(57)【要約】      （修正有）【課題】精度良くデータ処理時間を見積もることのできるデータ処理時間の予測方法及び処理時間予測装置を提供する。【解決手段】レイアウトデータＤ１１を複数の領域に分割しＳ１、分割された各領域に含まれる図形数Ｆを集計するＳ２。次に、集計した図形数Ｆに基づいて複数のクラスにクラス分けしＳ３、各クラスから代表サンプルを１つ選択してＳ５、その代表サンプルに対してデータ処理を実行するＳ６。続いて、各代表サンプルのデータ処理にかかった処理時間を集計しＳ７、その処理時間と代表サンプルの図形数Ｆとから単位図形当たりの処理時間を算出する。そして、算出した単位図形当たりの処理時間に各クラスの総図形数を乗算して各クラスにおける予測処理時間Ｔ１ｂを算出するＳ８。【選択図】図４
2008020642.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体装置のレイアウトデータに基づいてパターンデータを作成するためのデータ処理に要する処理時間を処理時間予測装置によって予測するデータ処理時間の予測方法であって、
前記処理時間予測装置が実行するステップとして、
前記レイアウトデータを複数の分割レイアウトデータに分割するステップと、
前記複数の分割レイアウトデータを、該分割レイアウトデータに含まれる所定の図形情報に基づいて複数のクラスにクラス分けするステップと、
前記各クラス毎に集計される前記図形情報の合計値に、対応する前記クラスの所定の係数を乗算して予測処理時間を算出するステップと、を含むことを特徴とするデータ処理時間の予測方法。
【請求項２】
前記各クラスに含まれる前記図形情報の平均値を算出するステップと、
前記各クラスにクラス分けされた前記分割レイアウトデータから前記平均値に最も近い図形情報を含む分割レイアウトデータをサンプルデータとして選択するステップと、
前記サンプルデータにおける前記パターンデータの作成に要する処理時間を集計するステップと、を含み、
前記所定の係数を、前記サンプルデータにおける処理時間としたことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理時間の予測方法。
【請求項３】
前記クラス分けは、前記分割レイアウトデータに含まれる複数の図形情報のうち前記レイアウトデータに施されるデータ処理の処理時間に最も関連性の高い図形情報に基づいて実行されることを特徴とする請求項１又は２に記載のデータ処理時間の予測方法。
【請求項４】
前記分割レイアウトデータに対する前記データ処理が実行される度に、該データ処理の実行された分割レイアウトデータの図形情報に基づいて、対応する前記クラスの未処理の図形情報及び処理済の図形情報を集計し、前記データ処理の実行された分割レイアウトデータの処理時間に基づいて、対応する前記クラスの合計処理時間を集計するステップと、
前記合計処理時間から前記処理済の図形情報を除算して予測係数を算出するステップと、
前記未処理の図形情報に、前記予測係数を乗算して前記各クラスの残りの予測処理時間を算出するステップと、を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のデータ処理時間の予測方法。
【請求項５】
半導体装置のレイアウトデータに基づいてパターンデータを作成するためのデータ処理に要する処理時間を予測する処理時間予測装置であって、
前記レイアウトデータを複数の分割レイアウトデータに分割する分割部と、
前記複数の分割レイアウトデータを、該分割レイアウトデータに含まれる所定の図形情報に基づいて複数のクラスにクラス分けする分布作成部と、
前記各クラスに含まれる前記図形情報の平均値を算出する平均値算出部と、
前記各クラスにクラス分けされた前記分割レイアウトデータから前記平均値に最も近い前記図形情報を含む分割レイアウトデータをサンプルデータとして選択するサンプルデータ選択部と、
前記サンプルデータにおける前記パターンデータの作成に要する処理時間を集計する第１処理結果集計部と、
