論文の概要: On Improving Hotspot Detection Through Synthetic Pattern-Based Database Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05879v1
• Date: Sun, 12 Jul 2020 00:38:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 05:22:05.592902
• Title: On Improving Hotspot Detection Through Synthetic Pattern-Based Database Enhancement
• Title（参考訳）: 合成パターンに基づくデータベース拡張によるホットスポット検出の改善について
• Authors: Gaurav Rajavendra Reddy, Constantinos Xanthopoulos and Yiorgos Makris
• Abstract要約: デザインホットスポットは設計から設計まで様々であり、設計段階では早期に予測され修正されるべきである。 ホットスポットの既知のデータベースを情報ソースとして使用することで、この問題に対処するためのさまざまな取り組みがなされている。 本研究では,この制約に,合成パターン生成による新しいデータベース拡張手法を用いて対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.111692607713822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continuous technology scaling and the introduction of advanced technology nodes in Integrated Circuit (IC) fabrication is constantly exposing new manufacturability issues. One such issue, stemming from complex interaction between design and process, is the problem of design hotspots. Such hotspots are known to vary from design to design and, ideally, should be predicted early and corrected in the design stage itself, as opposed to relying on the foundry to develop process fixes for every hotspot, which would be intractable. In the past, various efforts have been made to address this issue by using a known database of hotspots as the source of information. The majority of these efforts use either Machine Learning (ML) or Pattern Matching (PM) techniques to identify and predict hotspots in new incoming designs. However, almost all of them suffer from high false-alarm rates, mainly because they are oblivious to the root causes of hotspots. In this work, we seek to address this limitation by using a novel database enhancement approach through synthetic pattern generation based on carefully crafted Design of Experiments (DOEs). Effectiveness of the proposed method against the state-of-the-art is evaluated on a 45nm process using industry-standard tools and designs.
• Abstract（参考訳）: 集積回路(IC)製造における連続技術スケーリングと高度な技術ノードの導入は、常に新しい製造可能性の問題を露呈している。 そのような問題の1つは、設計とプロセスの間の複雑な相互作用から生まれ、デザインホットスポットの問題である。 このようなホットスポットは設計から設計まで様々に知られており、理想的には、ファウンダリーに頼ってすべてのホットスポットのプロセス修正を開発するのではなく、設計段階で早期に予測され、修正されるべきである。 過去には、ホットスポットのデータベースを情報ソースとして利用することで、この問題に対処するための様々な取り組みがなされてきた。 これらの取り組みの大部分は、新しい入ってくるデザインのホットスポットを特定し予測するために、機械学習(ML)またはパターンマッチング(PM)技術を使用する。 しかし、それらのほとんどは、主にホットスポットの根本原因に偏っているため、高い誤警報率に悩まされている。 本研究では,実験(does)を念入りに設計した合成パターン生成による新しいデータベース拡張手法を用いて,この制約に対処する。 産業標準ツールと設計を用いた45nmプロセスにおいて,提案手法の有効性を評価した。

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