2nmのマスク��作期間を格段と�]縮するNvidiaのcuLithoとSynopsysのOPC
2nmプロセスでは、EUVといえどもOPC（光学的�Z接効果�T��）が��要になってくる。EUVの13.5nmという�S長ではパターンをそのまま加工できなくなってきたからだ。2nmプロセスだと��雑すぎて試行�惴軼�なアプローチはもはや使えない。���Q機�W��のリソグラフィの出番となる。NvidiaとTSMC、Synopsys、ASMLは、昨�Qエコシステムを構築したが（参考�@料1）、TSMCの量��ラインに���Q機リソを導入していることが��らかになった。
図1 cuLitho��のテストパターンチップ 出�Z：Nvidia
2nmプロセスは、単なるGAAトランジスタの導入だけではなく集積度が格段と�屬�ることによって極めて複雑な設��になると同時に、最小の実�∨，�11~12nmとEUVの�S長よりも�]くなるため、90nm時代から導入されたOPC����がマスクごとに�Lかせなくなる。�Qマスクに最適なパターンを���Qするために、NvidiaのGPUと���Q機ベースのリソグラフ��（Computational Lithography）向けのライブラリであるcuLithoを�W��することになる。昨�QはこのためにNvidiaとTSMC、Synopsys、ASMLが���Q機リソのエコシステムを構築した。
TSMCのCEOであるC.C.Wei��は、「TSMCのプロセス工��にGPUベースの���Qシステムを組み入れるためにNvidiaと協��してきたが、その性�Δ�高くスループットが�jきく向�屬�、マスク開発期間が�]縮、消�J電��も�j幅に削��した」と語っている（参考�@料2)。「NvidiaのcuLithoをTSMCの�攵�ラインに組み込み、半導��の微細化に�_要なマスク設��に����する」と言う。またOPCでは、光源の形にも依�Tするため、ASMLのEUVリソグラフィ����の光源の�咾気箘盟蠅覆匹離僖拭璽鵑眥甘Dすることになる。
NvidiaのcuLithoをTSMCのラインに導入し、まずテストした�T果、曲線的なパターンを�uる�]度が45倍�]くなり、�eと横の直線的なパターンの「マンハッタン」マスクでは60倍も�]くなったという。
さらにマスク��作期間を加�]させるため、NvidiaのcuLithoに実績のあるSynopsysのProteusと�}ぶOPCソフトを統合するため、Synopsysとも組んだ。最適パターンの���Q時間を桁違いに�]縮させることを狙っている。Proteusは、20�Q間実績のあるOPC����ソフトであるが、cuLithoに組み込むことでGPUベースの���Q機リソになり、�@度や効率、マスク�����]度は�j幅に向�屬垢襪世韻任呂覆�、������のモデル構築も進み、����したICパターンと�����iのパターンでの効果を分析することもできるようになり、チップ���]プロセスを�k新するという。
Nvidiaはこの1�Qで、�收�AIを適��してcuLithoの価値を高めるためにアルゴリズムも開発してきた。この�T果、�收�AIによって���Q�]度は倍�\した。�收�AI[を適��して光の�v折を考慮することで反転マスクや反転ソリューションもほぼ完ぺきにできるようになるとしている。ここにさらにProteusのOPC����を加えることで最終的にマスク作成時間は2桁�]くなるという。
また、これまでのGPU���QではH100����を使ってきたが、��来はNvidiaのBlackwell GPU（参考�@料3）を使うようだ。リソプロセスで今後も何かボトルネックが出てきたときに�收�AIとcuLitho、Proteusで最適なマスク作成が可�Δ砲覆襪燭瓠�2nm以�Tのプロセス開発に�~��な���_になりそうだ。
参考�@料
1. "TSMC and Synopsys Bring Breakthrough NVIDIA Computational Lithography Platform to Production", Nvidia
2. 「NvidiaがASML、TSMC、Synopsysと組み、���Q機リソで2nmノードを突破へ」、セミコンポータル (2024/03/24)
3. 「Nvidia、1兆パラメータの�收�AI向け新GPUとAIコンピュータを発表」、セミコンポータル (2024/03/22)