前記各クラス毎に集計される前記図形情報の合計値に、対応する前記クラスの前記サンプルデータにおける処理時間を乗算して予測処理時間を算出する処理時間演算部と、を含むことを特徴とする処理時間予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理時間の予測方法及び処理時間予測装置に関するものである。
近年、半導体装置（ＬＳＩ）は大規模化・高集積化が進められている。そのため、論理回路データに基づいて作成されたレイアウトデータを、半導体装置を作成するために必要となるマスク等を描画するための露光データに変換する処理時間が長くなる傾向にある。従って、このような長時間のデータ処理においては、工場の稼働能率や顧客納期を見積もる上で、その処理時間を正確に予測できることが望まれている。
【背景技術】
【０００２】
一般に、半導体装置（ＬＳＩ）は、使用される用途に応じて仕様、すなわち搭載機能や動作速度が決定され、その仕様に基づいてＣＡＤ（Computer Aided Design）装置等を用いて論理設計、回路設計が行われる。そして、回路設計された論理回路に基づいて素子を配置した半導体装置の図形データであるレイアウトデータが生成される。そのレイアウトデータは、実際にマスク、レチクル、ウエハに描画する描画装置（例えばＥＢ描画露光装置：Electron Beam Exposuer System）に入力可能な露光データに変換される。露光データには、半導体装置の生成に必要な複数のマスクに対応するレイヤ毎にマスク等が描画される。そして、描画されたマスク等により半導体装置のチップが製造される。
【０００３】
ところで、レイアウトデータから露光データへ変換するためのデータ処理は、チップ内に配置される素子数や製造に必要なマスク等の枚数によっては数時間から数十時間かかることがある。こうした長時間にわたるデータ処理においては、工場の稼働能率や顧客納期を見積もる上で、変換に要する処理時間を予測することが重要である。
【０００４】
そこで、データ処理前の処理時間の予測方法として、過去に実行されたデータ処理の処理実績に基づいて処理時間を求める方法が提案されている（特許文献１参照）。詳しくは、まず複数の図形数を有するレイアウトデータを露光データに変換するデータ処理において、このデータ処理にかかった総処理時間とレイアウトデータの有する総図形数とから単位図形当たりの処理時間を、
単位図形当たりの処理時間＝総処理時間／総図形数
から算出して、これを過去の処理実績としてデータベースに登録する。そして、実際の処理時間の予測としては、予測対象となるレイアウトデータに含まれる総図形数を集計し、その総図形数に過去の処理実績（単位図形当たりの処理時間）を乗算することによってデータ処理にかかる総処理時間を予測している。
【０００５】
また、データ処理を開始してそのデータ処理の途中に処理時間を予測する方法としては、レイアウトデータの全体サイズの何割を処理したかによって残りの処理時間を算出する方法が知られている。従って、この予測方法によれば、全体サイズの２割の処理を終了するまでに１０分かかった場合には、残りの８割の処理には４０分（＝１０×０．８／０．２）かかると予測される。
【特許文献１】特開平９−３０５５５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、近年のＬＳＩの大規模・複雑化に伴って、一つのチップ内に配置される素子数が増大し、レイアウトデータも大規模・複雑化している。そのため、レイアウトデータから露光データへの変換時間についても益々増大する傾向にある。しかし、レイアウトデータから露光データへの変換時間は、必ずしもレイアウトデータの大規模化（例えば総図形数の増大）に比例して増大するわけではない。すなわち、図１３に示すように、レイアウトデータの総図形数の増大に伴って、その変換に要する処理時間が曲線ｃ１のように指数関数的に増大したり、曲線ｃ２のように階段状に増大したりと複雑に変化することが知られている。しかし、上述した前者の予測方法では、過去のデータ処理から算出した単位図形当たりの処理時間を総図形数に乗算して処理時間を予測しているため、前述のように処理時間が図形数に対して複雑に変化する場合には正確に処理時間を予測することが困難である。
【０００７】
