Современный этап развития сверхбольших интегральных схем (СБИС) требует разработки новых методов и подходов к их проектированию и технологиям производства. В настоящее время одной из основных технологических операций в общем процессе производства цифровых схем является литография, а одним из наиболее перспективных направлений дальнейшего развития литографии в рамках процесса производства СБИС – технология двойного шаблона. Данная технология дает возможность использовать имеющееся литографическое оборудование для изготовления СБИС с меньшей минимальной проектной нормой и с меньшей площадью кристалла. Это позволяет снизить стоимость производства современных СБИС и систем на кристалле.
Основная задача технологии двойного шаблона заключается в декомпозиции исходного критического топологического слоя СБИС на два новых, в сумме содержащих исходный рисунок. При этом расстояние между элементами топологии в каждом из вновь полученных топологических слоев получается больше, чем в исходном слое топологии. На рисунке 1 показан результат трансформации исходного топологического слоя для технологии двойного шаблона.
Различные подходы к декомпозиции топологического слоя СБИС для технологии двойного шаблона рассмотрены в работах [1–3]. Следует заметить, что решение этой задачи требует значительных вычислительных ресурсов в силу огромного размера файлов описания топологии. Стремление сократить при этом время вычислений привело к разработке параллельных алгоритмов трансформации [4, 5]. Известно, что обнаружение и устранение ошибок в топологии кристалла СБИС на ранних стадиях его проектирования позволяет избежать множества проблем, связанных с затратами и сроками изготовления шаблонов, сократив тем самым время проектирования и производства СБИС [6]. Когнитивная аналитика и визуализация могут помочь исключить данную проблему, так как решают задачу извлечения ценности из большого объема данных и преобразования информации в удобный для восприятия и познания человеком формат. Такие технологии находятся на стыке информатики и когнитивной науки [7–9]. В свою очередь, когнитивные методы визуализации позволяют упростить интеркогнитивные коммуникации между высокопроизводительными вычислительными системами и проектировщиками СБИС, тем самым сокращая временные затраты на анализ.
В работе [10] рассмотрено применение когнитивных технологий для решения задач в наноинженерии, в том числе задачи проектирования топологических слоев СБИС. Показано, что последние достижения в области когнитивных технологий можно применять в системах автоматизации проектирования (САПР) СБИС.
В работе [11] предложены и рассмотрены параллельные алгоритмы для декомпозиции слоев с неманхэттенской геометрией, реализованные в программе ParallelDPLayout Migrator. В этой программе для описания графовых моделей применен язык DOT, а для визуализации графов использовано ПО с открытым исходным кодом GraphViz [12]. Программа была протестирована с использованием библиотек Nangate Open Cell Library и Lower Power Open Cell Library [13, 14]. В работе [15] теоретически обосновано применение когнитивной аналитики в САПР СБИС. В работе [16] показаны результаты применения предложенного подхода для регулярной топологии. В данной работе рассматривается возможность применения разработанных подходов для анализа топологических слоев с нерегулярной топологией, которая значительно труднее поддается этому процессу.
Когнитивная визуализация проблемных участков топологического слоя
В качестве примера выбран слой металлизации библиотечного элемента «сумматор». На рисунке 2 представлен фрагмент его топологического слоя, для которого попытка трансформации для технологии двойного шаблона закончилась неудачно. Представленный фрагмент состоит из 286 полигонов. Соответствующий ему граф противоречий, который содержит 286 вершин и 471 ребро, приведен на рисунке 3. Каждая вершина графа соответствует определенному полигону, а ребро – противоречию между парой полигонов.
На рисунках 2–5 полигоны первого слоя и соответствующие им вершины графа противоречий после декомпозиции показаны розовым цветом, полигоны второго слоя и соответствующие им вершины графа противоречий – синим. Полигоны и соответствующие им вершины графа противоречий, которые не удалось окрасить и, следовательно, разнести по слоям, показаны серым цветом. В первый слой получилось отнести 137 полигонов, во второй – 84, 65 полигонов разнести не удалось, так как они попали в нечетные циклы графа противоречий.
