(57)【要約】【課題】集積回路設計のための方法を提供する。【解決手段】一実施の形態において、集積回路電気的設計の物理的な配置パターンを決定する方法は、配置パターン形状グラフにアクセスすることを含む。グラフは、複数の回路要求に適合する複数の配置パターン形状を含む。サンプル配置パターンを分析することによって、配置パターン形状グラフの複数の配置パターン形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付ける。集積回路電気的設計を複数の回路設計形状に区分けする。複数の回路設計形状のうちの一つは、複数の回路要求のうちの一つに適合する。配置パターン形状グラフから複数の配置パターン形状のうちの一つを、複数の回路要求のうちの一つに適合するように選択する。他の実施の形態において、集積回路電気的設計のネットリストを決定する方法を提供する。更に別の実施の形態において、製造工程のツール形状を決定する方法を提供する。【選択図】図１
2019516176.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
集積回路電気的設計の物理的な配置パターンを決定する方法であって、
複数の回路要求に適合する複数の配置パターン形状を備える配置パターン形状グラフにアクセスすることと、
サンプル配置パターンを分析することによって、前記配置パターン形状グラフの前記複数の配置パターン形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付けることと、
前記集積回路電気的設計を複数の回路設計形状に区分けすることであって、前記複数の回路設計形状のうちの一つは、前記複数の回路要求のうちの一つに適合することと、
前記配置パターン形状グラフから前記複数の配置パターン形状のうちの一つを選択することであって、前記複数の配置パターン形状のうちの選択したものは、前記複数の回路要求のうちの一つに適合することと、
を備える方法。
【請求項２】
前記アクセスすることは、前記複数の配置パターン形状のうちの少なくとも一つを行及び列を有する少なくとも一つの２次元グリッドとして規定することであって、前記２次元グリッドのグリッドセルは、完全に充填されたものとして又は完全に空であるものとして規定されることを備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記注釈を付けることは、
前記サンプル配置パターンのうちの少なくとも一つの２次元グリッドを識別することと、
前記２次元グリッドの前記行の行高さ及び前記列の列幅を決定することと、
を備える請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記注釈を付けることは、
前記サンプル配置パターンのうちの少なくとも一つの２次元グリッドを識別することと、
識別したサンプル配置パターンから一つ以上の幾何学的特性を算出することと、
を備える請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記一つ以上の幾何学的特性は、密度測定、幅測定又は高さ測定のうちの少なくとも一つを備える請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記アクセスすることは、前記複数の配置パターン形状を構築することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記構築することは、前記配置パターン形状のうちの一つを一般化された配置パターン形状及び特殊化した配置パターン形状に関連させることを備える請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記選択することは、
前記配置パターン形状グラフの前記複数の配置パターン形状から第１の配置パターン形状及び第２の配置パターン形状を選定することと、
第１の注釈付き配置パターン形状の第１の特性及び第２の配置パターンの第２の特性を比較することと、
を備える請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記注釈を付けることは、前記サンプル配置パターンの歩留まり特性を分析することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記注釈を付けることは、前記サンプル配置パターンのパフォーマンス特性を分析することを備える請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
集積回路電気的設計の配置パターンを最適化する方法であって、前記配置パターンは、第１の回路要求に適合するとともに第１の設計特性を有する第１の配置パターン形状を含み、
特定の回路要求を提供する少なくとも二つの配置パターン形状を備える配置パターン形状グラフを構築することと、
サンプル配置パターンを分析することによって、前記配置パターン形状グラフの配置パターン形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付けることと、
前記配置パターン形状グラフから第２の配置パターン形状を選択することであって、選択した配置パターン形状は、前記第１の回路要求を提供するとともに第２の設計特性を有し、前記第２の設計特性は、前記第１の設計特性と異なることと、
前記配置パターンにおいて前記第１の配置パターン形状を前記第２の配置パターン形状に置換することと、
を備える方法。
【請求項１２】
集積回路電気的設計のネットリストを決定する方法であって、
複数の回路要求に適合する複数のネットリスト形状を備えるネットリスト形状グラフにアクセスすることと、
サンプルネットリストを分析することによって、前記ネットリスト形状グラフの前記複数のネットリスト形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付けることと、
前記集積回路電気的設計を複数の回路設計形状に区分けすることであって、前記複数の回路設計形状のうちの一つは、前記複数の回路要求のうちの一つに適合することと、
前記ネットリスト形状グラフから前記複数のネットリスト形状のうちの一つを選択することであって、前記複数のネットリスト形状のうちの選択したものは、前記複数の回路要求の一つに適合することと、
を備える方法。
【請求項１３】
前記アクセスすることは、前記複数のネットリスト形状のうちの少なくとも一つを出力部に接続した入力部を有するノードのセットとして規定することを備える請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記注釈を付けることは、
前記サンプルネットリストのうちの少なくとも一つの前記ノードのセットを識別することと、
前記ノードのセットの入力部と出力部の間の接続を決定することと、
を備える請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記注釈を付けることは、抵抗、容量、インダクタンス、遅延、電圧又は駆動電流のうちの一つ以上を含む電気特性の注釈を付けることを備える請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
集積回路電気的設計のネットリストを最適化する方法であって、前記ネットリストは、第１の回路要求に適合するとともに第１の設計特性を有する第１のネットリスト形状を含み、
複数の回路要求に適合する複数のネットリスト形状を備えるネットリスト形状グラフにアクセスすることと、
サンプルネットリストを分析することによって、前記ネットリスト形状グラフの前記複数のネットリスト形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付けることと、
前記集積回路電気的設計を複数の回路設計形状に区分けすることであって、前記回路設計形状のうちの一つは、前記複数の回路要求のうちの一つに適合することと、