また、一つのチップ内にメモリとロジックとが混載される高機能なＬＳＩでは、例えばメモリセル等を含む領域ではセル・配線等のデータが高密度になっており、キャパシタセル等を含む領域ではセル・配線等のデータが低密度になっているため、１つのＬＳＩ上においてセル・配線等の疎密が顕在化している。そのため、上述した後者の予測方法では、予測した処理時間と実際にかかる処理時間との間に大幅な誤差が生じることがある。すなわち、従来の予測方法では、レイアウトデータの全体サイズのうち、最初に処理した２割の中にデータ密度の高い領域が集中している場合には、算出される単位サイズ当たりの処理時間は長くなるため、全体の予測処理時間も長く見積もられる。反対に、最初に処理した２割の中にデータ密度の低い領域が集中している場合には、算出される単位サイズ当たりの処理時間は短くなるため、全体の予測処理時間も短く見積もられる。このように、従来の予測方法では、データ処理にかかる処理時間を正確に予測することができないことがあるため、工場の稼働能率や顧客納期を見積もる上で支障が生じる。
【０００８】
本発明は上記問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、精度良くデータ処理時間を見積もることのできるデータ処理時間の予測方法及び処理時間予測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は半導体装置のレイアウトデータに基づいてパターンデータを作成するためのデータ処理に要する処理時間を処理時間予測装置によって予測するデータ処理時間の予測方法であって、前記処理時間予測装置が実行するステップとして、前記レイアウトデータを複数の分割レイアウトデータに分割するステップと、前記複数の分割レイアウトデータを、該分割レイアウトデータに含まれる所定の図形情報に基づいて複数のクラスにクラス分けするステップと、前記各クラス毎に集計される前記図形情報の合計値に、対応する前記クラスの所定の係数を乗算して予測処理時間を算出するステップと、を含む。
【００１０】
このような方法によれば、分割レイアウトデータが図形情報に基づいて複数のクラスにクラス分けされるため、各クラス内では分割レイアウトデータの図形情報が類似する。従って、例えば図１３において説明したように、図形数の増大に伴って処理時間が複雑に変動するような場合でも、クラス内での各分割レイアウトデータの処理時間のばらつきを、従来の場合のレイアウトデータ全体での処理時間のばらつきよりも小さく抑えることができる。このようにクラス内での各分割レイアウトデータの処理時間のばらつきを抑制することができるため、各クラスにおいて精度良く予測処理時間を算出することができる。さらに、この予測処理時間からレイアウトデータ全体のデータ処理時間を見積もることによって、その予測精度を向上させることができる。
【００１１】
請求項２，５に記載の発明は、前記各クラスに含まれる前記図形情報の平均値を算出し、前記各クラスにクラス分けされた前記分割レイアウトデータから前記平均値に最も近い前記図形情報を含む分割レイアウトデータをサンプルデータとして選択する。そして、前記サンプルデータにおける前記パターンデータの作成に要する処理時間を集計し、前記各クラス毎に集計される前記図形情報の合計値に、対応する前記クラスの前記サンプルデータにおける処理時間を乗算して予測処理時間を算出する。
【００１２】
これによれば、各クラス内の平均的な図形情報を有する分割レイアウトパターンのデータ処理に要する処理時間に基づいて、各クラスの予測処理時間を算出することができる。
請求項３に記載の発明によれば、前記クラス分けは、前記分割レイアウトデータに含まれる複数の図形情報のうち前記レイアウトデータに施されるデータ処理の処理時間に最も関連性の高い図形情報に基づいて実行される。
【００１３】
