運算式微影是整個半導體設計與製程中最需要運算資源的工作負載。在最先進的晶圓代工廠中，每年在 CPU 上耗費數百億個小時。一組典型的晶片光罩可能需要 3,000 萬或更多小時的 CPU 運算時間，半導體代工廠內因此需要建立大型資料中心。透過加速運算，350個搭載 NVIDIA H100 Tensor 核心 GPU 的系統現在可以取代 40,000 個 CPU 系統，加快生產時間同時降低成本、空間與功耗。
台積電將 cuLitho 投入生產，在製程正接近物理學所能達到的極限的當下，加速開發下一代晶片技術。台積電董事長魏哲家也在今年初的 GTC 大會表示，「我們與NVIDIA合作，將 GPU 加速運算整合到台積公司工作流程中，從而實現了效能大幅的躍升、顯著提高了生產率、縮短週期時間以及降低功耗需求。」
NVIDIA 同時開發演算法，利用生成式人工智慧（AI）提升 cuLitho 平台的價值。全新生成式 AI 工作流程經證實可在 cuLitho 加速製程的基礎上再提升兩倍的速度。
輝達表示，應用生成式 AI 可以考量運算式微影裡光的繞射，建立近乎完美的反向式光罩或反向式解決方案。最終光罩透過傳統且物理上嚴格的方法得出，從而將光學鄰近修正流程的速度加快兩倍。
半導體微影技術中使用光學鄰近修正技術已有三十年的歷史。這個領域在這段期間內獲益良多，但很少有像加速運算和 AI 這兩項技術所帶來如此迅速的轉變。在加上這兩項技術之後，能夠使用過去非常耗費資源的數學技術，更加精準執行符合物理原則的模擬作業。
運算式微影技術大幅加快了晶圓廠製作每個光罩的速度，也加快了開發新技術節點的總週期時間。更重要的是，它使得從前不可行的新計算變為可能。
舉例來說，科學文獻描述反向式微影技術已有二十年之久，不過它的運算時間過長，在很大程度上無法準確用於完整晶片規模上。cuLitho 技術改寫了這個情況。領先的晶圓代工廠將利用 cuLitho 來提升反向和曲線解決方案，這將有助於創造下一代強大的半導體。
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