TSMC、Nvidia GPUを搭載した2nmチップ革命で曲線のために「マンハッタン」を廃止

台湾積体電路製造（TSMC）は、チップ製造プロセスの中核部分を全面的に見直している。次世代の2nmチップでは、ファウンドリー大手は、数十年にわたって使用されてきた直線の「マンハッタン」形状を放棄し、曲線マスクを採用する予定だ。

この変更により、より正確なパターンをシリコン上に印刷できるようになり、チップのパフォーマンスが向上します。

この飛躍は、新しいマルチビームマスクライターと、Nvidia の GPU を利用した CuLitho プラットフォームのような高度なソフトウェアによって可能になります。

この投資は高価ではありますが、AI 市場の急成長によって後押しされており、Nvidia などの顧客からの利益率の高いチップにより、これらの複雑な新しい製造技術の開拓が正当化されます。

マンハッタングリッドから曲線まで: チップ製造のための新しい形状

10 年以上ぶりに、チップ設計の基本的な形状が見直されています。

TSMCの2nm (N2) プロセスノードは、曲線マスクを初めて使用することになります。これは、「マンハッタン」ジオメトリと呼ばれることが多い直線または直線のパターンに依存する業界からの大きな脱却です。

半導体製造における曲線マスク垂直または水平にのみ配置された従来の直線 (直線エッジ) 形状に制約されるのではなく、パターンに曲線や自由形状が含まれるフォトマスクです。

具体的には、曲線マスクには、マンハッタン (厳密には 90 度または 45 度の角度) や直線ではないエッジを含めることができますが、代わりに、標準の直交ジオメトリを超える角度の付いたエッジを持つ滑らかな円弧、円、楕円、スプライン、または区分的線形多角形を含めることができます。

これらのマスクは、高度な光近接効果補正 (OPC) および逆リソグラフィ技術 (ILT) を使用して設計されており、フォトマスクの形状を多数の小さな長方形やマンハッタン多角形で近似するのではなく、曲線として最適化します。

曲線形状を使用すると、シリコンウェーハ上に複雑で小さなフィーチャを印刷する際の忠実度が向上し、リソグラフィプロセスウィンドウが大きくなり、焦点深度が向上し、プロセスの変動が減少します。

この移行は、ゲートオールアラウンド (GAA) トランジスタこれは、約 15 年間で半導体製造における最も重要な技術的変遷の 1 つを示しています。

アカデミックフォトリソグラフィーのコンセプトから生産まで

フォトリソグラフィー、つまりシリコンウェーハ上にチップ設計を印刷するプロセスは、光の物理学によって支配されます。

光は自然に回折したり歪んだりするため、90 度の鋭い角度は好みません。滑らかな曲線を使用する曲線デザインは、光の挙動をより正確にモデル化し、その結果、意図したパターンがより忠実にウェーハ上に転写されます。

これにより、全体的なプロセスウィンドウが広がり、製造のわずかな偏差に対する回復力が高まり、最終的にはチップの歩留まりとパフォーマンスが向上します。

エンジニアは長年にわたり、湾曲したデザインが理論的に優れていることを知っていました。と呼ばれるテクニックを使用して、インバースリソグラフィー技術 (ILT)、ウェーハ上の目的のパターンから逆算して、サイケデリックな外観の最適なマスク設計を計算できます。

しかし、これらのマスクを作成するツールが存在しなかったため、この理想は学術的な概念のままでした。

として知られる伝統的なマスクライター可変成形ビーム (VSB) システム、長方形と正方形のみを作成できます。曲線を作成するには、「マンハッタン化」と呼ばれるプロセスで、何千もの小さな重なり合う長方形で曲線を近似する必要がありました。

この変換は不正確でエッジがあいまいなだけでなく、信じられないほど遅かったです。

VSB マシンは、電子ビームの 1 回の「ショット」で各長方形を書き込みます。複雑なマンハッタン化されたパターンに必要な膨大な数のショットにより、深刻なスループットのボトルネックが発生し、マスクの書き込み時間が数時間から数日にも及びました。

