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AI与EDA的融合,让设计更精确

时间:2021-06-11 00:17
本文摘要:所有人对人工智能都具备自身的见解,而MentorGraphics在这个夏天的DAC上争辩了有关AI的两个观点。做为一家EDA企业,她们有两个特殊的机遇来寻找人工智能的使用价值。 一是改进她们获得的设计工具;另一个是专业为人工智能设计方案开创设计工具。大家今日要谈第一个视角。 因而,针对这个故事,人工智能自身并并不是起始点;这将是超出目地的方式。人工智能已被作为生产线,以帮助提高效益和提升机器设备耗损,但这依靠芯片加工的数据信息。

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所有人对人工智能都具备自身的见解,而MentorGraphics在这个夏天的DAC上争辩了有关AI的两个观点。做为一家EDA企业,她们有两个特殊的机遇来寻找人工智能的使用价值。

一是改进她们获得的设计工具;另一个是专业为人工智能设计方案开创设计工具。大家今日要谈第一个视角。

因而,针对这个故事,人工智能自身并并不是起始点;这将是超出目地的方式。人工智能已被作为生产线,以帮助提高效益和提升机器设备耗损,但这依靠芯片加工的数据信息。今日,大家因此以从工作环境向设计方案行业的上下游迈进。

大家将特别是在瞩目Mentor怎样运用人工智能在芯片加工内进行电子光学周边效用纠正(OPC)和生产制造设计方案(DfM)。AI+OPC使我们从OPC想到。针对一切新理念而言,因为硅规格很小,没法用光刻光波长193nm复印机,因此 大家用了一些方法。

难题是,处理芯片特点规格这般之近,以致于危害了相互样子的高保真。因而,这种样子被修改了——或是加来到“功能”——以忽悠光源,让它照出来大家想的实际效果。OPC一般来说用于可预测性模型来顺利完成,该模型允许专用工具开创修改后的方式。但Mentor答复,OPC应对四大挑戰:精密度资金周转時间(TAT)加工工艺对话框加强生产主力有俩家企业应用了人工智能来解决困难这一难题。

为了更好地超出需要的精密度,在24小时内顺利完成OPC需要的核心总数已经急遽降低。她们把人工智能看作是一种降低这类风险性的方式。OPC是一个递归全过程,务必在10-15次递归的范畴内散发。

Mentor的方式是用于深度学习多次重复使用应急处置前十次的递归。这有可能会是一个很理想化的光罩(mask)方式,但它不容易看起来更为类似。随后,能够用于传统式递归,只需几回就可获得最终結果。

如同你从图上所看到的,24小时循环系统需要的关键总数升高了三分之二。另一种各不相同是,具备人工智能的TAT是传统式方式的三分之一,另外提高了精准度。作为训炼模型的数据信息是根据最开始的圆晶设计方案精确测量。

为了更好地确定全部加工工艺对话框,大家进行了实验设计(DoE)来扩展数据,新的设计方案能够运用该模型进行OPC。模型的演变自然,人工智能的一个有趣的特性是永无止尽的通过自学。得到 的数据信息就越大,模型就越低。

因而,从理论上谈,大家能够在最开始大批量生产的基本上以后出示生产制造数据信息,并将其划归人工智能模型中,便于伴随着时间的流逝不断完善。但这儿有一个难题。

假定你的流片设计方案早就拿下,但寻找务必进行变动。如果你基因表达工程项目变更指令(ECO)步骤并进行调节时,它务必溶解一个新的掩码,这就务必OPC的摆脱。

在这个状况下,大家假定OPCAI模型被作为这一调节后的设计方案早就摆脱了最开始的掩膜集。因此 如今,如果你经营OPC时,给你很有可能不但不容易变化电源电路中不会受到ECO危害的一部分,并且不容易变化全部掩膜。那样行吗?你确信人工智能模型的演变只不容易提升 这一件事儿吗?或是,你否不容易以一些曾一度合理地的物品依然合理地而收尾?虽然有很多出乎意料的事儿再次出现了变化,但它看起来更优了。

可是如今否务必经营一些检测来确保没毁损?这违反了基本准则,“假如它没怕,就不必检修它!”“那么你该怎么应急处置呢?”Mentor模样还没有一个拿得施展的战略方针。她们觉得,当寻找新的坏点时,重中之重是进行可选择性的生产制造调节,以尽可能提高效益。

