黄仁勋提AI“iPhone时刻” 欲仰计算光刻革命？

复杂得多，比如从前的微CPU上下很多层，大致相同的层就需大致相同的电子元件和掩膜侧边，且某些层如果电子元件宽度很小，就意味著需多次电子元件。”黄烨锋时说。比如，NVIDIA H100（宏碁4N工艺技术，800亿电子元件）需89张掩膜，超微（Intel）的14nm CPU需50多张掩膜。

黄烨锋指出，电子元件反复其实很反常识，比如要在晶片上电子元件一个相近“+”的图样，那么掩膜侧边要挤出形似二维码的集的图样。回应，英伟达高效率技术公司总裁Vivek Singh暗示时说，器件经过几十年的拓展，电子元件因特网络宽度似乎更为小，但“差不多30多年前，电子元件的尺寸似乎比（电子元件机所用的）等离子nm还要小，于是折射不稳定性就诱发了，电子元件高分辨率就不会似乎模糊。”

“对于单反而言，当镜片小到仅仅以前，照片受到折射不稳定性的影响就不会显着增大，导致图像解析力的大幅下降。实质上，超较高RGB（或小RGB）也受制于折射不稳定性。”黄烨锋时说明，尽管电子元件机所用暗源也牵涉到过几次大的迭代，比如迄今发表意见一共的DUV（深紫外光）和EUV（颇深紫外光），但哪怕是nm显着变大的EUV极紫外电子元件，其nm与电子元件宽度密切关系的相似之处，也似乎比依然更为小，“换句话时说，电子元件图样未来将一步步走向模糊，或者时说没有很较高的保真度。”

因此，数值电子元件再次切入，能用数值电子元件减缓折射不稳定性所带来的像差对微CPU装配的顾虑。据黄烨锋介绍，在此之前ASML里国就曾提起过数值电子元件，数值电子元件已是ASML（阿斯麦）的“铁三角”业务部门之一。“ASML时说数值电子元件是通过硬件对整个电子元件反复来花钱机器学习和CAD，对工艺技术流程花钱机器学习，比如时说外貌机器学习、掩膜侧边修亦然等。”他时说。

GPU非规格数值较慢的又一同方向

随着电子元件和因特网络线宽的持续微缩，掩膜侧边的最优化更为较高，附加的对数值电子元件的算力要求也变较高。

“按照依然15年的趋势，如果某个foundry（晶体管代工厂）这两项3座数据里心，那么未来10年内就要100座这的集的数据里心。”Vivek Singh时说，“浮点运算之外，45兆瓦意味著还能接受，但如果是45千兆瓦，情况就比较大了。回应，英伟达所述的问到是全新的 AI 较慢技术cuLitho。”

Vivek Singh还提及，相比较于数值电子元件里的OPC（激暗临有数不稳定性修亦然）含大量等价乘法迭代，这种迭代很适利用于GPU较慢。时说到底，数值电子元件也是GPU非规格数值较慢的某个应用同方向，车站在这个看作，就不难理解英伟达释出cuLith较慢戈了。

在此之前，这种“精雕细琢”的数值电子元件依赖CPU（二维图CPU）服务于器集群。据介绍，英伟达cuLitho可以实从前500套DGX H100（相比较4000颗Hopper GPU）顺利完成与4万颗CPU迭代服务于器大致相同的复杂性，但速度快40倍，浮点运算低9倍。

可见，GPU较慢后，采购暗掩模的数值电子元件工作用时可以从两周减少到8小时。宏碁可以通过在500个DGX H100系统设计上用到cuLitho较慢，将功率从35MW回升5MW，从而替代利用于数值电子元件的4万台CPU服务于器。也就是时说，传统观念的数值方式上两周才能顺利完成的侦查，同时用到英伟达的微CPU和硬件就能在一夜密切关系搞定。

相比较的是，黄仁勋还提及了cuLitho在宏碁2nm工艺技术里的用到。能用cuLitho，宏碁可以较长原型周期时间，提较高晶片开采量，减少微CPU装配反复里的增量，并为2nm及以上的采购花钱好马上。据悉，宏碁将于6年初开始对cuLitho顺利完成采购教师资格认证，并不会在2024年对2纳米制程开始风险性试用，2025年开始试作。

“可以严肃计算，对于IC其设计里的版图其设计，这个AI工具（指cuLitho）应该也不会有很大设法。”前述英美IC其设计公司研制出管理人员时说明。不过，对于cuLitho是否是利用AI，Vivek Singh并没有指明问到。

对于是否是全力支持旧工艺技术的情况，Vivek Singh时说明，cuLitho是用作增加解析力、消除折射的数值电子元件，那么对于存在这种需求的工艺技术来时说都适用范围。“不过，我忽视这还无关到成本较高和foundry的选择情况，还包括cuLitho究竟能多不太可能增加良率。”黄烨锋时说。

英伟达之外时说明，除了宏碁之外，还马上与ASML、Synopsys协力，将这种技术推向市场。Synopsys时说明，亦然将cuLitho硬件戈结合到EDA硬件里，而ASML则是“与英伟达在GPU和cuLitho之外紧密联系协力，计划将GPU全力支持结合到所有的数值电子元件硬件厂商里”。

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