前記ネットリスト形状グラフから第２のネットリスト形状を選択することであって、選択したネットリスト形状は、第１の回路要求を提供するとともに第２の設計特性を有し、前記第２の設計特性は、前記第１の設計特性と異なることと、
前記ネットリストにおいて前記第１のネットリスト形状を前記第２のネットリスト形状に置換することと、
を備える方法。
【請求項１７】
製造工程のツール形状を決定する方法であって、
複数の製造要求に適合する複数のツール形状を備えるツール形状グラフにアクセスすることと、
サンプルツール形状を分析することによって、前記ツール形状グラフの前記複数のツール形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付けることと、
前記製造工程を複数のツール形状に区分けすることであって、前記複数のツール形状のうちの一つは、前記複数の製造要求のうちの一つに適合することと、
前記ツール形状グラフから前記複数のツール形状のうちの一つを選択することであって、前記複数のツール形状のうちの選択したものは、前記複数の製造要求の一つに適合することと、
を備える方法。
【請求項１８】
前記アクセスすることは、前記複数のツール形状のうちの少なくとも一つを製造工程のツールのセットとして規定することを備える請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記注釈を付けることは、前記製造工程の前記ツールのセットを配列することを備える請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
製造工程のツール形状を最適化する方法であって、前記製造工程は、第１の製造要求に適合するとともに第１の製造特性を有する第１のツール形状を含み、
複数の製造要求に適合する複数のツール形状を備えるツール形状グラフにアクセスすることと、
サンプル形状を分析することによって、前記ツール形状グラフの前記複数のツール形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付けることと、
前記製造工程を複数のツール形状に区分けすることであって、前記複数のツール形状のうちの一つは、前記複数の製造要求のうちの一つに適合することと、
前記ツール形状グラフから第２のツール形状を選択することであって、選択したツール形状は、前記第１の製造要求を提供するとともに第２の製造特性を有し、前記第２の製造特性は、前記第１の製造特性と異なることと、
前記製造工程において前記第１のツール形状を前記第２のツール形状に置換することと、
を備える方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１６年３月２８日に出願された「データベース、グラフ、機械学習及び検索アルゴリズムを用いた集積回路設計のための複雑な多次元形状の最適化」（ＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＣＯＭＰＬＥＸ  ＭＵＬＴＩ−ＤＩＭＥＮＳＩＯＮＡＬ  ＣＯＮＦＩＧＵＲＡＴＩＯＮＳ  ＦＯＲ  ＩＮＴＥＧＲＡＴＥＤ  ＣＩＲＣＵＩＴ  ＤＥＳＩＧＮＳ  ＵＳＩＮＧ  ＤＡＴＡＢＡＳＥＳ，ＧＲＡＰＨＳ，ＭＡＣＨＩＮＥ  ＬＥＡＲＮＩＮＧ，  ＡＮＤ  ＳＥＡＲＣＨ  ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳ）の表題の米国仮特許出願第６２／３１４，０３８号の優先日の利益を主張する２０１６年１月４日に出願された「主席回路設計システム及び方法」（ＩＮＴＥＧＲＡＴＥＤ  ＣＩＲＣＵＩＴ  ＤＥＳＩＧＮＳＹＳＴＥＭＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ）の表題の米国通常特許出願第１５／３４３，５３６号の優先権を主張する。
【０００２】
本開示は、集積回路の設計及び製造に関し、さらに詳しくは、例えば、製造歩留まりのような設計及び製造目標の向上のために複雑な多次元集積回路設計及び製造形状を最適化するためのデータベース、グラフ、機械学習、検索アルゴリズムの使用に関する。
【背景技術】
【０００３】
例として、集積回路製造歩留まりは、工程、材料、ツール設定、設計変更、設計の複雑さ及び他の偶発的な出来事の間の相互の影響の複雑な多次元セットの結果となりうる。半導体産業の急速な歩み、増え続けるコスト及び集積回路製造工場（ファブ）の競争圧力は、歩留まりの改善の課題に寄与する。
【０００４】
従来の歩留まり改善努力は、典型的には、問題が生じた後に問題を対処する。例えば、エンジニアは、集積回路の物理的欠陥を通じて又は装置の電気的不全においてシミュレーション中に問題を確認する。頻発に発生する問題を優先してもよく、各問題の原因が仮説に基づく分析のために切り離されることがある。仮説に基づく原因が識別されると、集積回路設計又は製造工程は、問題の原因を除去すること又は問題の影響を軽減するための安全マージンを追加することを試みるために変更されることがある。その後の確認を、変更が従来の方法に対する改善を示すか否かを決定するために用いてもよい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
観察される問題が著しく減少することを示す変更を保持することができ、観察される問題が増えることを示す変更を放棄することができる。しかしながら、一部の変更が一部の問題を減少させることを示すとともに新たな問題に出くわす。この曖昧な結果は、設計及び製造の複雑な多要因の相互の影響（ｃｏｍｐｌｅｘ  ｍｕｌｔｉ−ｆａｃｔｏｒｉａｌ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ）の結果である。その結果、歩留まりの改善を進めることは、数年に亘って行われている骨の折れるプロセスである。さらに、このプロセスを実行する際の困難は、集積回路設計及び製造工程の両方の複雑性が増大するに従って多くなる。これは、技術ノードごとの設計及び製造コストの増大、集積回路設計及び製造会社の統合及び新たな技術ノードの導入のペースの鈍化により業界で証明されている。
【０００６】
制限的な設計規則が、予め識別された歩留まり制限構造を除去する試みにおいてしばしば用いられる。しかしながら、これらの制限的な設計規則によって複数の歩留まり制限パターンをファブに入力することができるとしても、問題又は故障が生じたのちに他の欠陥を見つけることがある。そのような手動の改善プロセスにおいて、学習のサイクルが繰り返され、新たな歩留まり制限が識別及び除去され、最終的には、歩留まりを徐々に上げることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の態様によれば、集積回路電気的設計の物理的な配置パターンを決定する方法を提供する。方法は、配置パターン形状グラフにアクセスすることを含む。グラフは、複数の回路要求に適合する複数の配置パターン形状を含む。サンプル配置パターンを分析することによって、配置パターン形状グラフの複数の配置パターン形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付ける。集積回路電気的設計を複数の回路設計形状に区分けする。複数の回路設計形状のうちの一つは、複数の回路要求の一つに適合する。配置パターン形状グラフから複数の配置パターン形状のうちの一つを選択する。複数の配置パターン形状のうちの選択したものは、複数の回路要求の一つに適合する。
【０００８】
他の態様において、集積回路電気的設計の配置パターンを最適化する方法を提供する。配置パターンは、第１の回路要求に適合するとともに第１の設計特性を有する第１の配置パターン形状を含む。方法は、配置パターン形状グラフを構築するとともに配置パターン形状グラフに注釈を付けることを含む。配置パターン形状グラフから第２の配置パターン形状を選択する。選択した配置パターン形状は、第１の回路要求を提供する。配置パターンにおいて第１の配置パターン形状を第２の配置パターン形状に置換する。
