第80章 进军OPC业务（2/2）

但是，我能確认台积电短期內我们可能不会再接触了。毕竟，这次的接触並不是很舒服。”

“哦，那没事的，比台积电快就可以了，而且说实话，这也是未来验证真的非常成功才会有的问题。还有一个要求，或者是说我们这边的合作请求吧，这个才是比较重要的。”

陈一然有点懵，他也不知道三星出了eda还能找他合作什么。

朴在善嘆了口气说：“唉，我们离硅谷还是不够近，很多事情反应的不够快，但是至少我们比台积电反应的快些，这应该就够了。”

park从桌上拿起一份列印材料，是吴恩达论文的arxiv预印本，上面用萤光笔標了methods段引用deepflow的部分。

“斯坦福实验室跑出来的数据三星的团队仔细研究过了，但是其实也就研究了一周，还没出完全的结果，不过那天在展台上看到你们的grey，尤其和韩国那边的工程师確认了一些路线，算是有了初步认定结果。”

陈一然还是没明白，三星到底什么意思。

朴在善笑著说：“我们用自己的opc脚本跑在nvidia fermi架构上，卡在pcie数据传输上，加速比只有两倍出头。这点，你们完全可以帮到我们。

所以，我们想知道你们可不可以做dfm或者说计算光刻。opc，甚至ilt和tcad。需要的话吗，我们可以进行投资。不接受投资的话，深度合作，给与一定帮助也可以。”

陈一然赶紧在心里问茉莉：啥啥啥，这都是啥啊。

【光学邻近效应修正，40纳米工艺用193纳米光源做光刻，波长是电晶体柵极的四倍多。

光线穿过掩膜版时衍射会让图案变形，opc就是在掩膜版上预先把图案扭曲，让衍射后的成像刚好是你想要的样子。

gpu加速可能会有帮助，因为opc的核心计算就是矩阵运算加卷积加叠代优化，跟训练神经网络是类似的。】

陈一然无语，继续问茉莉：也就是说，这个可以卖给三星赚钱吗，那为什么我们之前不做这个呢，感觉他很急切的样子。这个，看似要比我们eda有前途吧。

【並不存在更有前途，我们的框架是超前的，两个路线都是巨大优势。但是之前我確实不知道opc，因为这是製造端的东西，我所学的课程甚至都不会讲。

刚才说的是这两天在展会上才学到的，科磊展台就有检测精度和opc的修正关係的演示。pdk的流程文件上，也有opc在认证流程中的体现。】

这边朴在善还在继续说：“我们三星在半导体业务上的另外几条线，dram內存，nand快闪记忆体，exynos处理器，都可以用到opc。我们的技术团队认为你们的框架是非常適合的，但是商用化有专利问题。所以你考虑一下，给我们授权也可以？毕竟，这个你可能不是很熟悉。”

茉莉在脑中给陈一然补课。

【这在传统上分属两个市场。设计端叫eda，製造端叫计算光刻，属於dfm可製造性设计的范畴。

但底层技术完全共享，矩阵运算，优化算法，gpu加速。我们在placement引擎上积累的增量计算和算子融合，可以直接搬到opc仿真上。三星的热情是应该的，我们帮他们提高几个百分点的良品率。】

陈一然：那我们自己开发，就可以了是吧。

【我们可能需要招人，对於物理层面更了解的人。计算光刻专家，是必须的。还有代工厂 opc 操作员，这可以让我们省大量时间。光学仿真工程师，阿密特试试。都不是很好找呀，要不我们和三星合作？这样最简单。】

陈一然：哪个最难招，这个国內能不能找到，用工资拉几个过来。

【以我非常浅薄的认知，光学仿真工程师比较好招。代工厂opc操作员很难，这个是小眾领域，路径依赖应该会很严重。

当然最难的还是计算光刻专家，我大胆猜测国內可能也就十几个，否则我国晶片行业早就起飞了。三大eda公司应该会多些，大学里面应该也会有，但是可能更难招。】

陈一然想了下，看这样子，那就只能挖人了，从其他几家大eda厂子挖。

但是代工厂的opc操作员，就得去代工厂联繫了。

陈一然做了一下自己的思想工作，然后说了句不要脸的话。

“咳咳，那个光学邻近效应修正，我还算了解的。opc的核心计算就是矩阵运算加卷积加叠代优化，跟训练神经网络是类似的，我本来就有之后进军opc的想法。

投资我们暂时不需要。不过这个帮助的话，你们能不能在三星內部找个想跳槽的opc操作员，推荐到我们公司？”