台灣積體電路製造公司（TSMC）正在徹底改革其芯片製造工藝的核心部分。對於其下一代 2nm 芯片，這家代工巨頭將採用曲線掩模，放棄使用了數十年的直線“曼哈頓”幾何形狀。
這一變化允許在矽上打印更精確的圖案，從而提高芯片性能。
這一飛躍是由新的多光束掩模寫入器和先進軟件（例如 Nvidia GPU 驅動的 CuLitho 平台）實現的。
雖然成本高昂，但蓬勃發展的人工智能市場推動了這項投資，來自 Nvidia 等客戶的高利潤芯片證明了開創這些複雜的新製造技術的合理性。
從曼哈頓網格到曲線:一種新的幾何形狀芯片製造
十多年來，芯片設計的基本幾何結構第一次被重新繪製。
台積電的 2nm (N2) 工藝節點將是第一個使用曲線掩模的工藝節點，這與業界對直線或直線圖案（通常稱為“曼哈頓”幾何形狀）的依賴有很大不同。
半導體製造中的曲線掩模是圖案包括曲線的光掩模或自由形狀，而不是局限於僅垂直或水平對齊的傳統直線（直邊）形狀。
具體來說，曲線蒙版可以包含既不是曼哈頓（嚴格的 90 度或 45 度角）也不是直線的邊緣，而是可以包括平滑的弧線、圓形、橢圓形、樣條線或分段線性多邊形，其角度邊緣超出標準正交幾何形狀。
這些掩模採用先進的光學鄰近校正 (OPC) 和逆光刻技術 (ILT) 進行設計，將光掩模形狀優化為曲線，而不是用許多小矩形或曼哈頓多邊形來近似它們。
曲線形狀的使用可以在矽晶圓上印刷複雜和小型特徵時實現更好的保真度，從而產生更大的光刻工藝窗口，改善焦深並減少工藝變化。
這種轉變伴隨著環柵 (GAA) 晶體管，標誌著近 15 年來半導體製造領域最重大的技術變革之一。
從學術光刻概念到生產
光刻，印刷過程矽晶圓上的芯片設計受光物理學的控制。
光會自然地衍射和扭曲，並且不喜歡尖銳的 90 度角。曲線設計使用平滑曲線，可以更準確地模擬光的行為方式，從而更忠實地將預期圖案轉移到晶圓上。
這拓寬了整體工藝窗口，使製造對微小偏差更具彈性，並最終提高芯片產量和性能。
多年來，工程師們都知道曲線設計在理論上更優越。使用一種名為逆光刻技術 (ILT) 的技術，他們可以從晶圓上所需的圖案向後計算出最佳的、通常看起來很迷幻的掩模設計。
但是，這種理想仍然是一個學術概念，因為創建這些掩模的工具不存在。
傳統的掩模編寫器，稱為可變形狀光束（VSB）系統，只能產生矩形和正方形。為了創建一條曲線，他們必須在一個稱為“曼哈頓化”的過程中用數千個微小的、重疊的矩形來近似它。
這種轉換不僅不精確，產生模糊的邊緣，而且速度也非常慢。
VSB 機器用電子束的一次“射擊”寫入每個矩形。複雜的曼哈頓化圖案所需的大量鏡頭造成了嚴重的吞吐量瓶頸，掩模寫入時間從幾小時延長到幾天。
曲線背後的技術:多光束寫入器和 GPU 驅動的物理
推動製造精度飛躍的是硬件和軟件突破的融合。第一個關鍵推動因素是多光束掩模寫入器的興起，由 IMS Nanofabrication 和 NuFlare 等公司開發。
這些機器不是單一電子束，而是將光束分成數十萬個微小的、單獨控制的“光束。”
通過移動掩模平台並像屏幕上的像素一樣打開和關閉這些光束，機器可以有效地以高保真度“繪製”複雜的彎曲圖案。
將這項技術推向市場是一項巨大的工程挑戰。開發人員必須解決棘手的問題，例如識別和捕獲複雜曲線圖案中的缺陷以及將大量設計數據高速傳輸到機器。
開發成本巨大；例如，KLA-Tencor 在多光束項目上花費了超過 2.26 億美元，然後於 2014 年放棄了該項目。成功需要十年的堅持和深度投資來克服這些障礙。
第二個難題是在 GPU 革命的推動下計算能力的大幅提升。
計算具有數十億晶體管的現代芯片的 ILT 掩模設計是一項艱鉅的任務，有時需要多達 3000 萬個 CPU 小時。擁有數万個 CPU 的數據中心可能需要一周多的時間才能完成這項工作。
Nvidia 的 cuLitho 是一個並行算法軟件庫，它極大地改變了這一方程式。據 Nvidia 稱，其 500 個 H100 GPU 現在可以執行 40,000 個 CPU 的計算工作來完成這些任務。
這可將工作流程加速多達 60 倍，將兩週的計算變成一個通宵的過程。
認識到這一潛力，台積電、Nvidia 和設計軟件公司 Synopsys 於 2024 年初宣布他們正在將 CuLitho 平台投入生產，為 N2 節點採用曲線掩模鋪平道路。
為什麼現在?人工智能的蓬勃發展為製造業革命帶來了回報
人工智能市場永不滿足的高利潤需求推動了這一轉型所需的巨額投資。
為人工智能加速器設計的芯片（例如 Nvidia 和 AMD 的芯片）必須提供絕對最高水平的性能。 AMD 董事長兼首席執行官蘇姿豐 (Lisa Su) 博士此前強調了該公司與台積電的深度合作，“這使得 AMD 能夠始終如一地提供突破高性能計算極限的領先產品。”
對於這些關鍵客戶來說，2nm 節點及其曲線模式的好處是直接而巨大的。對於Nvidia來說，這意味著更強大、更節能的GPU將主導數據中心。對於像蘋果這樣的客戶來說，這意味著未來幾代 iPhone 和 Mac 芯片的電池壽命更長，處理速度更快。
與成熟且對價格敏感的手機市場不同，人工智能行業擁有足夠的財務利潤來吸收開拓這些先進製造技術的高成本。
這種動態證明了對新掩模刻錄機的數十億美元投資以及將曲線光刻技術引入大批量生產所需的廣泛研發的合理性。
下一代技術是台積電保持領先地位的戰略的核心。
該公司一直否認與英特爾或其他公司進行業務合併的傳言，首席執行官 C.C.魏偉堅定地表示，“台積電不會與其他公司就任何合資、技術許可或技術進行任何討論。”
相反，台積電正在多方面推進，包括開發先進的面板級封裝，以滿足未來人工智能的需求。
曲線掩模的採用不僅僅是漸進式更新；這是製造業的根本性轉變，得益於人工智能的繁榮，它將重新定義未來十年芯片設計的極限。