【０００９】
他の態様において、集積回路電気的設計のネットリストを決定する方法を提供する。方法は、複数の回路要求に適合する複数のネットリスト形状を備えるネットリスト形状グラフにアクセスすることを含む。サンプルネットリストを分析することによって、ネットリスト形状グラフの複数のネットリスト形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付ける。集積回路電気的設計を複数の回路設計形状に区分けする。回路設計形状のうちの一つは、複数の回路要求の一つに適合する。ネットリスト形状グラフから複数のネットリスト形状のうちの一つを選択し、複数のネットリスト形状のうちの選択したものは、複数の回路要求の一つに適合する。
【００１０】
他の態様において、製造工程のツール形状を決定する方法を提供する。製造工程を、集積回路設計又は他の製品のためのものとしてもよい。方法は、複数の製造要求に適合する複数のツール形状を備えるツール形状グラフにアクセスすることを含む。サンプルツール形状を分析することによって、ツール形状グラフの複数のツール形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付ける。ツール形状グラフから複数のツール形状のうちの一つを選択し、複数のツール形状のうちの選択したものは、複数の製造要求の一つに適合する。
【００１１】
上述した実施の形態は、説明のためだけのものである。他の実施の形態は、開示した主題の範囲内にある。
【００１２】
発明の特徴を理解できるようにするために、発明の詳細な説明を、所定の実施の形態を参照しながら行い、その一部を添付図面に示す。しかしながら、図面が本発明の所定の実施の形態のみを示すものであり、発明の範囲を限定するものと考えるべきでなく、かつ、開示した主題の範囲が他の実施の形態も包含することに留意されたい。図面は、必ずしも寸法通りではなく、一般的には発明の所定の実施の形態の特徴を強調して示す。図面中、全体に亘って同様なパーツを示すために同様な番号を用いる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】ここで説明する態様による例示的な集積回路設計方法のハイレベルフローチャートである。
【図２】ここで説明する態様による行及び列を有する２次元グリッドとしての例示的な配置パターンの規定を示す。
【図３】ここで説明する態様による一般化された配置パターン形状及び特殊化した配置パターン形状を有する例示的な配置パターン形状を示す。
【図４】ここで説明する態様による配置パターン形状グラフの例示的な配置パターン形状への例示的な特性の注釈付けを示す。
【図５】ここで説明する態様による配置パターン形状グラフの例示的な配置パターン形状への例示的な算出した統計及び／又は分析指標の注釈付けを示す。
【図６】ここで説明する態様による配置パターン形状グラフからの配置パターンの選択を表すフローチャートである。
【図７】ここで説明する態様による配置パターン形状グラフからの配置パターンの選択を表すフローチャートである。
【図８】ここで説明する態様による配置パターンにおけるある配置パターン形状から他の配置パターン形状への置換を表すフローチャートである。
【図９】ここで説明する態様による出力部に接続した入力部を有するノードのセットとしてのネットリスト形状の規定を示す。
【図１０】ここで説明する態様による各ツールが、例えば、集積回路を製造するための製造工程のステップを完了するツールの配列としての製造工程のツール形状の規定を示す。
【図１１】ここで説明する態様によるネットリスト形状グラフの注釈付けを示す。
【図１２】ここで説明する態様による例示的な設計配置形状及びシミュレート又は製造される相互接続部分を示す。
【図１３】ここで説明する態様による誘導自己組織化（ＤＳＡ）システムにおける配置パターン形状グラフの注釈付けを示す。
【図１４】ここで説明する態様によるマルチパターニングシステムにおける配置パターン形状グラフの注釈付けを示す。
【図１５】ここで説明する態様によるフォーカス露光マトリクスシステムにおける配置パターン形状グラフの注釈付けを示す。
【図１６】ここで説明する態様によるパレートランクを用いた配置パターン形状グラフの注釈付けを示す。
【図１７】ここで説明する態様によるネットリスト形状グラフの構築及びゲートレベルネットリストのネットリスト形状グラフからのネットリスト形状の選択を表すフローチャートである。
【図１８】ここで説明する態様によるネットリスト形状グラフの構築及びゲートレベルネットリストのネットリスト形状グラフからのネットリスト形状の選択を表すフローチャートである。
【図１９】ここで説明する態様による集積回路設計方法を実現する例示的なコンピュータシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
開示した主題の実施の形態は、集積回路電気的設計のような集積回路設計を決定又は最適化する技術を提供する。技術を、例えば、形状グラフのアクセス、使用及び／又は構築を行うことによって物理的な配置パターン、ネットリスト及び／又は集積回路設計のツール処理を決定するために用いることができる。他の実施の形態は、開示した主題の範囲内である。
【００１５】
パターン照合及び分類のようなパターンベースの技術を、歩留まり及び製造問題に対処するために用いてもよい。これらの方法を用いることによって、問題を特定又は規定することができ、問題が一度規定されると、問題に対処することができる又は問題を固定することができる。さらに、パターンベースの技術を、製造工程において出現した問題に対応するために用いてもよい。しかしながら、パターンに含まれる正確な量のコンテキスト（ｃｏｎｔｅｘｔ）を決定するときに課題が存在したままである。
【００１６】
一般的には、大きいコンテキストを有するパターンは、非常に特殊であるとともに少数の場合しか整合しないが、小さいコンテキストを有するパターは、非常に一般的であるとともに多数の場合に整合する。含むべきコンテキストの最適量は、問題に応じて変わる。例えば、リソグラフィパターニング問題は、垂直相互接続アクセス（ビア）集積の相互接続の問題より著しく大きなコンテキストを要求する。問題が複数の要因の複雑な組合せに起因するとき、含むべきコンテキストの適切な量を見つけるために発見的問題解決又は試行錯誤を用いることができる。
【００１７】
ここに示す技術を、設計変更すなわち設計の内在するエントロピー（ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ  ｅｎｔｒｏｐｙ）を特徴付けるために用いてもよい。設計変更を特徴付けることによって、設計変更の原因及び設計変更による製造への影響を更に理解することができる。例えば、ファブにおいて、エンジニアは、設計変更が果たす役割を更に理解するために設計形状、製造工程形態、物理的欠陥及び電気装置不全の間の相関を観察することができる。本開示は、設計変更の量及び複雑さによって生じた設計の問題の分析及び対処を行うツール及び技術を提供する。好適には、本技術によって、ファブエンジニアがこれまで見たことのない無数のパターンを有する設計のような新たな設計の分析を、これまで見たことないパターンの一部に問題があるときでも許容する。本技術によって、多数の設計変更の配置を可能にし、設計変更に問題があるか、設計変更が既知であるか否か等を決定することができ、したがって、歩留まりのために設計及び製造工程を最適化することができる。
【００１８】
