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Schärfer für bessere Ausbeute: NVIDIA cuLitho berechnet Belichtungsmasken - Hardwareluxx - Hardwareluxx

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Schärfer für bessere Ausbeute

NVIDIA cuLitho berechnet Belichtungsmasken

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NVIDIA cuLitho berechnet Belichtungsmasken

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Wie unglaublich komplex die Fertigung eines Halbleiter-Chips ist, können sich sicherlich die wenigsten überhaupt vorstellen. Bis aus einem gezüchteten Silizium-Kristall ein funktionierender Chip wird, sind tausende Schritte notwendig. Erst kürzlich konnten wir das IDC und die Fab 28 von Intel in Israel besuchen.

Ein zentraler Bestandteil in der Herstellung eines Halbleiter-Chips sind die Fertigung und Belichtung selbst. Dazu werden Belichtungsmasken eingesetzt, durch die das inzwischen ultraviolette Licht geführt werden, um letztendlich auf dem Wafer eine Belichtung durchzuführen.

Was zunächst recht trivial klingt, ist alles andere als einfach. Alleine schon die Herstellung dieser Belichtungsmasken besitzt eine unglaubliche Komplexität, da es durch physikalischen Effekt wie der Diffraktion zur Ablenkung von Lichtwellen und dergleichen kommt. Diese sorgt für eine gewisse Unschärfe in der Abbildung, die mittels sogenannter Computational Lithography versucht wird auszugleichen. Die Belichtungsmasken wird also so gestaltet, dass sie diese Effekte gleich mit beachtet und ausgleicht.

Diese Korrekturen haben bereits als Optical Proximity Correction (OPC) und Inverse Lithography Technology (ILT) Einzug in die Herstellung der Masken gehalten. Laut NVIDIA werden für die Fertigung der GH100-GPU bei TSMC 81 dieser Belichtungsmasken benötigt. Die entsprechenden Berechnungen können bis zu zwei Wochen dauern.

An dieser Stelle kommt NVIDIAs cuLitho-Bibliothek ins Spiel. Diese verwendet Algorithmen, die auf der GPU ausgeführt werden und die Berechnungen der Belichtungsmasken massiv beschleunigen können sollen. Auf 500 DGX-H100-Systemen, die entsprechend 4.000 H100-Beschleuniger enthalten, sollen die Berechnungen der Belichtungsmasken über Nacht erfolgen können. Dies spart einerseits Zeit und Energie, aber auch Platz in den Rechenzentren. Der Platz dürfte der am wenigsten wichtige Punkt in diesem Zusammenhang sein. Die Zeit dürfte die weitaus wichtigste Rolle spielen.

NVIDIA handelt hier natürlich nicht ohne eigenes Interesse. Mit TSMC und anderen Chip-Herstellern ist man auf eine enge Zusammenarbeit angewiesen, um die eigenen Chips fertigen zu können. Dies geschieht zwar extern bei eben TSMC oder Samsung, die Anpassungen, die hier am jeweiligen Prozess vorgenommen werden, können aber tiefgreifend sein.

Nicht nur NVIDIA selbst nutzt solche Techniken und Weiterentwicklungen wie cuLitho, sondern auch TSMC sieht darin natürlich Vorteile im Angebot seinen weiteren Kunden gegenüber. ASML und Synopsys sind ebenfalls Partner in diesem Projekt.

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