上海硅程科技 (Silicon Thread) 是一家聚焦于 AI 与 EDA 技术融合的创新公司，其面向芯片设计与制造的协同优化场景，开发新一代 AI EDA 软件。
在本案例中，Silicon Thread 将深度神经网络、物理约束层与 TensorRT、CUDA 等技术结合，构建了可直接处理大规模芯片设计的 AI OPC 软件。该软件面向完整的芯片设计版图，自动完成版图读取、数据预处理、GPU 并行计算和基于标准格式 (GDSII/OASIS) 的版图输出。该软件能够将传统 OPC 流程中 15 轮的迭代修正压缩到 3 轮。
在配备 4 张 NVIDIA RTX 5880 Ada GPU 的单台工作站上，软件在 4 小时内完成了 10mm × 10mm、28nm 工艺、Metal 1 层 的 OPC 任务。过去，这类工业级任务通常需要调度 1000 核以上高性能 CPU。这类长期由大规模计算基础设施承担的关键任务，开始能够在工作站平台上完成，这也意味着，GPU 能够大幅提升传统计算任务的运行效率。
背景
芯片制造并不是将芯片设计版图直接给光刻机“曝光打印”出来，实际流程极其复杂。
芯片设计中包含亿万级的微小电路结构。它们小到在光刻过程中，会受到光学衍射、光刻胶显影等的极大影响，图形结构会产生大量的畸变。原本笔直的线条，可能会变窄；原本方正的拐角，会变圆；彼此靠近的图形，还会互相影响。随着工艺节点持续演进，这种畸变会越来越明显。
如果不提前修正这些畸变，最终制造出来的芯片图形就会偏离原始设计，严重影响芯片性能、可靠性和良率。因此，在先进半导体工艺中，光学邻近效应修正 (OPC，Optical Proximity Correction) 是最为关键的一环。
OPC (Optical Proximity Correction) 是用于补偿光刻机在光刻过程中，由光学衍射和光刻胶成像引入的图形畸变。在芯片正式制造之前，OPC软件将对芯片设计版图做多轮精细的“预修正”，使光刻后得到的图形，与原始设计保持一致。这些修正，决定了芯片能否被制造出来。
挑战
在OPC (Optical Proximity Correction) 过程中，光学衍射、光刻胶显影的效应需要基于芯片版图进行光刻仿真。随着芯片关键结构尺寸的缩小，芯片图形密度的上升，光刻效应的耦合关系也越复杂，所需计算量也爆炸式增长。在先进芯片制造中，OPC成为当前最重、最慢的计算任务。
在传统流程中，OPC 需要多轮迭代。软件先做一次仿真，然后修正评估，再继续仿真、修正与评估。这个过程通常要持续10轮以上。每增加一轮，就增加一轮计算时间。在先进制程中，这种时间和算力的开销迅速被放大。
过去，这类工业级EDA任务通常需要数千核以上高性能 CPU。CPU计算集群虽然能解决问题，但运行时间成为一个关键瓶颈 (多达数周)，并且运维成本较高。对于很多先进芯片的设计和制造协同团队来说，这会直接影响验证节奏、项目周期和基础设施的投入。
行业长期面对的是这样一个现实问题：OPC 极其重要，但计算量又非常重。将这项关键任务做得更快、更精准，能够直接转化为芯片制造中的实际价值。
方案
上海硅程科技的思路，是把 AI 引入到 OPC 的核心环节中，把“重复迭代”变成“快速推理 + 约束控制”。硅程科技 的 AI OPC软件，将深度神经网络、GPU 并行计算和物理约束结合起来，构造了一套全新的 OPC 工程方法。
在算法层，深度神经网络负责快速生成修正结果。它能够从大量样本中学习复杂图形与 OPC 修正行为之间的关系，根据局部图形的几何关系，做出快速推理。这样，大量依赖反复迭代的修正，转变为更高效的推理过程。
在可靠性层，软件引入了物理约束层。这一步非常关键。因为工业软件不仅要快，还要 100% 准确。物理约束层会对修正幅度和修正形态设置硬性边界约束，把修正限制在可制造的范围内，确保结果不会出现超出约束边界的异常偏移。
在流程效果上，这套方案将传统 OPC 的 15 轮迭代压缩到 3 轮。对于客户而言，这直接意味着大幅缩短的流程时间，更快的优化节奏，以及更高频率推进验证和制造协同。
AI 软件真正进入半导体工业流程，难点不仅在模型本身，还在于软件能否吃下生产级的任务。
硅程科技的 AI OPC 软件将超大规模芯片设计自动切分成百万级的处理单元，再将处理单元送入 GPU。这类任务具有极高的并行性，每个处理单元都可以进入相似的推理与后处理流程，非常适合 GPU 的大规模并行计算架构。
在部署测试时，团队采用了 NVIDIA RTX 5880 Ada 作为核心算力平台，并结合 NVIDIA TensorRT 与 NVIDIA CUDA 技术进行推理优化和多卡调度。最终，这套方案 4 张 NVIDIA RTX 5880 Ada GPU 组成的单台工作站上，于 4 小时内完成了 10mm × 10mm、28nm 工艺、Metal 1 层的 OPC 任务。同样的传统 OPC 任务，需要调度 1000 核以上的高性能 CPU 来运行。
影响
芯片设计与制造的发展，始终依赖设计工具、制造设备和计算平台的共同进步。随着工艺持续演进，传统流程的计算与时间成本急剧攀升。硅程科技的技术创新路径很清晰：用深度神经网络提升效率，用物理约束层确保结果可控，用 NVIDIA TensorRT 和 NVIDI CUDA 释放 GPU 的计算潜力，用软件架构来整合工业级应用。其中 AI 不是辅助工具，GPU 也不是硬件附属，它们正在真正切入芯片制造前最关键、最耗时的工业级计算任务。
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NVIDIA 初创加速计划
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