台积、辉达 合力推进一奈米

辉达GTC 2024大会18日登场，GB200成为亮点，黄仁勋（图中）还终场奉上机器人大军做压轴。图／美联社

CuLitho助攻台积电1～2奈米

用AI打造AI世代来临，辉达执行长黄仁勋宣布，由辉达、台积电、新思共同打造的运算式微影平台cuLitho正式上路，未来将透过加速运算，将晶圆制造上所需架构，反向推算出光罩图案，可望突破下一代先进半导体晶片的物理极限。

新思入列，三雄强强联手

法人指出，半导体三雄强强联手，将持续拉大与竞争对手三星及英特尔的距离，并快速导入1～2奈米先进制程，奠定台积电坐稳晶圆代工龙头宝座。

辉达也学习台积电成功模式，企图打造AI Foundry产业模式，将为客户客制化大型语言模型。

有别以往，黄仁勋于GTC 2024演讲首先揭露介绍便是EDA工具业者及台积电，凸显其看重EDA（电子设计自动化）及台积晶片制造实力，已成决定辉达未来发展的重点关键。

运算式微影cuLitho上路

半导体业者指出，运算式微影是半导体制造过程中最耗费运算资源之步骤，每年在CPU上消耗数百亿小时。光罩业者透露，奈米级线宽成为微影制程一大挑战，透过已刻好的光罩及光阻，「转印」到晶圆上的过程，必须克服毛边、解析度不足等状况，调整光罩耗费时间及算力。

辉达透露，一组典型光罩可能需要3,000万或更多小时的CPU运算时间，半导体代工厂内，因此需要建立大型资料中心。现在，透过加速运算，350 个H100系统就可以取代四万个CPU系统，加快晶圆生产时间，同时降低成本和功耗。

合作驱动半导体微缩

台积电总裁魏哲家表示，将GPU加速运算整合至台积工作流程中，从而实现了效能大幅的跃升、显著提高了生产率、缩短周期时间以及降低功耗需求。台积电正在将 NVIDIA cuLitho 投入到生产中，利用该运算式微影技术驱动半导体微缩的关键组件。

辉达也借镜台积电成功经验，企图打造AI Foundry模式。辉达将提供客户针对特定领域场景，为大型语言模型进行微调，再搭配全新NVIDIA NIM微服务达到部署应用。

就如同IC设计公司将设计图交由台积电打造晶片。未来客户能使用辉达提供之大语言模型，不需要自主手刻，使内部开发人员能专注于训练资料及AI应用程式之开发；NIM微服务已经为语音和药物发现等领域提供符合产业标准的应用程式介面（API），打造贴近使用者之AI。