論文の概要: Generic Lithography Modeling with Dual-band Optics-Inspired Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08616v1
• Date: Sat, 12 Mar 2022 08:08:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 16:01:15.709218
• Title: Generic Lithography Modeling with Dual-band Optics-Inspired Neural Networks
• Title（参考訳）: デュアルバンド光誘起ニューラルネットワークを用いたジェネリックリソグラフィモデリング
• Authors: Haoyu Yang and Zongyi Li and Kumara Sastry and Saumyadip Mukhopadhyay and Mark Kilgard and Anima Anandkumar and Brucek Khailany and Vivek Singh and Haoxing Ren
• Abstract要約: 我々は、リソグラフィの基礎となる光学物理を考慮に入れたデュアルバンド光インスパイアされたニューラルネットワーク設計を導入する。 提案手法は, タイルサイズが1nm2/ピクセル解像度で最初に公表された金属/金属層輪郭シミュレーションである。 また,従来のリソグラフィーシミュレータよりも精度1%の精度で85倍の高速化を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.200624127512874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lithography simulation is a critical step in VLSI design and optimization for manufacturability. Existing solutions for highly accurate lithography simulation with rigorous models are computationally expensive and slow, even when equipped with various approximation techniques. Recently, machine learning has provided alternative solutions for lithography simulation tasks such as coarse-grained edge placement error regression and complete contour prediction. However, the impact of these learning-based methods has been limited due to restrictive usage scenarios or low simulation accuracy. To tackle these concerns, we introduce an dual-band optics-inspired neural network design that considers the optical physics underlying lithography. To the best of our knowledge, our approach yields the first published via/metal layer contour simulation at 1nm^2/pixel resolution with any tile size. Compared to previous machine learning based solutions, we demonstrate that our framework can be trained much faster and offers a significant improvement on efficiency and image quality with 20X smaller model size. We also achieve 85X simulation speedup over traditional lithography simulator with 1% accuracy loss.
• Abstract（参考訳）: リソグラフィーシミュレーションは、VLSIの設計と製造性最適化における重要なステップである。 厳密なモデルを用いた高精度なリソグラフィシミュレーションのための既存の解は、様々な近似技術を備えた場合でも計算コストが高く、遅い。 近年、機械学習は粗粒度エッジ配置誤差回帰や完全な輪郭予測といったリソグラフィシミュレーションタスクの代替ソリューションを提供している。 しかし、これらの学習に基づく手法の影響は、使用シナリオの制限やシミュレーション精度の低さにより制限されている。 これらの問題に対処するために,光物理を基礎とするデュアルバンド・オプティクスに触発されたニューラルネットワーク設計を導入する。 我々の知る限り、我々の手法はタイルサイズの1nm^2/ピクセル解像度で最初に公表された金属/金属層輪郭シミュレーションである。 従来の機械学習ベースのソリューションと比較して、我々のフレームワークはより高速にトレーニングでき、20倍のモデルサイズで効率と画質を大幅に向上させることができる。 また,従来のリソグラフィシミュレータよりも85倍の高速化を達成できた。

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