本開示は、一般的には、設計形状及び製造形態の向上した体系的な特徴付けを対象とする。従来の歩留まり改善方法は、問題が生じた後に問題を特徴付ける。エンジニアは、シミュレーション、集積回路装置の物理的欠陥又は装置の電気的不全における問題を観察する。エンジニアは、高頻度の問題を優先し、その後、仮説を通じて各問題を切り離すことを試みる。エンジニアは、原因を取り除くために又は影響を軽減するためのマージンを付加するために集積回路設計を変更する又は集積回路の設計工程を変更する。さらに、確認は、変更が改善、仮説の正当性又は仮説の間違いを示すか否かを決定する。要約すると、従来の方法は、問題を回避するのではなく問題に反応し、検出した不全、不全になりそうな欠落（ｍｉｓｓｉｎｇ  ｎｅａｒ  ｆａｉｌｕｒｅ）又は低頻度の不全にのみ重点を置く。一般的には、歩留まりは、経験的な変更の蓄積を通じて改善されるが、反復的な試行錯誤プロセスは、多大な時間を必要とし、最終的な解決は、最適でない。
【００１９】
本開示は、部分的には、形状空間の全体的な設計及び製造の完全な特徴付け及び検索を行う方法並びにこの方法を実現するシステムを提供する。全ての設計及び製造変更は、この空間の一部であり、したがって、この空間の観察データの範囲を算出することができる。さらに、観察データの範囲の欠如がある変更も算出することができる。これらの変更を、将来のデータ取得を体系的に行った結果として全体的な形状空間の完全な特徴付けを行うために用いることができる。形状空間内において、「歩留まりを改善するために変更を行う」の概念は、「歩留まりを改善するためにある設計形状及び製造形態を他のものに置換すること」と同意義である。その結果、歩留まり改善の問題を、「歩留まりを改善するための最適な設計形状及び製造形態の検索する」ための計算問題として再構築することができる。
【００２０】
ハイレベルの概観によって、本開示は、例えば、設計形状空間を規定するコンピュータ実行方法を提供し、算出される設計空間に存在する形状の完全な又は部分的なセットを許容する。例えば、この形状空間は、存在する形状と所定の設計から消失した形状の両方の完全な又は部分的な範囲を含む。算出した形状をそれぞれ、形状を部分形状にリンクする有向辺を有するグラフ構造内のノードに割り当てることができる。設計固有データ、例えば、発生回数、発生頻度及び発生位置並びに設計に付帯的な製造データ、例えば、観察された不全、シミュレーション結果、光近接効果補正結果、ホットスポットデータ、計測による限界寸法測定、スキャンチェイン検査結果及び不全分析結果の注釈を各形状ノードに付けることもできる。このグラフ構造を用いることによって、分析指標及び統計指標を算出するとともに分析指標及び統計指標の注釈をグラフ構造に付けることができる。特定の基準に適合する全ての形状のセットを識別するためにグラフ構造を検索してもよい。一つの用途において、問題があると考えられる形状を見つけるために、以前に算出した指標に基づいてグラフを検索する。これらの形状は、除去される、変更される、サイズが変更される又は問題のない形状に置換される。他の例において、これらの形状を、能動的監視又はプロセス制御のために目立たせてもよい。他の用途において、関心のある既知の構造を見つけるためにグラフ構造を検索してもよい。グラフトラバース（ｇｒａｐｈ  ｔｒａｖｅｒａｌ）を用いることによって、ほとんど又は全く知られていないデータが存在する形状変更を、更なる探査及び特徴付けのために生じさせることができる。グラフが規定される空間の完全性の度合い（ｄｅｇｒｅｅ  ｏｆ  ｃｏｍｐｌｅｔｅｎｅｓｓ）は、グラフの包括性（ｃｏｍｐｌｅｔｅｎｅｓｓ）、したがって、検索及び最適化の解決の包括性を改善する。
【００２１】
図１は、形状空間の構築、特徴付け及び検索を行うために用いることができる方法又はプロセス１００の処理フロー図又はフローチャートを示す。例えば、処理１００を集積回路設計システム１９００（図１９参照）で実行してもよい。図１に記載したプロセス１００を、後に詳しく説明するように、集積回路設計の物理的配置パターン、ネットリスト及び／又はツール処理を決定するために用いてもよい。ブロック１０１において、処理は、形状の空間を規定する。ブロック１０２において、処理は、ノードが形状であるとともに辺が形状と部分形状とをリンクするグラフ構造を構築する。ブロック１０３において、処理は、各ノードに追加のデータの注釈を付ける。ブロック１０４において、処理は、グラフの分析指標及び統計指標を算出する。ブロック１０５において、処理は、特定の基準に適合する形状のセットを識別するためにグラフを検索する。ブロック１０６において、処理は、特定の基準を最適化するために、検索１０５で識別した形状のセットを置換する。ブロック１０７において、処理は、種々の基準を最適化するために、検索１０５で識別した形状のセットの変形を、グラフトラバースを通じて作成する。
【００２２】
形状の空間を規定する例において、各形状に空間の唯一の表示を割り当てる。このような一対一の割当ては、二つの形状が同じであるか否かを決定するための表示の直接的なリテラル比較（ｌｉｔｅｒａｌ  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ）を可能にする。さらに、この割当てによって、全ての形状をこの空間に表示することができる。
【００２３】
一実施の形態において、処理１００を、集積回路電気的設計の物理的な配置パターンを決定するのに用いてもよい。そのような場合、処理１００は、ブロック１０１において、配置パターン形状空間を規定してもよく、処理１００は、ブロック１０２において、複数の回路要求に適合する複数の配置パターン形状を有する配置パターン形状グラフを構築してもよい。処理１００は、ブロック１０３において、配置パターン形状グラフの複数の配置パターン形状のうちの少なくとも二つに特性の注釈を付けてもよい。処理１００は、ブロック１０４において、サンプル配置パターンを分析することによって、分析又は統計特性を算出してもよい。処理１００は、ブロック１０５において、集積回路電気的設計を複数の回路設計形状に区分けすることによって形状を検索してもよい。処理１００は、ブロック１０５において、複数の回路要求の一つに適合する複数の回路設計形状の一つを検索してもよい。処理１００は、ブロック１０６において、配置パターン形状グラフからの複数の配置パターン形状のうちの一つの選択のような変形の作成、発見又は選択を行ってもよい。複数の配置パターン形状のうちの選択したものは、選択した回路要求のような種々の基準に適合する。処理１００は、ブロック１０７において、物理的な配置パターンにおいて第１の配置パターン形状を第２の配置パターン形状に置換してもよい。
【００２４】
他の実施の形態において、処理１００を、集積回路電気的設計のネットリストを決定するために用いてもよい。他の実施の形態において、処理１００を、製造工程のツール形状を決定するために用いてもよい。製造工程を、集積回路設計の製造のためのもの又は他の製品のためのものとしてもよい。
【００２５】
好適には、ここで説明する形状グラフ及び関連のアルゴリズムを、集積回路設計に用いられるコンピュータシステムの性能を向上させるコンピュータ技術を用いることによって改善させる。さらに、これらのアルゴリズムを、集積回路設計工程を著しく改善させるために用いる。
【００２６】
図１に関連した説明で上述した物理的な配置パターンの実施の形態を、図２〜５に関連して更に詳しく説明する。
【００２７】
図２は、幾何学的な辺が正確に水平方向又は垂直方向にある２次元の配置パターンに対して規定した設計形状空間の例示的な図である。例示的な配置パターン２０１の全ての幾何学的な辺は、水平方向又は垂直方向にある。形状の表示を構成する例において、水平方向の辺及び垂直方向の辺のそれぞれを、グリッド２０２を構成するためにパターン境界まで引き伸ばしてもよい。グリッドセルはそれぞれ、完全に充填される又は完全に空である。次に、完全に充填されたグリッドセルをそれぞれ１で表し、完全に空であるグリッドセルをそれぞれ０で表す。結果的に得られる０である３行及び４列の行列２０３は、形状のトポロジーを表す。行列２０７，２０８，２０９及び２１０の列幅及び行列２１１，２１２及び２１３の行高さは、形状の大きさを表す。この手順は、２０１の配置パターンの独自の形状表示２０３を明確に構成する。
