NVIDIA cuLitho
Tout le monde sait qu’à mesure que les circuits des microprocesseurs deviennent de plus en plus petits, ils deviennent de plus en plus difficiles à fabriquer. La loi de Moore (le doublement des transistors tous les deux ans) a été décrétée morte. Et l’une des principales raisons à cela est la photolithographie, le processus d’impression de circuits sur des tranches de silicium à l’aide de lasers. En fait, l’industrie des semi-conducteurs approche rapidement des limites strictes de la physique alors que nous atteignons des nœuds de 2 nm, où la taille desdits circuits elle-même est devenue plus petite que la longueur d’onde de la lumière qui peut être utilisée pour les graver. Les machines de lithographie EUV (Extreme Ultraviolet) les plus avancées par ASML peuvent coûter des centaines de millions de dollars, ont une longueur d’onde d’environ 13,5 nm.
Pour mettre cela en contexte, 2 nm est plus petit qu’un brin d’ADN humain. Je vais vous laisser mâcher cette pépite pendant une seconde ou deux.
Pour contourner ce problème, les fabricants de chipsets doivent créer des masques lumineux ou photomasques de plus en plus complexes pour s’assurer que le bon endroit sur une puce est”laser”correctement. Cette partie logicielle de la fabrication de puces est incroyablement lourde en calcul et un seul photomasque peut nécessiter des jours, voire des semaines, pour être traité.
Comme presque toutes les autres industries dans le monde qui s’appuyaient uniquement sur les processeurs pour le calcul, il existe désormais un GPU accéléré pour prendre le relais. Cette nouvelle est en fait très simple, mais nous avons dû la mettre en contexte.
L’une des annonces de NVIDIA hier soir au GTC 2023 est la sortie de la bibliothèque logicielle cuLitho (cu pour Cuda), qui est essentiellement un accélérateur Cuda spécialement conçu pour accélérer les charges de travail de lithographie computationnelle. NVIDIA affirme que cuLitho peut fournir jusqu’à 42 améliorations des performances par rapport au traitement actuel du processeur, avec une consommation d’énergie 9x inférieure. Seuls 500 systèmes NVIDIA DGX H100 avec cuLitho peuvent réaliser le travail de 40 000 systèmes CPU auparavant, et un photomasque qui prenait deux semaines à traiter peut désormais être réalisé du jour au lendemain. Cela permet aux fabricants de calculer des photomasques encore plus complexes et précis, de réduire les erreurs et d’améliorer le rendement des puces, d’accélérer le délai de mise sur le marché de nouvelles puces, tout en réduisant les coûts.
Il n’y a que quelques acteurs clés dans le domaine. les entreprises de fabrication de puces, et presque toutes-ASML, TSMC, Synopsys-sont déjà dans le train de cuLitho.