通常、データ処理の種類によって、そのデータ処理の処理時間に関わる図形情報は異なる。ここでいう図形情報には、例えばデータバイト数、頂点数、掃引線数及び図形数等が含まれる。例えば、データ複写処理を実行する際には、データバイト数はその処理時間に深く関わるが、頂点数はその処理時間への直接の関わりは低くなる。従って、このような場合には、頂点数に基づいて分割レイアウトデータをクラス分けしても、その各クラス内での処理時間のばらつきは大きくなる。そして、処理時間のばらつきが大きくなると、処理時間の予測精度が低下することになる。これに対して上述した方法によれば、実際にレイアウトデータに対して施されるデータ処理の処理時間に最も関連性の高い図形情報に基づいてクラス分けするようにしたため、各クラス内での処理時間のばらつきをより小さく抑えることができる。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、前記各分割レイアウトデータに対する前記データ処理が実行される度に、該データ処理の実行された分割レイアウトデータの図形情報に基づいて、対応する前記クラスの未処理の図形情報及び処理済の図形情報を集計し、前記データ処理の実行された分割レイアウトデータの処理時間に基づいて、対応する前記クラスの合計処理時間を集計するステップと、前記処理済の図形情報と前記合計処理時間とから予測係数を算出するステップと、前記未処理の図形情報に、前記予測係数を乗算して前記各クラスの残りの予測処理時間を算出するステップと、を含む。
【００１５】
このような方法によれば、データ処理の実行中に、未処理の分割レイアウトデータのデータ処理にかかる残りの処理時間を予測することができる。また、この場合にも各クラス毎に処理時間を予測するため、請求項１に記載の発明と同様に各クラスにおいて精度良く残りの予測算出時間精度を算出することができる。さらに、各分割レイアウトデータのデータ処理の処理結果が予測係数の算出に使用されるため、データ処理の実行が進むほど予測係数の算出に使用されるデータ数が増大する。従って、データ処理の実行が進むほど、予測係数の精度が向上されるため、その予測係数を使用して算出される各クラスの残りの予測処理時間の予測精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように、本発明によれば、精度良くデータ処理時間を見積もることが可能なデータ処理時間の予測方法及び処理時間予測装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
（第１実施形態）
以下、本発明を具体化した第１実施形態を図１〜図９に従って説明する。図１は、本発明を適用した露光データを生成するための並列処理システムを示す説明図である。
【００１８】
図１に示すように、露光データを生成するための並列処理システムは、ホスト装置となる露光データ生成装置１と、その露光データ生成装置１によって制御されるデータ処理装置２，３とが通信回線５によって互いに接続されている。露光データ生成装置１は、ＣＡＤ装置等から入力されたレイアウトデータを分割して分割レイアウトデータを作成し、その分割レイアウトデータを、半導体装置を作成するために必要となるマスク等を描画するための露光データに変換するデータ処理を行う。露光データ生成装置１は、通信回線５を通じてデータ処理装置２，３に分割レイアウトデータを出力する。データ処理装置２，３は、露光データ生成装置１から入力される分割レイアウトデータを露光データに変換するデータ処理を行って、その露光データを露光データ生成装置１に出力する。
【００１９】
次に、露光データ生成装置１の内部構成について説明する。
図２に示すように、露光データ生成装置１の主制御部１０は、バスＢ１に接続されるメモリ２０、入力部３０、表示部４０、データ処理制御部５０、分布作成部６０、処理時間演算部７０の各部を、そのバスＢ１を通して制御する。
【００２０】
メモリ２０には、主制御部１０、データ処理制御部５０、分布作成部６０及び処理時間演算部７０の実行する各種プログラムが予め格納されているとともに、集計データＤ１、分布データＤ２、露光データ（パターンデータ）Ｄ３、予測処理時間データＤ４等の各部で実行された処理結果が格納される。
【００２１】
入力部３０は、キーボード及びマウス等を含み、メモリ２０に格納されたプログラムの起動、設計者からの要求や指示、パラメータの入力等に用いられる。表示部４０は、ＶＤＴ(Visual Display Terminal)、モニタ及びプリンタ等を含み、半導体装置の露光データ表示、見積もり処理時間表示及び見積もり終了時間表示等に用いられる。