【００２８】
手順を、２０３の例示的な形状表示から２０１の独自の配置パターンを構成するために逆にしてもよい。例えば、３行４列の行列を、列幅２０７，２０８，２０９及び２１０並びに行高さ２１１，２１２及び２１３によって描くことができる。これは、グリッドを形成する。次に、対応する行列セルが１である場合にグリッドの各セルを充填し、対応する行列セルが０である場合にグリッドの各セルを空のままにし、その結果、グリッド２０２となる。最後に、隣接する充填されたグリッド配列を、２０１の配置パターンを構成するために互いに合併することができる。
【００２９】
同時に、上述した変換手順は、例示的な配置パターン２０１が唯一の形状表示２０３を有する形状空間の例を規定する。同一の又は同様の手順を用いることによって、水平方向の辺及び垂直方向の辺を有するあらゆる２次元配置パターンは、この例示的な空間において列幅及び行高さの０及び１の指標として表示される。
【００３０】
上述した例と同一の方法に従って、変換手順を、全ての幾何学的な辺が正確に垂直方向又は水平方向にあるとともに典型的には大規模な集積回路設計において直面する多層２次元配置パターンを構成するために簡単に適用することができる。これを、層ごとに手順を適用するとともに結果を結び付けることによって行うことができる。したがって、設計空間を構成するための変換手順は、優れた集積回路設計を取得することができるようにコンピューティングアーキテクチャを改善する。
【００３１】
図３は、例えば、設計形状空間内に形状及び部分形状のグラフを構築又は作成することによって例示的な配置パターン形状を一般化された配置パターン形状及び特殊化した配置パターン形状に関連させる例示的な図である。グラフ３０１〜３０６の各ノードは、図２の行列２１３と同様に０及び１の行列として表示した設計形状である。図を簡単にするために、列幅及び行高さを描写しない。さらに、ノードは、部分形状から形状への有向辺によって接続される。例えば、矢印３０６は、ノード３０１からノード３０２への辺を表す。これは、ノード３０１がノード３０２の部分形状であること、すなわち、ノード３０１の全部がノード３０２の少なくとも二つの列に含まれることを表す。矢印の方向は、一例にすぎず、結果を変えることなく形状から部分形状に逆転することができる。
【００３２】
グラフの辺は、コンテインメント特性（ｃｏｎｔａｉｎｍｅｎｔ  ｐｒｏｐｅｒｔｙ）を記述する。ノード３０１がノード３０２の部分形状であるので、ノード３０２の全ての例はノード３０１の全ての例であるが、逆は必ずしも真ではない。したがって、ノード３０１は、ノード３０２の一般化であり、ノード３０２は、ノード３０１の特殊化である。グラフ辺のトラバースによる一般化及び特殊化の概念は、図１の検索ステップ１０５及び変形生成ステップ１０６の間に重要となる。このように改善されたアルゴリズムを、ここで詳細に説明するような機械学習アルゴリズムを用いて優れた集積回路設計を自動的に生成するように形状空間を検索することができる速度を上げるために用いることができる。これらの技術は、従来の方法において利用できない新たな検索及び分類をこれらの技術によって行うことができるようにプロセッサの機能を向上させる。
【００３３】
図４は、配置パターン形状グラフの配置パターン形状への特性の注釈付けを示す。図示した例において、注釈４０１は、階層的なキー値データベースの形態でノード３０５に取り付けられている。第１のレベルのキー４０２は、どの配置設計がデータに関連するかを表す。各設計において、例えば、形状３０５は、複数の位置に出現することができる。第２のレベルのキー４０３は、設計ごとにどの位置が参照されたかを示す。第３のレベルのキー４０４は、格納された特定のデータ、この場合、設計ごとの位置ごとの列幅、行高さ及びｘｙ位置を表す。形状３０５が３行３列の行列であるので、データ入力ごとに３列幅値及び３行高さ値が存在する。
【００３４】
キー値データベースは、様々なデータ構造及び多量のデータを蓄積するので強力である。本例において、注釈４０１が単一の階層に３レベルのキーを有するとしても、一般的には、複数の階層を有する数千の番号を付したキーレベルが可能である。リレーショナルデータベース、オブジェクトデータベース、グラフデータベース及び列幅データベース（ｗｉｄｅ−ｃｏｌｕｍｎ  ｄａｔａｂａｓｅ）を含む他のデータ記憶装置機能を、注釈付けされたデータの量及び構造に応じて、ここで説明する例のキー値データベースの代わりに又はそれに追加して用いることができる。これは、データベース機能の著しい向上を表し、実際には、そのように向上したデータベース技術を、集積回路設計以外の問題領域において用いてもよい。集積回路設計の分野内において、これらの新たなデータベース技術を提供することによって、設計性能を著しく向上させることができる。
【００３５】
図５は、配置パターン形状グラフの配置パターン形状への算出した統計及び／又は分析指標の注釈付けを示す。本例において、指標５０３は、注釈５０１を有するノード３０５及び注釈５０２を有するノード３０６から算出される。一般的には、指標を、グラフ全体又はそのノードの任意のサブセットに基づいて算出することができる。統計指標５０４の例は、列幅注釈から算出される設計ごとの最大幅及び設計ごとの平均幅（ｍｅｄｉａｎ−ｗｉｄｔｈｓ）を含む。分析指標は、分析指標がデータの意味を持つパターンを更に識別する点で統計指標と異なる。本例において、信頼性の概念及び最も信頼性があるものの決定を、統計指標５０５に示す。算出した指標５０３は、更なる探索及び検索のためにキー値データベースに格納される。リレーショナルデータベース、オブジェクトデータベース、グラフデータベース及び列幅データベースを含む他のデータ記憶装置機能を、算出した指標の量及び構造に応じて、キー値データベースの代わりに又はそれに追加して用いることができる。
【００３６】
全ての設計配置形状が共通の空間に存在するので、一つ以上の設計に出現する全ての配置形状の部分空間を分析することができるようになる。一例において、設計−１のみに出現する形状、設計−２のみに出現する形状、設計−１と設計−２の両方に出現する形状及び設計−１と設計−２のいずれにも出現しない形状を識別することができる。例えば、設計−１が十分に特徴付けられるとともに十分な歩留まりの製品であるのに対して設計−２が新たに作成された設計である場合、設計−２のみに出現する形状のセットは、設計−２に関連した製造リスクの数量化である。
【００３７】
さらに、算出した指標を決定するためのデータが不十分である全ての配置形状の部分空間を識別することができる。例えば、信頼性スコア値を決定するためにどの形状が十分な注釈付きデータを有しないかを知ることが重大な関心ごとになりうる。信頼性の範囲の欠如は、一例において更に多くの測定データを取得することによって充填することができる知識の定量化できるギャップを識別する。データを取得するとともにグラフに注釈付けするので、範囲が１００％の範囲又は範囲の許容できる割合に到達するまで範囲が体系的に改善される。
【００３８】
図１に関連した説明で述べた（例えば、物理的な配置パターンの実施の形態、ネットリストの実施の形態及びツール処理の実施の形態を含む）複数の実施の形態に関連するブロック１０５〜１０７（図１参照）の形状の検索、選択及び置換を行う処理１００の更なる詳細を、図６〜８に関連して提供する。データベース及びコンピュータ技術に対するこれらの改善は、集積回路設計工程を改善するために用いられる。
【００３９】
