輝達GTC 2024大會18日登場，GB200成爲亮點，黃仁勳（圖中）還終場奉上機器人大軍做壓軸。圖／美聯社
CuLitho助攻臺積電1～2奈米
用AI打造AI世代來臨，輝達執行長黃仁勳宣佈，由輝達、臺積電、新思共同打造的運算式微影平臺cuLitho正式上路，未來將透過加速運算，將晶圓製造上所需架構，反向推算出光罩圖案，可望突破下一代先進半導體晶片的物理極限。
新思入列，三雄強強聯手
法人指出，半導體三雄強強聯手，將持續拉大與競爭對手三星及英特爾的距離，並快速導入1～2奈米先進製程，奠定臺積電坐穩晶圓代工龍頭寶座。
輝達也學習臺積電成功模式，企圖打造AI Foundry產業模式，將爲客戶客製化大型語言模型。
有別以往，黃仁勳於GTC 2024演講首先揭露介紹便是EDA工具業者及臺積電，凸顯其看重EDA（電子設計自動化）及臺積晶片製造實力，已成決定輝達未來發展的重點關鍵。
運算式微影cuLitho上路
半導體業者指出，運算式微影是半導體制造過程中最耗費運算資源之步驟，每年在CPU上消耗數百億小時。光罩業者透露，奈米級線寬成爲微影製程一大挑戰，透過已刻好的光罩及光阻，「轉印」到晶圓上的過程，必須克服毛邊、解析度不足等狀況，調整光罩耗費時間及算力。
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輝達透露，一組典型光罩可能需要3,000萬或更多小時的CPU運算時間，半導體代工廠內，因此需要建立大型資料中心。現在，透過加速運算，350 個H100系統就可以取代四萬個CPU系統，加快晶圓生產時間，同時降低成本和功耗。
合作驅動半導體微縮
臺積電總裁魏哲家表示，將GPU加速運算整合至臺積工作流程中，從而實現了效能大幅的躍升、顯著提高了生產率、縮短週期時間以及降低功耗需求。臺積電正在將 NVIDIA cuLitho 投入到生產中，利用該運算式微影技術驅動半導體微縮的關鍵組件。
輝達也借鏡臺積電成功經驗，企圖打造AI Foundry模式。輝達將提供客戶針對特定領域場景，爲大型語言模型進行微調，再搭配全新NVIDIA NIM微服務達到部署應用。
就如同IC設計公司將設計圖交由臺積電打造晶片。未來客戶能使用輝達提供之大語言模型，不需要自主手刻，使內部開發人員能專注於訓練資料及AI應用程式之開發；NIM微服務已經爲語音和藥物發現等領域提供符合產業標準的應用程式介面（API），打造貼近使用者之AI。