【００２２】
データ処理制御部５０は、バスＢ２に接続されるコスト分割部５１及びデータ処理部５２を、そのバスＢ２を通して制御する。
コスト分割部５１は、レイアウトデータＤ１１、分割データＤ１２、処理情報データＤ１３及び表示データＤ１４等が格納される外部記憶装置８０と接続される。コスト分割部５１には、外部記憶装置８０からレイアウトデータＤ１１が入力される。コスト分割部５１は、入力されるレイアウトデータＤ１１を、それぞれ同一の面積になるように複数の小領域に分割して分割データＤ１２を作成する。図３に示すように、本実施形態の例では、コスト分割部５１は、レイアウトデータＤ１１を、７×７のマトリクス状に、且つ均等に分割して領域（分割レイアウトデータ）Ｒ１１〜Ｒ７７を生成し、分割データＤ１２を作成する。コスト分割部５１は、作成した分割データＤ１２を外部記憶装置８０に出力する。また、コスト分割部５１は、各分割レイアウトデータＲ１１〜Ｒ７７に含まれる図形数Ｆ等の情報を集計し、そのデータを集計データＤ１としてメモリ２０に出力する。なお、各領域（分割レイアウトデータ）のＲ１１〜Ｒ７７という符号は、その領域の領域番号Ｒとしても使用され、図３においてその領域番号Ｒ１１〜Ｒ７７の下の括弧内には、その領域に含まれる図形数Ｆが示されている。
【００２３】
図２に示すように、データ処理部５２は、外部記憶装置８０と接続されている。データ処理部５２には、外部記憶装置８０から一旦データ処理制御部５０によって読み出された分割データＤ１２内の任意の分割レイアウトデータ（領域Ｒ１１〜Ｒ７７のいずれかの領域のレイアウトデータ）が入力される。データ処理部５２は、入力される任意の分割レイアウトデータを、マスク等を描画するための露光データＤ３に変換する。具体的には、分割データＤ１２の任意の分割レイアウトデータに対して階層展開処理、図形論理演算処理、図形論理位相処理、拡大・縮小処理、白黒反転処理、ミラー反転処理、データ複写処理、等電位追跡処理、フォーマット変換処理等の各種データ処理を施して露光データＤ３を作成する。データ処理部５２は、作成した露光データＤ３を、データ処理制御部５０を通じてメモリ２０に出力する。
【００２４】
データ処理制御部５０は、外部記憶装置８０から分割データＤ１２の任意の分割レイアウトデータを読み出して、前述のようにその分割レイアウトデータをデータ処理部５２に出力し、さらに図１に示したデータ処理装置２，３にその分割レイアウトデータを出力する。これらデータ処理装置２，３に搭載されるＣＰＵは、露光データ生成装置１のデータ処理制御部５０と同等の機能及び性能を有し、入力される分割データＤ１２の任意の分割レイアウトデータを露光データＤ３に変換する。すなわち、露光データ生成装置１及びデータ処理装置２，３によって、分割レイアウトデータから露光データＤ３への変換が並列的に実行される並列データ処理が行われる。データ処理装置２，３は、作成した露光データＤ３を、露光データ生成装置１のデータ処理制御部５０を通じてメモリ２０に出力する。なお、メモリ２０に全ての分割データＤ１２分の露光データＤ３が格納されると、主制御部１０によってその露光データＤ３が合成されて最終的な露光データが得られる。
【００２５】
データ処理制御部５０は、任意の分割レイアウトデータが露光データＤ３に変換されると、処理された領域番号Ｒ、処理された領域の図形数Ｆ及び露光データＤ３の作成にかかった処理時間に基づいて、予測処理時間データＤ４（図６参照）を作成したり、あるいは外部記憶装置８０に格納される処理情報データＤ１３（図７及び図９参照）を更新したりする。
【００２６】
分布作成部６０には、メモリ２０から集計データＤ１が入力される。分布作成部６０は、入力された集計データＤ１に基づいて、クラス分けデータＤ２ａ（図５（ａ）参照）及びヒストグラムＤ２ｂ（図５（ｂ）参照）からなる分布データＤ２を作成する。分布作成部６０は、作成した分布データＤ２をメモリ２０に出力する。
【００２７】