但这类转变能够被应用于到人工智能模型中,让它必须突显模貝中更为多的难题地区。因而,“不断通过自学”方式是行之有效的。

我明确指出了一种有可能的应急处置方式,她们答复重视。——版本看准。针对设计工具而言,这是一个早就不会有的定义,由于新版本很有可能会变动优化算法,而在设计过程中变动版本很有可能会撤消全部早就顺利完成的散发工作中。

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因而,你能在设计方案的全部生命期中看准专用工具版本,在下一次设计方案时挪动到新版本。这还可以用OPC(或一切别的)AI模型来搭建:将模型的版本瞄准到设计方案中,便于未来对该设计室保证的一切工作中都将用于完全一致的AI模型。换句话说,有可能有一个特别注意:假如这一设计理念了新的坏点——模型最开始被变化的缘故。

调节生产制造是理想化的方式,可是,假如它自身还过度,给你很有可能务必变化光罩以防止坏点。在这类状况下用于新的模型是更有意义的。

总的来说,我确实大家已经转到一个不稳定的行业,因此 有可能有一些规律要求了在这类状况下理应保证哪些。最先,必不可少否定针对应用于哪一个商品不会有疑虑。

它看起来很像DRC,但本质上它是作为库检测的。也就是说,这不是一个你做为室内设计师不容易用于的专用工具;它是芯片加工在安装电源电路库时用于的专用工具。是为了更好地根据图案设计找寻允许生产量的坏点,而这种一般来说务必在一夜之间顺利完成。

初始的模拟仿真花销的時间过度宽,因而在经营期内不容易抽样并查验欠缺方式。这种易受攻击的方式能够在方式库文件找寻(与已经检测的电源电路库提取)。艺术创意之处取决于,她们依然用于库来进行谏检测,只是用于它来训炼一个AI模型,随后用于AI模型来检验电源电路库。这带来了好多个好处:最先,假如她们只用于库文件的模型进行签出(checkout),那麼你将不可以在设计方案中找寻这些特殊的方式。

可是,用于人工智能,很有可能会寻找不出入库里放别的类似的方式。因此 得到 了更优的品质和高些的生产量。另一个好处是,如今签出经营速率比用于传统式模型慢10倍。

这类各不相同有一定的大道理。进行初始的库模拟仿真务必很长期,这就是为何签出常常仅限特殊的不明坏点。

在抽样坏点时,覆盖面积并不全方位。因此 在我们讲到人工智能輔助版本要慢10倍的情况下,我们在和哪一个物品比较呢?据Mentor解读,她们最先确认AI版本是详尽的,而10x的比较是与初始模拟仿真的比较——换句话说,我们在进行新版本和老版的比较。

廷伸阅读者OPC技术性情况在半导体材料生产制造中,伴随着设计方案规格的大大的扩大,光的散射效用看起来更为明显,它的結果便是最终对图形设计造成的电子光学影象生长发育,最终在底材上历经光刻组成的具体图型看起来和图形设计各有不同,这类状况称之为电子光学周边效用(OPE:OpticalProximityEffect)。为了更好地调整电子光学周边效用,以后造成了电子光学周边校准(OPC:OpticalProximityCorrection)。电子光学周边校准的核心内容便是根据冲抵电子光学周边效用的充分考虑,并建立电子光学周边校准模型,依据电子光学周边校准模型设计方案光掩膜图型,那样尽管光刻后的光刻图型较为应光掩膜图型再次出现了电子光学周边效用,可是因为在依据电子光学周边校准模型设计方案光掩膜图型时早就考虑到来到对该状况的冲抵,因而,光刻后的光刻图型类似于客户具体期待得到 的总体目标图型。

坏点HotSpot在集成电路芯片生产制造中,历经OPC应急处置过的板图,在发送至掩膜厂生产制造掩膜以前,还务必进行检测,便是对OPC应急处置过的板图保证模型推算出来,确定其符合加工工艺对话框的回绝。不符合加工工艺对话框回绝的一部分称之为坏点,坏点必不可少自主应急处置以符合加工工艺对话框的回绝。坏点整修解决困难坏点的全过程称之为“hotspotfixing”。

在k1比较小的光刻层,第一次OPC应急处置后的坏点有十几万到几十万个。对坏点地区图型的核查和评定是一项浩繁的工作中。坏点的解决困难一般由OPC技术工程师部门管理,根据调节OPC来解决困难。

一些坏点是全面性的,根据修改OPC中的点评涵数和标准,能够一起解决困难。而一些坏点有一定的独特性,标准的变化不容易导致别的地区组成坏点。这种坏点必不可少根据部分的修改来解决困难,这一全过程十分用时。解决困难坏点时要灵活运用坏点周边的室内空间,能够给线框加宽、减少或是加到设计元素。


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