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J-GLOBAL ID：202002247784677599   整理番号：20A2076819

カスタム化畳込みネットワークを用いたサブ10nmプロセスノードにおけるDRCホットスポット予測【JST・京大機械翻訳】

DRC Hotspot Prediction at Sub-10nm Process Nodes Using Customized Convolutional Network

著者 (7件)： Liang Rongjian (Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Xiang Hua (IBM Research, Yorktown Heights, NY, USA) ,  Pandey Diwesh (IBM Inc, Bengaluru, India) ,  Reddy Lakshmi (IBM Research, Yorktown Heights, NY, USA) ,  Ramji Shyam (IBM Research, Yorktown Heights, NY, USA) ,  Nam Gi-Joon (IBM Research, Yorktown Heights, NY, USA) ,  Hu Jiang (Texas A&M University, College Station, TX, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ISPD ’20  ページ： 135-142  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 半導体プロセス技術がサブ10nm領域へと進展するにつれて,ピン形状と近くの閉塞から複雑な継手効果であるセルピンアクセシビリティは,DRC違反の主因になる。したがって,DRCホットスポット予測のための機械学習モデルは,入力特徴として非常に高解像度のピン形状パターンと低解像度レイアウト情報の両方を考慮する必要がある。新しい畳み込みニューラルネットワーク技術,J-Netを,混合分解能特徴を有する予測のために導入した。これは,様々な入力と出力分解能要求を扱うのに柔軟であるカスタマイズアーキテクチャである。それは,グローバルルーティング情報を使用することなく,配置段階で適用できる。この技術を7nm技術ノードで12の工業設計で評価した。結果は,それが3つの最近の研究と比較して,それぞれ37%,40%および14%の真の陽性率を改善でき,類似の偽陽性率を有することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  インダストリアルデザイン ,  *ネットワーク ,  分解能 ,  *ホットスポット ,  アクセシビリティ ,  高分解能 ,  計算機アーキテクチャ ,  セルピン ,  機械学習 ,  半導体プロセス ,  カスタム化
準シソーラス用語： 偽陽性率 ,  グローバルルーティング ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 畳込みネットワーク ,  drc予測 ,  機械学習 ,  サブ10nmプロセスノード

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (7件)： カスタム化 ,  畳込み ,  サブ ,  プロセス ,  ノード ,  ホットスポット ,  予測