芯片制造过程掩模（mask：芯片晶体管电路蓝图）制造是非常关键的，随着芯片制造转向更先进的节点，如5nm，3nm，2nm，1nm ，越来越小的工艺节点使得开发芯片的周转时间大大增加，精度要求更严格，节点需要更详细的计算，光刻工艺需要大幅提升速度才能跟上芯片的发展速度，计算光刻（Computational Lithography）就是为了克服这一难题而出现的，可以毫不夸张的说，没有先进的计算光刻软件技术，就没有先进节点的芯片制造

什么是计算光刻

在半导体制造领域，光刻工艺对于决定芯片晶体管的尺寸起着关键作用。这个过程类似于在摄影中将底片上的图像曝光到照片底片上，但在光刻工艺中，光线被用来在硅晶圆上生成代表芯片设计的精确图案。

随着晶体管尺寸的缩小，光刻工艺必须变得更加精确，以便以更高的精度将图案从光掩模转移到晶圆上。在非常小的尺寸下，当晶体管特征更靠近时，通常无法在晶圆上获得掩模图案的干净准确的表示。光的衍射会影响分辨率，导致模糊或失真。例如，L形图案实际上可能包含从周边突出的其他线条或形状。但在非常小的尺寸下，这些形状在光刻过程中可能不会打印在晶圆上。结果，可能会错过芯片的重要元素

计算光刻技术的出现，可以补偿可能由衍射或光学、光刻胶和蚀刻邻近效应引起的任何晶体管图像误差。通过计算光刻OPC（光学邻近效应修正Optical Proximity Correction）软件，该过程通过算法和数学方法操纵光线，以及大量的模拟工作来实现。该过程涉及经历不同的“假设”场景（试错），以找到正确的配置，以尽可能高的精度打印芯片晶体管图案。

计算光刻软件实际上就是我们所熟知的芯片EDA软件，前段时间华为宣布自主研发掌握了14nm的EDA软件，可见其重要性，大家看看下面这两幅图就明白

这是芯片设计图，也就是晶圆上晶体管电路图，我们需要的成品

这是要制造以上设计图的芯片经过计算光刻软件转化的反向掩模（mask）蓝图

EUV光刻机就是通过极紫外光照射掩模来完成先进芯片制造的

为什么快速计算对掩模合成至关重要

随着摩尔定律的放缓和半导体行业接近物理学的极限，以更小的外形尺寸提供更大的晶体管密度。在这些尺寸下（3nm,2nm,1nm, <1nm），对计算光刻的需求只会增长

计算光刻是一项资源密集型工作，通常需要大型数据中心来处理所涉及的计算和模拟运行。即使使用功能最强大的计算机，该过程也可能需要很多很多小时。随着设计人员的目标是在芯片上封装更多的晶体管，这进一步增加了计算光刻的挑战，计算工作负载只会增加。

计算光刻的仿真是此过程中最耗时的部分之一。仿真应用于光刻过程中每个步骤的详细模型。由于全芯片应用中可能有数百万个小元件，因此必须具有超快的计算速度来进行掩模合成，现在像台积电一般都用并行计算的超级计算机来处理，GPU来自英伟达（老黄又赢麻了）

先进节点的芯片制造（比如5nm，3nm，2nm，1nm）这一计算模拟仿真过程是非常耗时的，可能需要好几周时间，但是这是芯片光刻必不可少的步骤，只有经过计算光刻才能制作出合成出符合要求的掩模，看到这里相信你应该明白了芯片流片为什么那么贵，尤其是7nm以下的芯片流片不是一般的企业可以玩得起的，这玩意就是个烧钱机器，不要说开发专业计算光刻EDA软件，就说让超级计算机开机模拟一次的电费就要很多钱🤑🤑

现在全世界最先进的下一代计算光刻软件就是英伟达，我国台湾省台积电，美国新思科技(Synopsys，芯片EDA软件全球霸主)合作开发的，只需要 500 个 NVIDIA DGX™ H100 节能 GPU 系统。计算光刻过程的所有部分都可以并行运行，从而将功耗要求和运行时间从数周缩短到数天，从而缩短芯片产品上市时间并提高芯片结果的质量

实现更高芯片晶体管密度和良率的途径

计算光刻涉及大量物理、化学、数学、优化算法等，单芯片上万亿多边形，估计光刻每年需要数百万CPU小时。更直观地，随工艺节点的变化，在当前5纳米量产节点，可能需要好多数据中心，每天处理10层光刻掩模版，一年365天，功耗1500万瓦。这样算下来先进芯片制造就是个吞金兽和吞电怪兽，越先进，越耗钱。

除了我刚刚提到到的采用英伟达GPU缩短光刻时间，快速合成掩模以外，机器学习和人工智能正在迅速成为芯片设计的主流技术，用人工智能的神经网络通过芯片厂大规模数据的学习，可以极大的改善计算光刻精度和速度，芯片制造良率，人工智能会贯穿整个芯片设计从制造全过程

结语

芯片制造不仅靠硬实力，更靠软实力