図６は、特定の基準に適合する形状を検索する方法の処理フロー図である。検索基準６０１を、検索結果６０３を生成する検索エンジン６０２に対する入力として設ける。一例において、検索を行うことができる基準は、形状及び特殊化した形状の一般化、注釈キー及び値並びに基準キー及び値を含む。以前の例に基づいて、一部の例の検索基準は、「設計−１の四つの信頼性のない形状を見つけ、一般化する最も特殊化された形状を見つけ、設計−１及び設計−２のｘｙ位置データを報告する」ことである。この例示的な検索を行うために、信頼性、設計−１、設計−２、形状、特殊化、一般化及びｘｙ位置が検索エンジンによって理解されるとともに実現される。特に、形状並びに形状の特殊化及び一般化を、幅優先検索、深さ優先検索、スパニングツリー及び最短経路検索のようなグラフ検索アルゴリズムによって実現してもよく、設計−１、設計−２及びｘｙ位置は、注釈データベースを検索することにより見つけることができるキー値であり、信頼性は、算出基準データベースを検索することにより見つけることができる値である。
【００４０】
検索の一般化及び特殊化の概念は、推論問題を解決するのに特に有用である。グラフの複数の観察を、共通の一般化を検索することによって、すなわち、複数の形状の観察を説明することができる部分形状を検索することによってリンクさせてもよい。逆に言えば、観察のセットが騒々しい場合又は改善の方法が時々実行される場合、高次元の因子のマスカレーディング（ｈｉｇｈ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｆａｃｔｏｒｓ  ｍａｓｑｕｅｒａｄｉｎｇ）がノイズとして隠れているおそれがある。特殊化した例の検索は、コンテキストを形状に追加することによってこれらの隠れた因子を区別するのに役立つことができる。
【００４１】
検索の他の適用は、機械学習の関連概念である。各検索結果を、戻された結果の値を評価するための検査として用いることができる。これらの値を、将来の検索結果の値を改善するための監視機械学習の入力として用いることができる。例えば、リソグラフィホットスポット（ｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ  ｈｏｔｓｐｏｔ）の一般化検索結果を、一般化がリソグラフィホットスポットを予測するのに有用であるか非常に悲観的であるかを確かめるためにリソグラフィシミュレータにおいて検査することができる。同様に、計量不全の一般化検索結果を、一般化が更に多くの不全を見つけるのに役立つか更に多くの誤認警報を生成するかを確かめるために不全スキャナにおいて検査することができる。このような基本的な検索及び評価プロセスを、設計形状空間のあらゆる予測モデル範囲の改善を促進するために用いることができる。さらに、そのようなプロセスは、単にスタティックライブラリを用いる従来の技術よりも改善された性能を表す。
【００４２】
図７は、種々の基準を最適化する形状の変形を形成する方法の処理フロー図である。目的は、異なる最適化の目的に適うとともに異なる基準を有する変形を以前の検索結果６０３に補足することである。例えば、一部の変形基準は、「以前の検索結果の形状の設計にない特殊化した変形」である。変形検索エンジン７０２は、以前の検索結果６０３及び任意の変形検索基準７０１を入力として受け入れるとともに要求された変形７０３を出力として生成してもよい。変形検索エンジンを実現するために、グラフ検索、注釈検索及び算出基準検索がそれぞれ以前の検索結果を入力として受け入れるように適用される。
【００４３】
変形を形成する処理が検索処理としてこの方法において実現されるが、それを実現できる理由は、入力データセットをカバーするグラフではなく形状空間全体をカバーするグラフにおいて検索が行われるからである。任意のデータセットの観点からすれば、新規の以前に観察されなかった変形が形成されるが、形状空間の観点からすれば、それは、以前に実現されなかった空間の形状の実現である。
【００４４】
図８は、準最適設計形状を最適設計形状に置換することによって設計を最適化する処理フロー図である。準最適形状及びそれに対応する最適化された置換形状が検索結果６０３として戻される。入力設計８０１の準最適形状は、最適化された形状８０２に置換され、その結果、最適化された設計８０５になる。一例において、置換は、検索結果をパターン検索及び置換デッキ８０３に変換することによって行われる。デッキは、最適化設計８０５を生成するために入力設計８１０と共にパターン検索及び置換ツール８０４に送られる。そのようなパターン検索及び置換ツールは、電子設計及びオートメーション産業において広く利用できる。
【００４５】
構成される形状空間の他の実施の形態を、注釈の詳細等のような種々の詳細と共に図９〜１８に関連して説明する。上述したように、これらの他の例は、図１に関連して上述した検索アルゴリズム、選択アルゴリズム及び置換アルゴリズムと同一のものを利用する。既に上述した配置パターンの例、ネットリストの例及びツール処理の例に加えて、他の潜在的な形状空間は、温度、露光時間及び密度のような集積回路製造ツールの空間並びにコマンド機能、性能最適化機能及びリソース使用機能のような電子設計オートメーションツール形状の空間を含む。
【００４６】
他の例において、これらの技術を、種々の製造ツールを用いて一つにまとめられたエンドツーエンド工程で概念的な設計を物理的な集積回路チップに変換するために概念的な設計の開始、電気的設計の規定及び製造工程への送り込みに用いてもよい。
【００４７】
図９は、ゲートの電気回路網の接続を説明するゲートレベルネットリストについて規定される設計形状空間の例示的な図である。ネットリスト９０１は、ワイヤ接続ゲートＧ１  ９０２，Ｇ２  ９０３及びＧ３  ９０４のネットワークから構成される。各ゲートは、二つの入力部と一つの出力部を有する。ワイヤは、各ゲートの出力部を、矢印の方向に従って一つ以上のゲートの入力部に接続する。一例として、この接続を、行がゲート出力を表すとともに列がゲート入力を表す行列形式で表すこともできる。行Ｇ１Ｏ１，Ｇ２Ｏ１及びＧ３Ｏ１は、「ゲートＧ１の出力が１」であること、「ゲートＧ２の出力が１」であること及び「ゲートＧ３の出力が１」であることをそれぞれ示す。列Ｇ１｜１，Ｇ１｜２，Ｇ２｜１，Ｇ２｜２，Ｇ３｜１及びＧ３｜２は、「ゲートＧ１の入力が１」であること、「ゲートＧ２の入力が２」であること、「ゲートＧ３の入力が１」であること、「ゲートＧ４の入力が２」であること、「ゲートＧ５の入力が１」であること及び「ゲートＧ６の入力が２」であることをそれぞれ示す。行列の「１」は、所定の行の出力部から所定の列の入力部までのワイヤ接続を表し、行列の「０」は、ワイヤ接続がないことを示す。ネットリスト９０１において、行Ｇ１Ｏ１列Ｇ３｜１は、「１」を含む。このようにして、行列は、これらのツリーゲートのネットリストの形状空間の例を規定するようにＧ１，Ｇ２及びＧ３の間のあり得る接続を表す。
【００４８】
図１０は、異なるツールが各ステップを完了するのに要求される複雑な複数ステップの製造工程に対して規定した形状空間の例示的な図である。図示したように、例示的な製造工程は、四つの異なるタイプのツールであるツールＡ、ツールＢ、ツールＣ及びツールＤを必要とする。各タイプに対して利用できる四つのツール：ツールＡ  １０１１，１０１２，１０１３及び１０１４；ツールＢ  １０２１，１０２２，１０２３及び１０２４；ツールＣ  １０３１，１０３２，１０３３及び１０３４；ツールＤ  １０４１，１０４２，１０４３及び１０４４が存在する。例示的な製造工程は、各タイプのツールをアルファベットの順番で開始１００１から終了１００２まで一度使用する必要があることを要求する。ツール形状、例えば、１０１１，１０２２，１０３３，１０４４は、製造工程要求に適合する開始から終了までのツールの順番である。全てのあり得るツール形状のセットは、形状空間を形成する。本例において、製造工程は、例えば、ツールＡから開始してツールＢ及びツールＣを経てツールＤで終了する固定された順番のツールを要求するが、複雑な製造工程の他の例において、ツールの順番又はツールの順番の一部は置き換え可能であり、一部のツールを、順番において２回以上用いることができ、一部のツールは、複数の動作チャンバ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｃｈａｍｂｅｒｓ  ｏｆ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）を有してもよい。
