Công ty Sản xuất Chất bán dẫn Đài Loan (TSMC) đang đại tu một phần cốt lõi trong quy trình sản xuất chip của mình. Đối với chip 2nm thế hệ tiếp theo, gã khổng lồ ngành đúc sẽ sử dụng mặt nạ cong, từ bỏ hình học “Manhattan” thẳng được sử dụng trong nhiều thập kỷ.
Sự thay đổi này cho phép in các mẫu chính xác hơn trên silicon, tăng hiệu suất chip.
Bước nhảy vọt này được thực hiện nhờ các nhà sản xuất mặt nạ đa tia mới và phần mềm tiên tiến như nền tảng CuLitho hỗ trợ GPU của Nvidia.
Mặc dù tốn kém nhưng khoản đầu tư này được thúc đẩy bởi thị trường AI đang bùng nổ, nơi các chip có lợi nhuận cao từ các khách hàng như Nvidia minh chứng cho việc đi tiên phong trong các kỹ thuật sản xuất mới phức tạp này.
Từ Lưới Manhattan đến Đường cong: Một hình học mới cho sản xuất chip
Lần đầu tiên sau hơn một thế kỷ thập kỷ này, hình học cơ bản của thiết kế chip đang được vẽ lại.
Nút quy trình 2nm (N2) của TSMC sẽ là nút đầu tiên sử dụng mặt nạ đường cong, một sự khác biệt đáng kể so với sự phụ thuộc đáng kể của ngành vào các mẫu hình thẳng hoặc đường thẳng, thường được gọi là hình học”Manhattan”.
Mặt nạ đường cong trong sản xuất chất bán dẫn là mặt nạ ảnh có hoa văn bao gồm các đường cong hoặc hình dạng tự do thay vì thay vì bị ràng buộc ở các hình dạng thẳng (cạnh thẳng) thông thường chỉ được căn chỉnh theo chiều dọc hoặc chiều ngang.
Đặc biệt, mặt nạ đường cong có thể chứa các cạnh không phải là Manhattan (đúng là góc 90 độ hoặc 45 độ) cũng như đường thẳng mà thay vào đó có thể bao gồm các cung tròn, hình tròn, hình bầu dục, đường cong hoặc đa giác tuyến tính từng phần có các cạnh góc cạnh ngoài hình học trực giao tiêu chuẩn.
Những mặt nạ này được thiết kế bằng cách sử dụng hiệu chỉnh độ gần quang học tiên tiến (OPC) và kỹ thuật in thạch bản nghịch đảo (ILT) giúp tối ưu hóa các hình dạng mặt nạ ảnh dưới dạng đường cong thay vì xấp xỉ chúng bằng nhiều hình chữ nhật nhỏ hoặc đa giác Manhattan.
Việc sử dụng các hình dạng đường cong cho phép độ trung thực cao hơn trong việc in các tính năng phức tạp và nhỏ trên tấm bán dẫn silicon, mang lại cửa sổ quy trình in thạch bản lớn hơn, độ sâu tiêu điểm được cải thiện và giảm sự biến đổi của quy trình.
Sự thay đổi này đi kèm với việc chuyển sang Bóng bán dẫn Gate-All-Around (GAA), đánh dấu một trong những bước chuyển đổi công nghệ quan trọng nhất trong chế tạo chất bán dẫn trong gần 15 năm qua.
Kỹ thuật quang khắc, quy trình in thiết kế chip lên tấm bán dẫn silicon, bị chi phối bởi tính chất vật lý của ánh sáng.
Ánh sáng tự nhiên nhiễu xạ và biến dạng, đồng thời nó không tạo ra các góc 90 độ sắc nét. Các thiết kế đường cong sử dụng các đường cong mượt mà, mô hình hóa cách ánh sáng hoạt động chính xác hơn, dẫn đến việc truyền mẫu dự định lên tấm bán dẫn một cách trung thực hơn.
Điều này mở rộng cửa sổ quy trình tổng thể, giúp quá trình sản xuất trở nên linh hoạt hơn trước những sai lệch nhỏ và cuối cùng là cải thiện năng suất và hiệu suất của chip.
Trong nhiều năm, các kỹ sư đã biết rằng các thiết kế cong vượt trội về mặt lý thuyết. Bằng cách sử dụng một kỹ thuật có tên Công nghệ in thạch bản nghịch đảo (ILT), họ có thể làm việc ngược lại so với mẫu mong muốn trên tấm bán dẫn để tính toán thiết kế mặt nạ tối ưu, thường có vẻ ảo giác.
Tuy nhiên, lý tưởng này vẫn chỉ là một khái niệm hàn lâm vì các công cụ tạo ra những chiếc mặt nạ này không có tồn tại.
Các nhà viết mặt nạ truyền thống, được gọi là Chùm tia có hình dạng thay đổi (VSB) hệ thống, chỉ có thể tạo ra hình chữ nhật và hình vuông. Để tạo một đường cong, họ phải ước chừng nó bằng hàng nghìn hình chữ nhật nhỏ, chồng lên nhau trong một quá trình được gọi là”Manhattanization”.
Sự chuyển đổi này không chỉ không chính xác, tạo ra các cạnh mờ mà còn cực kỳ chậm.
Một máy VSB ghi từng hình chữ nhật chỉ bằng một”lần chụp”chùm tia điện tử của nó. Số lượng cảnh quay khổng lồ cần thiết cho các mẫu phức tạp, được Manhattan hóa đã tạo ra tình trạng tắc nghẽn nghiêm trọng về thông lượng, với thời gian ghi mặt nạ kéo dài từ hàng giờ đến hàng ngày.
