論文の概要: PatternPaint: Generating Layout Patterns Using Generative AI and Inpainting Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01348v2
- Date: Fri, 25 Oct 2024 23:24:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 03:23:46.720286
- Title: PatternPaint: Generating Layout Patterns Using Generative AI and Inpainting Techniques
- Title（参考訳）: PatternPaint: 生成AIと塗装技術を用いたレイアウトパターンの生成
- Authors: Guanglei Zhou, Bhargav Korrapati, Gaurav Rajavendra Reddy, Jiang Hu, Yiran Chen, Dipto G. Thakurta,
- Abstract要約: 既存のトレーニングベースのMLパターン生成アプローチでは、技術ノード開発の初期段階において、法的レイアウトパターンの生成に苦労している。
DRCクリーントレーニングサンプルを限定した法的なパターンを生成可能な,トレーニングフリーなフレームワークであるPatternPaintを提案する。
PatternPaintは、20デザインルールのきれいなレイアウトパターンを入力として使用して、複雑な2Dレイアウトパターンライブラリを生成する最初のフレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.126358554705107
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Generation of diverse VLSI layout patterns is crucial for various downstream tasks in design for manufacturing (DFM) studies. However, the lengthy design cycles often hinder the creation of a comprehensive layout pattern library, and new detrimental patterns may be discovered late in the product development process. Existing training-based ML pattern generation approaches struggle to produce legal layout patterns in the early stages of technology node development due to the limited availability of training samples.To address this challenge, we propose PatternPaint, a training-free framework capable of generating legal patterns with limited DRC Clean training samples. PatternPaint simplifies complex layout pattern generation into a series of inpainting processes with a template-based denoising scheme. Our framework enables even a general pre-trained image foundation model (stable-diffusion), to generate valuable pattern variations, thereby enhancing the library. Notably, PatternPaint can operate with any input size. Furthermore, we explore fine-tuning a pre-trained model with VLSI layout images, resulting in a 2x generation efficiency compared to the base model. Our results show that the proposed model can generate legal patterns in complex 2D metal interconnect design rule settings and achieves a high diversity score. The designed system, with its flexible settings, supports pattern generation with localized changes and design rule violation correction. Validated on a sub-3nm technology node (Intel 18A), PatternPaint is the first framework to generate a complex 2D layout pattern library using only 20 design rule clean layout patterns as input.
- Abstract（参考訳）: 製造(DFM)研究における下流業務において,多様なVLSIレイアウトパターンの生成が不可欠である。
しかし、長い設計サイクルは包括的レイアウトパターンライブラリの作成を妨げることが多く、製品開発プロセスの後半で新しい有害パターンが発見される可能性がある。
既存のトレーニングベースのMLパターン生成アプローチでは,トレーニングサンプルの可用性が限られているため,技術ノード開発の初期段階において,法的レイアウトパターンの生成に苦慮している。この課題に対処するために,DRCクリーントレーニングサンプルに制限された法的なパターンを生成可能な,トレーニングフリーフレームワークであるPatternPaintを提案する。
PatternPaintは、複雑なレイアウトパターンの生成を、テンプレートベースのdenoisingスキームで一連のインペイントプロセスに単純化する。
我々のフレームワークは、一般的な事前学習された画像基盤モデル(安定拡散)でさえも、貴重なパターンのバリエーションを生成でき、ライブラリーを拡張できる。
特に、PatternPaintは任意の入力サイズで操作できる。
さらに,VLSIレイアウト画像を用いた事前学習モデルの微調整を行った結果,ベースモデルと比較して2倍の効率が得られた。
提案手法は, 複雑な2次元金属配線設計規則設定において, 法則パターンを生成でき, 高い多様性を達成できることを示す。
フレキシブルな設定で設計されたシステムは、局所的な変更と設計規則違反訂正によるパターン生成をサポートする。
サブ3nm技術ノード(Intel 18A)で検証されたPatternPaintは、20個のデザインルールクリーンレイアウトパターンを入力として使用する複雑な2Dレイアウトパターンライブラリを生成する最初のフレームワークである。
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