【００４９】
図９に示したネットリストの例と同様に、図１１は、ノードがゲートレベルネットリスト形状１１０１を表すグラフノード注釈付け処理の例示的な図を示す。ゲート１１０２，１１０３の注釈は、ゲート設計、抵抗、容量、インダクタンス、遅延及びドライブ強度を含む。ワイヤ接続の注釈は、抵抗、容量及びインダクタンスを含む。
【００５０】
図１２は、例示的設計配置形状及びシミュレート又は製造された相互接続部を示す。図示したように、配置形状１２００は、長さ及び幅のような物理的な寸法を有する形状１２０１〜１２０４を含む。製造工程の影響により、形状の製造又はシミュレーションの結果として、元の形状と異なる印刷輪郭１２１１〜１２１４が生じる。印刷輪郭の違いが設計を変形させる場合、潜在的な製造ホットスポットとしてラベルを付す。種々のモードの分析からのホットスポット情報の注釈付けを配置設計形状に対して行うことができる。
【００５１】
配置設計形状に注釈付けすることができるホットスポット情報の一例は、本来の意図した幅１２２１と十分に異なる製造又はシミュレートされた形状構成要素１２３１の限界寸法である。限界寸法を、シミュレーションに基づくモデルを用いて又は半導体ウェファの測定ツールを用いて測定することができる。
【００５２】
配置設計形状に注釈付けすることができるホットスポット情報の他の例は、３次元的な製造の問題を確認するために断面のような事前の物理的な分析が疑わしいホットスポットで実行される失敗した分析の結果からのものである。
【００５３】
配置設計形状に注釈付けすることができるホットスポット情報の他の例は、スキャンチェイン診断（ｓｃａｎ  ｃｈａｉｎ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）の結果からのものである。そのようなスキャンチェイン診断は、同期タイミング不全又は本来の意図若しくは電気モデルと異なる抵抗値、容量又はインダクタンス値のような電気的不全のような半導体製造不全を検出することができる。これらの不全メカニズムの注釈付けを、ホットスポットが生じる配置設計形状に行うことができる。
【００５４】
図１３は、ＤＳＡ支援ライブラリ（ＤＳＡ−ｆｒｉｅｎｄｌｙ  ｌｉｂｒａｒｙ）からの例示的なグラフ注釈付けをテーブル形式で示す。行１３０１は、ＤＳＡのグラフ注釈の主要構成要素である形状、パターン並びに例示的にパターン特性、ＤＳＡ方法及びガイドパターンから構成されるＤＳＡ関連の注釈を記述する。行１３０２は、パターン１３０７に関連する１×７形状１３０６のグラフ注釈を示す。パネル１３０８は、方向性、周期性ｐ及び適用できる層のようなパターン特性を記述する。パネル１３０９は、適用できるＤＳＡ方法及び寸法制約を有する関連のＤＳＡガイドパターンを示す。この場合、グラフォエピタキシーは、３ｐだけ分離したガイドパターンを必要とし、それに対し、ケモエピタキシーは、２ｐのピッチ値を有するガイドパターンを必要とする。行１３０３は、行１３０２と同一形状であるがパターンが異なる場合に対するグラフ注釈を示す。この場合、パターンは、二つのピッチ値ｐ１及びｐ２を表し、対応するＤＳＡ方法及びガイドパターンが変わる。行１３０４は、３×８形状に対するグラフ注釈を示し、この場合、ｓ形状部（ｓ−ｓｈａｐｅｄ  ｊｏｇ）が二つの平行線の間に存在し、これによって２方向性パターンが生じる。行１３０５は、周期性ｐを有する三つの正方形のパターンに関連する３×７形状に対するグラフ注釈を示す。この場合、適用できる層は、コンタクト及びビアのようなコンタクトホール状の層に変わる。
【００５５】
図１４は、マルチパターニング支援ライブラリ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ−ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ−ｆｒｉｅｎｄｌｙ  ｌｉｂｒａｒｙ）からのグラフ注釈をテーブル形式で示す。行１４１０は、マルチパターニングのグラフ注釈の主要構成要素である形状、パターン並びに例示的にパターン特性及びマルチパターニングストラテジーから構成されるマルチパターニング関連の注釈を記述する。行１４１１は、パターン１４１５に関連した３×７形状１４１４に対するグラフ注釈を示す。パネル１４１６は、方向性、周期性（ｐ）、最小共通延在長さ、奇数サイクル情報及び適用できる層のようなパターン特性を記述する。列１４１７は、パターン１４１５を形成するためのリソグラフィ−エッチング−リソグラフィ−エッチング（ＬＥＬＥ）、リソグラフィ−エッチング−リソグラフィ−エッチング−リソグラフィ−エッチング（ＬＥＬＥＬＥ）、自己整合型ダブルパターニング（ＳＡＤＰ）及び自己整合型クオドルプルパターニング（ＳＡＱＰ）のような特定のマルチパターニングストラテジーの適用の可否を記述する。行１４１２は、行１４１１と同一形状であるがパターンが異なる場合に対するグラフ注釈を示す。この場合、最小共通延在長さは、１０ｎｍしかなく、自己整合型パターニングのためのカットマスクを用いて主要な処理ステップの間にホットスポットが生じることがあり、したがって、ＳＡＤＰ及びＳＡＱＰストラテジーを適用できない。行１４１３は、形状１４１８に対するグラフ注釈を示す。この場合、パターンは、奇数サイクルを表し、したがって、ＬＥＬＥは、適用できるマルチパターニングストラテジーでない。
【００５６】
図１５は、フォーカス露光マトリクス（ＦＥＭ）分析結果からの例示的なグラフ注釈をテーブル形式で示す。行１５１９は、ＦＥＭ分析のグラフ注釈の主要構成要素である形状、パターン並びに例示的にパターン特性、抵抗情報及びプロセスウィンドウ情報から構成されるＦＥＭ分析関連の注釈を記述する。行１５２０は、パターン１５２２に関連した４×３形状１５２１に対するグラフ注釈を示す。パネル１５２３は、方向性及びＣＤ情報のようなパターン特性を記述する。列１５２４は、ＦＥＭ分析で用いられるフォトレジストの関連情報を示す。行１５２５は、１５２４に示したレジストに対するＣＤ１〜ＣＤ３のＢｏｓｓｕｎｇプロットを示す。レジスト損失及びレジスト側壁角のようなＣＤ以外のデータのＢｏｓｓｕｎｇプロットの注釈付けを行うこともできる。典型的なＢｏｓｓｕｎｇプロット１５２６において、照射線量又は露光寛容度を、ＣＤ１のような特定の特徴に対する焦点位置に対してプロットする。目標ＣＤ＋／−１０％のようなＣＤ１の仕様は、プロセスウィンドウを定量化するために領域１５２８を規定する二つの境界線１５２７を生じさせる。
【００５７】
集積回路設計及び製造のための他の有用な形状ノード注釈は、設計の知的財産権（ＩＰ）のソース、名称及びバージョンと、電子的な設計オートメーションソフトウェアによる形状の処理に関連したコンピュータ資源活用、光学的な近似補正（ｏｐｔｉｃａｌ  ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）により最適化したマスク形状と、抵抗、容量及びインダクタンスのような電気的特性と、遅延のようなタイミング特性と、を含む。
【００５８】
図１６は、ノードが降順で提供及びランク付けされるパレートチャートを作成する注釈付けノードデータを用いるプロセスを示す。本例において、１６０５，１６０６，１６０７を含む複数のノードが注釈付けされるとともに分析される。算出する計量の一つとして、発生頻度又は位置の総数を、発生頻度に基づいてノードをハイからローまで分類するパレート１６０７を構成するために用いることができる。一般的には、パレートのラベルはカストマイズ可能であり、これは、ラベルをノードとすることができるがそれに限定されないことを意味し、この場合、ラベルの他の例は、ノードの寸法変化、複数のノードの間の寸法変化及び複数の空間に亘る複数のノードの間の寸法変化を含む。一般的には、指標もカスタマイズ可能であり、指標は、発生頻度、確立及びカルバック・ライブラー情報量のような統計指標及び信頼性スコアのような分析指標を含むことができるが、それに限定されない。