曲線の背後にある技術: マルチビームライターと GPU を利用した物理学

製造精度の飛躍的な向上を実現するのは、ハードウェアとソフトウェアのブレークスルーの融合です。最初の重要な要因は、次のような企業によって開発されたマルチビームマスクライターの台頭です。IMSナノファブリケーションそしてニューフレア。

これらの機械は、単一の電子ビームの代わりに、ビームを個別に制御される何十万もの小さな「ビームレット」に分割します。

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マスクステージを移動し、スクリーン上のピクセルのようにこれらのビームレットをオンまたはオフにすることにより、機械は複雑な曲線パターンを高い忠実度で効果的に「ペイント」できます。

このテクノロジーを市場に投入することは、エンジニアリング上の大きな課題でした。開発者は、複雑な曲線パターンの欠陥を特定して捕捉し、大量の設計データをマシンに高速でストリーミングするなど、難しい問題を解決する必要がありました。

開発コストは膨大でした。たとえば、KLA-Tencor は、次のことに 2 億 2,600 万ドル以上を費やしました。マルチビームプロジェクト成功するには、これらのハードルを克服するために 10 年間の粘り強さと多大な投資が必要でした。

パズルの 2 番目のピースは、GPU 革命による計算能力の大幅な増加です。

数十億個のトランジスタを備えた最新のチップの ILT マスク設計を計算するのは膨大な作業であり、場合によっては最大 3,000 万 CPU 時間を必要とします。数万個の CPU を備えたデータセンターでは、ジョブが完了するまでに 1 週間以上かかる場合があります。

Nvidia の技術、並列アルゴリズムのソフトウェアライブラリは、この方程式を劇的に変えます。 Nvidia によると、同社の H100 GPU のうち 500 個で、これらのタスクのために 40,000 個の CPU の計算作業を実行できるようになりました。

これによりワークフローが最大 60 倍高速化され、2 週間かかる計算が一晩のプロセスに変わります。

この可能性を認識し、TSMC、Nvidia、設計ソフトウェア会社シノプシスは2024年初めに発表彼らは CuLitho プラットフォームを運用環境に移行し、N2 ノードでの曲線マスクの採用への道を切り開いていました。

なぜ今? AI ブームが製造革命の代償を払う

この移行に必要な巨額の投資を推進しているのは、人工知能市場からの飽くなき高利益の需要です。

Nvidia や AMD のチップなど、AI アクセラレータ用に設計されたチップは、絶対的に最高レベルのパフォーマンスを提供する必要があります。 AMDの会長兼最高経営責任者（CEO）であるリサ・スー博士は以前、同社とTSMCとの緊密な協力関係を強調しており、これにより「AMDはハイパフォーマンス・コンピューティングの限界を押し上げるリーダー製品を一貫して提供できるようになった」としている。

これらの主要顧客にとって、2nm ノードとその曲線パターンのメリットは直接的かつ実質的です。

Nvidia にとって、これは、より強力でエネルギー効率の高い GPU がデータセンターを支配することを意味します。 Apple のような顧客にとって、これは、将来の世代の iPhone および Mac シリコンのバッテリー寿命の延長と処理の高速化につながります。

成熟して価格に敏感な携帯電話市場とは異なり、AI セクターには、これらの先進的な製造技術の開拓にかかる高額なコストを吸収する経済的余裕があります。

この力関係は、新しいマスクライターへの数十億ドルの投資と、曲線リソグラフィーを大量生産に導入するために必要な広範な研究開発を正当化します。

次世代テクノロジーへの重点は、TSMC がリーダーの地位を維持する戦略の中心となっています。

同社はインテルなどとの経営統合の噂を一貫して否定しており、最高経営責任者（ＣＥＯ）のＣＣウェイ氏は「ＴＳＭＣはいかなる合弁事業、技術ライセンス、技術に関しても他社といかなる協議も行っていない」とキッパリ述べた。

その代わりに、ファウンドリは、将来の AI 需要を満たすための高度なパネルレベルのパッケージングの開発など、複数の面で前進しています。

曲線マスクの採用は、単なる増分更新ではありません。これは、AI ブームによって支払われた製造業の根本的な変化であり、今後 10 年間のチップ設計の限界を再定義するでしょう。