Công nghệ đằng sau các đường cong: Trình ghi đa tia và Vật lý hỗ trợ GPU
Tạo nên bước nhảy vọt về độ chính xác trong sản xuất là sự hội tụ của những đột phá về phần cứng và phần mềm. Yếu tố quan trọng đầu tiên là sự nổi lên của các nhà sản xuất mặt nạ nhiều chùm tia, được phát triển bởi các công ty như IMS Nanofabrication và NuFlare.
Thay vì một chùm tia điện tử duy nhất, những cỗ máy này chia chùm tia thành hàng trăm nghìn chùm tia nhỏ được điều khiển riêng lẻ “Beam-lets.”
Bằng cách di chuyển giai đoạn mặt nạ và bật và tắt các chùm tia này giống như các pixel trên màn hình, máy có thể”vẽ”các mẫu cong, phức tạp một cách hiệu quả với độ trung thực cao.
Đưa công nghệ này ra thị trường là một thách thức kỹ thuật to lớn. Các nhà phát triển phải giải quyết những vấn đề phức tạp như xác định và nắm bắt các khiếm khuyết trong các mẫu cong phức tạp và truyền lượng lớn dữ liệu thiết kế đến máy ở tốc độ cao.
Chi phí phát triển rất lớn; Ví dụ: KLA-Tencor đã chi hơn 226 triệu USD cho một dự án đa tia trước khi từ bỏ nó vào năm 2014. Thành công đòi hỏi một thập kỷ kiên trì và đầu tư sâu để vượt qua những trở ngại này.
Phần thứ hai của câu đố là sự gia tăng đáng kể về sức mạnh tính toán, được thúc đẩy bởi cuộc cách mạng GPU.
Tính toán ILT thiết kế mặt nạ cho một con chip hiện đại với hàng tỷ bóng bán dẫn là một nhiệm vụ to lớn, đôi khi cần tới 30 triệu giờ CPU. Một trung tâm dữ liệu với hàng chục nghìn CPU có thể mất hơn một tuần để hoàn thành công việc.
CuLitho của Nvidia, một thư viện phần mềm chứa các thuật toán song song, đã thay đổi đáng kể phương trình này. Theo Nvidia, 500 GPU H100 của họ hiện có thể thực hiện công việc tính toán của 40.000 CPU cho những tác vụ này.
Điều này tăng tốc quy trình công việc lên tới 60 lần, biến một phép tính kéo dài hai tuần thành một quy trình chỉ trong một đêm. Nhận thấy tiềm năng này, TSMC, Nvidia và công ty phần mềm thiết kế Synopsys đã thông báo vào đầu năm 2024 rằng họ sẽ chuyển nền tảng CuLitho vào sản xuất, mở đường cho việc áp dụng mặt nạ cong của nút N2.
Tại sao lại là bây giờ? Sự bùng nổ AI mang lại lợi ích cho một cuộc cách mạng sản xuất
Thúc đẩy khoản đầu tư lớn cần thiết cho quá trình chuyển đổi này là nhu cầu vô độ và có lợi nhuận cao từ thị trường trí tuệ nhân tạo.
Các chip được thiết kế cho các máy tăng tốc AI, như chip của Nvidia và AMD, phải mang lại hiệu suất ở mức cao nhất. Tiến sĩ Lisa Su, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của AMD, trước đây đã nhấn mạnh sự hợp tác sâu sắc của công ty với TSMC, điều này “đã giúp AMD liên tục cung cấp các sản phẩm dẫn đầu nhằm nâng cao các giới hạn của điện toán hiệu năng cao”.
Đối với những khách hàng quan trọng này, lợi ích của nút 2nm và các mẫu đường cong của nó là trực tiếp và đáng kể. F
hoặc Nvidia, có nghĩa là GPU mạnh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn để thống trị trung tâm dữ liệu. Đối với một khách hàng như Apple, điều đó có nghĩa là thời lượng pin dài hơn và khả năng xử lý nhanh hơn cho các thế hệ iPhone và Mac silicon trong tương lai.
Không giống như thị trường điện thoại di động trưởng thành và nhạy cảm về giá, lĩnh vực AI có lợi nhuận tài chính để gánh chịu chi phí cao khi đi tiên phong trong các công nghệ sản xuất tiên tiến này.
Động lực này biện minh cho khoản đầu tư hàng tỷ đô la vào các nhà sản xuất mặt nạ mới và R&D mở rộng cần thiết để đưa kỹ thuật in thạch bản cong vào sản xuất số lượng lớn.
Trọng tâm vào Công nghệ thế hệ tiếp theo là trọng tâm trong chiến lược duy trì vị trí dẫn đầu của TSMC.
Công ty đã liên tục phủ nhận những tin đồn về việc sáp nhập hoạt động với Intel hoặc những công ty khác, với Giám đốc điều hành C.C. Wei khẳng định chắc chắn: “TSMC không tham gia vào bất kỳ cuộc thảo luận nào với các công ty khác về bất kỳ liên doanh, cấp phép công nghệ hoặc công nghệ nào”.
Thay vào đó, xưởng đúc đang thúc đẩy trên nhiều mặt trận, bao gồm cả việc phát triển bao bì cấp bảng điều khiển tiên tiến để đáp ứng nhu cầu AI trong tương lai.
Việc áp dụng mặt nạ đường cong không chỉ là một bản cập nhật gia tăng; đó là sự thay đổi nền tảng trong sản xuất, được thúc đẩy bởi sự bùng nổ AI, sẽ xác định lại các giới hạn của thiết kế chip trong thập kỷ tới.
