算法以及轮廓绘画）迁徙到 GPU 代码。这需要无数的筹商、立异和软件工程。这些结构如下图中红色椭圆所示。
往日，基于 CPU 的算法和筹画做事器硬件的改进为筹画光刻技艺提供了 2-4 倍的速率进步。2020 年使用 GPU 的初步实验标明，ILT 仿真功能的速率提高了 10 倍。如上图所示，随后的责任发现很多其他筹画，如多边形和非基于图像的操作，皆稳当 GPU。其中一些操作既可用于 OPC，也可用于 ILT，这标明 GPU 不错加速这两种类型的掩模优化。
NVIDIA、台积电（TSMC）和Synopsys还共同竖立了一个新的GPU光刻库，用于OPC和ILT。该库具有基于多边形和边缘的几何算法、多边形光栅化、FFT、卷积等特质。在某些类型的功能上，速率比CPU快高达40倍。从CPU到GPU的总体加速比，关于单个ILT“配方”在几个模板上积蓄的总开动时分稀奇15倍。使用较少的并行机器，多天的CPU开动时分不错裁减到不到一天。
筹画光刻技艺仍然是一个十分活跃的筹商、竖立和部署鸿沟。更多经由和功能将赓续为 GPU 启用，东谈主工智能机器学习（ML）的运用也在不停加多，更有用的 CPU+GPU 协同优化也在不停激动。
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