【００５９】
図１７は、ゲートレベルネットリストに対して規定した設計形状空間に関連する属性を分析する処理フロー図である。本例において、ブロック１７０１は、分析の関心がある全ての論理パスを検索する。ブロック１７０２は、同一の設計形状を有する検索結果に従って検索結果を分類し、この場合、一例は、同一のシリーズの倫理ゲートタイプ及びドライブ強度を有するが入力ピン、出力ピン又は論理ゲートの正味の（ｎｅｔ）抵抗、容量及びインダクタンスが異なることがあるように分類されたデータを有することである。この分類方法は、属性として設計形状空間に以前に注釈付けされた正味の抵抗、容量及びインダクタンスの種々の変化を分析する。分類した属性を、統計的な分析又は他の分析方法（１７０４）を行うために集めることができる（１７０３）。分析の結果の注釈をグラフ１７０５に戻すことができる。
【００６０】
図１８は、設計形状空間のゲートレベルネットリストの新たな変化を形成することによって新たなデータを取得するための処理フロー図である。ゲートレベルネットリスト１８０１が独自の設計形状空間に対して分解され（１８０２）、グラフが構成される（１８０５）。静的タイミング解析（ＳＴＡ）１８０３がゲートレベルネットリストにおいて実行され、ＳＴＡからの属性を、対応する設計形状に関連付け、ＳＴＡからの属性の注釈付けをグラフのノードに行う（１８０４）。設計形状空間の全体を利用できるとき（１８０６）、消失した設計形状を識別する（１８０７）ために現在の設計形状（１８０２）との比較を行うことができる。消失した設計形状が関心のあるものである、価値がある又は空間全体をカバーするものである場合（１８０８）、新たなゲートレベルネットリストを作成する（１８０９）。ＳＴＡ１８０９を実行し、ＳＴＡから取得した属性の注釈を対応する設計形状に付け、かつ、注釈１８０５を既存のグラフ１８０５に付加するために、新たなゲートレベルネットリスト１８０９を、既存のゲートレベルネットリスト１８０１の代わりに用いることができる。本例は一例として静的タイミング解析が行われるゲートレベルネットリストを用いるが、方法はこの用途に限定されない。
【００６１】
図１９は、集積回路設計システム１９００のブロック図である。処理１００（図１）のステップを実行するプログラム命令を実行するように構成することができるシステム１９００は、全ての形状のグラフを構成するコンピュータプログラム又はサブルーチン１９０１と、算出した指標をグラフにリンクするコンピュータプログラム又はサブルーチン１９０２と、分析指標及び統計指標を算出するコンピュータプログラム又はサブルーチン１９０３と、グラフ、注釈が付けられたノードデータ並びに算出した分析指標及び統計指標を格納する複数のデータベース１９０４と、組み合わされたグラフの検索、注釈の検索及び算出した指標の検索を行うコンピュータプログラム又はサブルーチン１９０５と、検索報告を生成するコンピュータプログラム又はサブルーチン１９０６と、外部データを注釈としてグラフにリンクするコンピュータプログラム又はサブルーチン１９０７と、電子設計注釈ソフトウェア、計量ツール及び製造ツールのような外部ツールと結び付けるコンピュータプログラム又はサブルーチン１９０８とから構成される。全体のシステム１９００を、一つ以上のメモリに格納するとともに一つ以上の処理ユニットを実行させる一つ以上のコンピュータプログラムとして実現してもよい。
【００６２】
全ての形状の空間をカバーすることの著しい計算上の複雑さのために、分散した並列の非同期演算のようなソフトウェア加速技術並びにグラフィック及びストリーム処理ハードウェアの利用のようなハードウェア加速技術が、１９０１の実現を成功するために必要である。グラフの分類、ノードの注釈及び算出した指標に関連した多くのデータ量のために、複数の分散したデータベース１９０４が必要となる。さらに、格納されたデータの非常に価値がある構造のために、リレーショナルデータベース、キー値データベース及び他の非リレーショナルデータベースが用いられる。
【００６３】
ここで説明する方法又は技術のいずれかを、システム１９００を実行するために実現することができる。例えば、一部の実施の形態を方法として規定し、他の実施の形態を、これらの方法を実行するように構成されたシステム、プロセッサ、又はコンピュータプログラム製品としてもよい。
【００６４】
特許請求の範囲の複数の構成要素についての「少なくとも一つ」の列挙について、これは、列挙した構成要素の少なくとも一つ又はそれ以上を意味し、各構成要素の少なくとも一つに限定されるものではない。例えば、「構成要素Ａ，構成要素Ｂ及び構成要素Ｃの少なくとも一つ」は、構成要素Ａのみ、構成要素Ｂのみ、構成要素Ｃのみ又はその組合せを表すことを意図する。「構成要素Ａ，構成要素Ｂ及び構成要素Ｃの少なくとも一つ」は、構成要素Ａの少なくとも一つ、構成要素Ｂの少なくとも一つ及び構成要素Ｃの少なくとも一つに限定されることを意図しない。
【００６５】
明細書は、ベストモードを含む発明を開示するとともに装置又はシステムの製造及び使用並びに組み込まれた方法の実行を含む発明を当業者によって実施できるようにする例を用いる。特許性のある発明の範囲は、特許請求の範囲によって規定され、当業者が気付く他の例を含む。そのような他の例は、他の例が特許請求の範囲の文言と異ならない構造的な構成要素を有する場合又は他の例が特許請求の範囲の文言と大きく異ならない等価の構成要素を含む場合に特許請求の範囲内にあることを意図する。
【００６６】
ここで用いる用語は、特定の実施の形態を説明するためだけのものであり、限定を意図するものではない。ここで用いられるように、単数形「一つ」（“ａ”，“ａｎ”及び“ｔｈｅ”）は、特に断りがない限り複数形を含むことを意図する。用語「備える」（及び「備え」のような「備える」のあらゆる形）、用語「有する」（及び「有し」のような「有する」のあらゆる形）、用語「含む」（及び「含み」のような「含む」のあらゆる形）並びに用語「含有する」（及び「含有し」のような「含有する」のあらゆる形）は、制限のない連結動詞である。その結果、一つ以上のステップ又は構成要素を「備える」、「有する」、「含む」又は「含有する」方法又は装置は、一つ以上のステップ又は構成要素を所有するが、一つのみの又は複数のみのステップ又は構成要素を所有することに限定されない。同様に、一つ以上の特徴を「備える」、「有する」、「含む」又は「含有する」方法又は装置の構成要素は、一つ以上の特徴を所有するが、一つのみの又は複数のみの特徴を所有することに限定されない。さらに、所定の方法で構成された装置又は構造は、少なくとも当該方法によって構成されるが、列挙されていない方法で構成することもできる。
【００６７】
特許請求の範囲の対応する構造、材料、動作及び全てのミーンズ又はステッププラスファンクション構成要素の等価物は、特に特許請求の範囲に記載されるように他の特許請求の範囲の構成要素と組み合わせて機能を実行するためのあらゆる構造、材料又は動作を含むことを意図する。ここで説明する記載を、例示及び説明のために提示するが開示した形態に包括又は限定されることを意図しない。多くの変更及び変形は、開示の範囲及び精神を逸脱することなく当業者によって理解される。実施の形態を、ここで説明する一つ以上の態様の原理及び実際の適用を最もよく説明するとともに考えられる特定の仕様に適する種々の変形を有する種々の実施の形態についてのここで説明する一つ以上の態様が当業者によって理解できるようにするために選択及び説明した。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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