В работах [15, 16] была предложена следующая классификация противоречий:
– внутренние: противоречия между полигонами в рамках одного экземпляра ячейки (ребра отображаются черным цветом);
– противоречия ячейки: противоречия между полигонами из разных экземпляров одной̆ и той же ячейки (ребра отображаются синим цветом);
– внешние: противоречия между полигонами, которые относятся к разным ячейкам (ребра отображаются красным цветом как наиболее сложный вид противоречий для разрешения).
В работе [15] для каждого противоречия выбран определенный коэффициент, который влияет на размер радиуса вершины графа противоречий. Благодаря этому можно быстро найти полигоны и, соответственно, участки топологического слоя с наибольшим количеством противоречий.
В работе [16] предложен подход к кластеризации графа противоречий на основании данных о том, к каким стандартным ячейкам и их экземплярам относится тот или иной полигон. В предложенной модели вершины графа противоречий распределяются между кластерами согласно исходной иерархии библиотечных элементов. Кластеры визуализируются в виде прямоугольников.
На основании рисунков 2 и 4 достаточно сложно определить, какие библиотечные фрагменты исходного топологического слоя привели к неразрешимым противоречиям. Однако на рисунке 3 уже видны участки топологии с наибольшим количеством конфликтов. Для дальнейшего анализа выбран один из таких участков топологического слоя. На рисунке 4 представлен небольшой фрагмент графа противоречий, а на рисунке 5 – результат кластеризации на основе исходной иерархии библиотечных элементов для выбранного фрагмента.
На рисунке 5 большие кластеры соответствуют элементам библиотеки фрагментов топологии СБИС, а меньшие – конкретным элементам данного фрагмента. Предлагаемая модель визуализирует геометрические примитивы (полигоны), из которых состоит топологический слой, и при этом не теряет связь с их исходной иерархией.
На рисунке 6 приведены примеры противоречий всех типов согласно предлагаемой классификации. Ребра, соответствующие противоречиям 1-го типа (противоречия между парами полигонов {#7, #44}, {#4, #6}, {#6, #27}, {#9, #14}, {#30, #11}, {#35, #26}, {#29, #11}, {#36, #40}, {#16, #20}, {#16, #20}), выделены черным цветом. Ребра, соответствующие противоречиям 2-го типа (противоречия между полигонами {#9, #35}, {#14, #35}, {#14, #26}), – синим цветом. Ребра, соответствующие противоречиям 3-го типа (противоречия между полигонами {#40, #16}, {#36, #22}, {#36, #16}, {#36, #20}), – красным цветом.
Несмотря на большое количество противоречий и их уникальность в силу того, что геометрия не регулярная, предлагаемый подход все равно применим и позволяет достаточно быстро находить проблемные участки топологического слоя и именно на них концентрировать внимание проектировщика СБИС. В зависимости от количества противоречий того или иногда типа и сложности их разрешения в каждом конкретном случае можно принять соответствующее решение: от изменения компоновки или замены одной стандартной ячейки на другую до изменения параметров технологического процесса, если это представляется выполнимым в силу возможных ограничений существующего оборудования.
Заключение
Стоит заметить, что предложенный подход к когнитивной аналитической поддержке процесса проектирования топологических слоев СБИС, основанный на использовании когнитивных технологий, упрощает и ускоряет сам процесс проектирования. Все графы (рисунки 3–6) были получены в результате
работы программы ParallelDPLayout Migrator и визуализированы при помощи библиотеки с открытым исходным кодом GraphViz [12].
Важным результатом работы является то, что кластеризация и представление противоречий с использованием когнитивной графики упрощают процесс принятия проектных решений при проектировании топологии СБИС. Предложенный подход применим как для проектирования СБИС, так и для анализа количественных характеристик качества ее топологии. Например, следует заметить, что большое количество противоречий 2-го и 3-го типов показывает степень связности библиотечных элементов в топологии СБИС, а это, в свою очередь, сильно усложняет процесс их устранения.
