在 GTC 2023 上，英伟达宣布了其新的 cuLitho 软件库，用于加速半导体制造工作流程中的关键瓶颈。新库加速了计算光刻技术，这是一种用于创建芯片生产的光掩模的技术。英伟达声称其新方法使500个DGX H100系统能够使用4，000个Hopper GPU完成与40，000个基于CPU的服务器相同的工作量，但速度提高了40倍，功耗降低了9倍。英伟达声称，这将生产光掩模的计算光刻工作量从几周减少到八小时。
    芯片制造台积电（TSMC）、ASML和Synopsys都已签约接受这项新技术，Synopys已经将其集成到其软件设计工具中。随着时间的推移，英伟达预计新方法能够实现更高的芯片密度和良率、更好的设计规则和人工智能驱动的光刻技术。
    Nvidia 科学家创造了新的算法，允许越来越复杂的计算光刻工作流程在 GPU 上并行执行，使用 Hopper GPU 的速度提高了 40 倍。新算法被集成到一个新的cuLitho加速库中，该库可以集成到掩模制造商的软件（通常是代工厂或芯片设计师）中。cuLitho加速库也与Ampere和Volta GPU兼容，尽管Hopper是快的解决方案。
    在芯片上打印小特征从一块称为光掩模的石英开始。这种透明的石英具有芯片设计的印记图案，其工作原理很像模板 - 通过掩模照射光线将设计蚀刻到晶圆上，从而创建构成现代芯片的数十亿个3D晶体管和电线结构。每个芯片设计都需要多次曝光才能分层构建芯片的设计。因此，芯片制造过程中使用的光掩模数量因芯片而异;它甚至可以超过100个口罩。例如，英伟达表示，制造H100需要89个口罩，英特尔引用了用于其14nm芯片的“50+”口罩。
    已经出现了新技术，现在允许蚀刻特征小于用于创建它们的光的波长。然而，特征的持续缩小导致了衍射问题，这基本上“模糊”了打印在硅上的设计。计算光刻领域通过优化掩模布局的复杂数学运算来抵消衍射的影响。然而，随着功能进一步缩小，这项任务正变得越来越计算密集型，从而使每个设计能够增加数十亿个晶体管。
    这些复杂的问题需要大型计算机集群，通常有数以万计的服务器（英伟达引用了40，000台服务器），这些计算机在CPU上并行处理数字，工作量可能需要长达数周的时间来处理单个光掩模（时间量因芯片复杂性而异 - 英特尔表示其团队需要五天才能创建单个掩模）。
    英伟达认为，设计现代掩模所需的服务器数量正在以与摩尔定律相同的速度增加，从而将服务器要求和操作它们所需的功率推入不可持续的领域。事实上，新掩模技术令人难以置信的计算要求，例如 使用逆曲线掩模（ILM）的逆光刻技术（ILT）），已经阻碍了这些更技术的采用。此外，高数值孔径EUV和ILT预计将在未来几年将掩模的数据处理量增加10倍。
    这就是 Nvidia 的 cuLitho 介入的地方，将计算光刻工作负载减少到八个小时。cuLitho 库可以集成到利用 ILT（曲线形状）或光学邻近校正（OCP，使用“曼哈顿”形状）技术的计算光刻软件中，并且已经集成到 Synopsys 的工具中。台积电和ASML也在采用这项技术。鉴于这类软件的敏感性，美国的出口管制将管理向中国和其他受制裁地区的软件分发。
    英特尔长期以来一直使用自己的专有软件工具，但正在慢慢转向采用行业标准工具，特别是当它开始实施自己的外部IDM 2.0代工操作时。因此，英特尔和三星等其他大型晶圆厂是否会将新软件用于自己的内部工具还有待观察。无论如何，来自Synopsys，ASML和台积电的支持确保了未来几年领先的半导体制造商广泛采用cuLitho库和Nvidia基于GPU的解决方案。