Nvidia presentó en marzo de 2023, durante la conferencia de desarrolladores GTC, un software llamado cuLitho para acelerar la litografía computacional inversa (ILT) usando GPUs propias. Lo que antes requería dos semanas de cálculo en servidores de CPU queda resuelto en una sola noche. La equivalencia que aporta la empresa: 500 sistemas DGX H100 producen el mismo trabajo que 40.000 sistemas de CPU convencionales, con un consumo energético que baja de 35 megavatios a 5 megavatios.
Jensen Huang, CEO de Nvidia, hizo el anuncio en el GTC y lo vinculó a los nodos de fabricación de 2 nanómetros y más adelante. TSMC, la mayor fundición de chips lógicos del mundo, prevé empezar a calificar cuLitho para producción en junio de 2023. Synopsys, uno de los grandes proveedores de software EDA (Electronic Design Automation), planea integrarlo en sus herramientas, y ASML, el único fabricante de máquinas de litografía EUV, también ha confirmado soporte.
Qué es la litografía computacional inversa y por qué tarda tanto
La ILT calcula el patrón exacto que hay que grabar en una fotomáscara para que, al proyectarlo sobre una oblea de silicio con luz ultravioleta extrema (EUV), el resultado sea el circuito diseñado a escala nanométrica. El cálculo es enorme: los datos de diseño de un solo nodo pueden ocupar terabytes y la precisión exigida es subnanometérica. Con CPUs ese trabajo tarda semanas y bloquea el resto de la cadena de producción.
La GPU, con su arquitectura masivamente paralela, es mucho más eficiente para este tipo de operaciones. Nvidia ha reescrito los algoritmos de ILT para sus propias GPUs y los ha empaquetado en cuLitho, una biblioteca de software que se integra en los flujos de diseño existentes sin reemplazar las herramientas EDA en uso.
Más fotomáscaras y menos variación por oblea
El aumento de velocidad tiene efectos directos en producción. Con cuLitho las fábricas pueden generar entre tres y cinco veces más fotomáscaras por día con el mismo personal y equipamiento. Vivek K. Singh, vicepresidente de tecnología avanzada de Nvidia, apunta a otro beneficio: al calcular polígonos curvos que los métodos actuales apenas aproximan, el software logra mayor profundidad de enfoque en el patrón proyectado sobre la oblea, lo que reduce la variación entre chips de la misma tirada y sube el rendimiento de chips funcionales por oblea.
A más largo plazo, Singh sugiere que cuLitho podría hacer con una sola exposición lo que hoy requiere un proceso de doble patrón, simplificando parte del flujo de fabricación y reduciendo el número de fotomáscaras necesarias.
Por qué importa en el contexto de la IA
La demanda de GPUs para entrenar y ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) ha puesto la velocidad de producción de chips en el centro del debate estratégico. Los desafíos de escalabilidad en el desarrollo de IA tienen siempre como trasfondo la disponibilidad de hardware. Que Nvidia acelere la fabricación de sus propias GPUs no es una iniciativa aislada: más chips H100 saliendo de TSMC por unidad de tiempo significa más infraestructura disponible para el sector.
La expansión de Nvidia en IA empresarial, con alianzas para agentes autónomos en empresas como ServiceNow, depende de que haya silicio suficiente en el mercado. Esa presión también llega a los centros de datos: Revistacloud ha analizado cómo la infraestructura de IA busca nuevos emplazamientos para sostener una demanda computacional que no para de crecer.
Limitaciones a tener en cuenta
Nvidia no es la primera en usar GPUs para partes del flujo de litografía inversa. ASML, Synopsys y otros proveedores EDA llevan años acelerando subprocesos con hardware gráfico. La cifra de 40x que reivindica Nvidia cubre el flujo completo de ILT, no subprocesos aislados, pero hasta que TSMC complete su calificación no hay un benchmark independiente que respalde ese dato.
El coste de adopción tampoco es trivial. Desplegar 500 sistemas DGX H100 supone una inversión de cientos de millones de dólares en hardware, más los costes de integración en flujos EDA existentes. Para fundiciones fuera del rango TSMC/Samsung, la barrera de entrada es alta.
Preguntas frecuentes sobre cuLitho
¿Qué es cuLitho?
Es una biblioteca de software de Nvidia que reescribe los algoritmos de litografía computacional inversa para ejecutarse en GPUs. Se integra en los flujos de diseño EDA existentes sin reemplazar otras herramientas.
¿Cuánto reduce cuLitho el tiempo de cálculo?
Según Nvidia, 500 sistemas DGX H100 realizan el trabajo de 40.000 sistemas de CPU, convirtiendo un proceso de dos semanas en uno de una sola noche.
¿Qué ahorro energético supone cuLitho?
El proceso pasa de consumir 35 megavatios a 5 megavatios, una reducción del 86 %.
¿Quién va a usar cuLitho en producción?
TSMC comenzó el proceso de calificación en junio de 2023. Synopsys integra el software en sus herramientas EDA y ASML lo soporta en sus máquinas de litografía EUV.
¿Para qué nodos de fabricación es relevante?
Nvidia lo diseñó para nodos de 2 nanómetros y más avanzados, donde la ILT se aplica en prácticamente toda la máscara y el volumen de cálculo crece de forma considerable respecto a generaciones anteriores.
Más información y fotografía de IEEE Spectrum