Исследование выполнено при частичной финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта
№ 16-37-00254 мол_а.
Литература
- Ghaida R.S., Agarwal K.B., Nassif S.R., Xin Y., Liebmann L.W., Gupta P. Layout decomposition and legalization for double-patterning technology. Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, IEEE Transactions, 2013, vol. 2, pp. 202–215.
- Zigang X., Yuelin D., Hongbo Z., Wong M.D.F. A polynomial time exact algorithm for overlay-resistant self-aligned double patterning (SADP) layout decomposition. Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, IEEE Transactions, 2013, vol. 8, pp. 1228–1239.
- Шахнов В.А., Зинченко Л.А., Резчикова Е.В., Аверьянихин А.Е. Алгоритм преобразования топологии субмикронных СБИС // Вестн. МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2011. С. 20–28.
- Шахнов В.А., Зинченко Л.А., Верстов В.А. Трансформация топологии субмикронных СБИС для технологии двойного шаблона // Микроэлектроника. 2013. Т. 42. № 6. С. 427–439.
- Hailong Y., Yici C., Wei Z. WIPAL: window-based parallel layout decomposition in double patterning lithography. Proc. IEEE Intern. Conf. on Solid-State and Integrated Circuit Technology (ICSICT), 2012, pp. 1–4.
- Patterson O.D., Ryan D.A., Monkowski M.D., NguyenNgoc D., Morgenfeld B., Chung-ham Lee, Chieh-Hung Liu, Chiming Chen, Shih-Tsung Chen. Early Detection of Systematic Patterning Problems for a 22nm SOI Technology using E-Beam Hot Spot Inspection. Proc. SEMI2013, 2013, pp. 295–300.
- Baranyi P., Csapo A. Definition and synergies of cognitive infocommunications. Acta Polytechnica Hungarica, 2012, vol. 9, pp. 67–83.
- Persa G., Csapo A., Baranyi P. CogInfoCom systems from an interaction perspective – a pilot application for etocom. Jour. ACIII, 2012, vol. 16, no. 2, pp. 297–304.
- Sallai G. The cradle of cognitive infocommunications. Acta Polytechnica Hungarica, 2012, vol. 9, no. 1, pp. 171–181.
- Shakhnov V., Zinchenko L., Makarchuk V., Verstov V. Heterogeneous knowledge representation for VLSI systems and MEMS design. Proc. 2013 IEEE 4th Intern. Conf. Cognitive Infocommunications (CogInfoCom), 2013, pp. 189–194.
- Shakhnov V.A., Zinchenko L.A., Verstov V.A. Parallel Algorithm of SOI layout decomposition for double patterning lithography on high-performance computer platforms. Technological innovation for collective awareness systems. IFIP Advances in Information and Communication Technology, 2014, vol. 423, pp. 543–550.
- Graphviz. 2015. URL: http://www.graphviz.org/ (дата обращения: 20.10.2017).
- Zinchenko L.A., Makarchuk V.V., Verstov V.A. SOI layout decomposition for double patterning lithography on high-performance computer platforms. Proc. SPIE 9440, Intern. Conf. on Microand Nano-Electronics 2014. URL: http://proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=2086493 (дата обращения: 20.10.2017).
- NanGate, Inc. NanGate 45nm Open Cell Library. 2008. URL: http://www.nangate.com/?page_id=2325 (дата обращения: 20.10.2017).
- Верстов В.А., Зинченко Л.А., Макарчук В.В., Шахнов В.А. Когнитивная визуализация противоречий в задачах трансформации топологического слоя СБИС для технологии двойного шаблона // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). 2016. № 1. С. 158–164.
- Шахнов В.А., Зинченко Л.А., Макарчук В.В., Верстов В.А. Система визуализации и аналитической поддержки проектирования топологии СБИС для технологии двойного шаблона // Программные продукты и системы. 2016. № 2. С. 100–104.
Комментарии