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J-GLOBAL ID：202202231720404532   整理番号：22A0779564

深層学習駆動同時レイアウト分解とマスク最適化【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning-Driven Simultaneous Layout Decomposition and Mask Optimization

著者 (6件)： Zhong Wei (DUTRU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Hu Shuxiang (DUTRU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Ma Yuzhe (Department of Computer Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, SAR, China) ,  Yang Haoyu (Department of Computer Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, SAR, China) ,  Ma Xiuyuan (DUTRU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Yu Bei (Department of Computer Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, SAR, China)
資料名： IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems  (IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems)
巻： 41  号： 3  ページ： 709-722  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0142C  ISSN： 0278-0070  CODEN： ITCSDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 多重パターニングリソグラフィー(MPL)と光近接補正(OPC)の組合せは,さらに193nmの波長リソグラフィーの限界を押し出す。レイアウト分解が多様な印刷性を有する多くの解決策を生成することを考慮して,製造の最良の候補を選択するための従来のマスク最適化(MO)プロセスに頼ることは,計算的に高価である。したがって,正確で効率的な印刷可能性推定は重要であり,レイアウト分解とMO(LDMO)フローを著しく加速できる。本論文では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの予測を提案し,それを新しい高性能LDMOフレームワークに統合する。最適化プロセスは,分解品質が初期相で推論されるので,かなり改善できる。ネットワーク訓練を促進し,より良い推定精度を確保するために,レイアウトと分解の両方のためのサンプリング戦略を開発した。さらに,著者らは,優れたサンプリング結果を約束する距離評価にオートエンコーダを採用することによって,レイアウトサンプリングアプローチを強化する。実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性と効率を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  印刷 ,  ネットワーク ,  *レイアウト ,  波長 ,  計算 ,  多重化 ,  補正 ,  リソグラフィー ,  有効性
準シソーラス用語： 推定精度 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 集積回路一般  (NC03161C) ,  CAD,CAM  (JE10000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  レイアウト ,  分解 ,  マスク ,  最適化