処理時間演算部７０には、露光データ生成装置１及びデータ処理装置２，３による並列データ処理の開始前に、メモリ２０から予測処理時間データＤ４が入力される。処理時間演算部７０は、入力された予測処理時間データＤ４に基づいて、分割データＤ１２全体に対する並列データ処理にかかる総処理時間を予測した見積もり処理時間を算出し、この見積もり処理時間を表示データＤ１４として外部記憶装置８０に格納する。
【００２８】
処理時間演算部７０は、露光データ生成装置１及びデータ処理装置２，３による並列データ処理の実行中に、外部記憶装置８０に格納される処理情報データＤ１３の内容が更新されると、その処理情報データＤ１３に基づいて、分割データＤ１２のうち未処理の分割レイアウトデータに対する並列データ処理における終了時間を予測した見積もり終了時間を算出する。処理時間演算部７０は、算出した見積もり終了時間に基づいて、外部記憶装置８０に格納される表示データＤ１４の内容を更新する。なお、この外部記憶装置８０に格納された表示データＤ１４は、図１に示した各データ処理装置２，３において参照することができ、各データ処理装置２，３のモニタ等に表示させることもできる。
【００２９】
次に、レイアウトデータＤ１１から露光データＤ３へ変換するデータ処理にかかる処理時間の予測方法について詳細に説明する。
まず、露光データ生成装置１及びデータ処理装置２，３によるレイアウトデータＤ１１に対する並列データ処理を開始する前に、見積もり処理時間を予測する場合について図４〜図７に従って説明する。
【００３０】
露光データ生成装置１の主制御部１０及びデータ処理制御部５０は、入力部３０の操作により見積もり処理時間算出処理が起動されると、図４に示される処理フローに従って動作する。
【００３１】
まず、ステップＳ１において、データ処理制御部５０は、レイアウトデータＤ１１から分割データＤ１２を作成させるようにコスト分割部５１を制御する。コスト分割部５１は、まず外部記憶装置８０に格納されたレイアウトデータＤ１１を読み出す。次に、コスト分割部５１は、読み出したレイアウトデータＤ１１を、それぞれ同一の面積になるように複数の領域（分割レイアウトデータ）Ｒ１１〜Ｒ７７に分割して、図３に示した分割データＤ１２を作成する。コスト分割部５１は、作成した分割データＤ１２を外部記憶装置８０に格納する。
【００３２】
図４のステップ２において、コスト分割部５１は、分割データＤ１２の領域Ｒ１１〜Ｒ７７を領域Ｒ１１から順に１つずつ読み出し、その各領域に含まれる図形数Ｆ等を集計して集計データＤ１としてメモリ２０に格納する。
【００３３】
ステップＳ３において、主制御部１０は、メモリ２０に格納された集計データＤ１に基づいて分布データＤ２を作成させるように分布作成部６０を制御する。分布作成部６０は、まずメモリ２０に格納された集計データＤ１、すなわち領域番号Ｒ及びその領域における図形数Ｆ（１サイクル目は、領域番号Ｒ１１とその領域における図形数１０）を読み出す。次に、分布作成部６０は、読み出した集計データＤ１の図形数Ｆに基づいて各領域をクラス分けして、図５（ａ）に示すクラス分けデータＤ２ａに領域番号Ｒと図形数Ｆを登録する。具体的には、本実施形態では、１つの領域に含まれる図形数Ｆが０〜２０個のクラスＡ、２１〜４０個のクラスＢ、４１〜６０個のクラスＣ、６１〜８０個のクラスＤ、８１〜１００のクラスＥが用意されており、図形数Ｆに基づいて対応するクラスに領域番号Ｒと図形数Ｆが登録される。例えば、領域Ｒ１１の場合には、図形数Ｆが１０個であるため、クラスＡに登録される。
【００３４】
図４のステップＳ４において、データ処理制御部５０は、全ての領域（領域Ｒ１１〜領域Ｒ７７）についての登録が終了したかを判定する。全ての領域について登録が終了していない場合（ステップＳ４においてＮＯ）にはステップＳ２に戻り、全ての領域についての登録が終了するまでステップＳ２〜Ｓ４を繰り返す。
【００３５】
そして、ステップＳ３において分布作成部６０により領域Ｒ７７の領域番号Ｒと図形数Ｆが登録されると、図５（ａ）に示すクラス分けデータＤ２ａが完成される。詳述すると、クラスＡには、領域Ｒ１１をはじめとして１９個の領域番号Ｒとその図形数Ｆが登録され、クラスＢには、領域Ｒ１２をはじめとして１７個の領域番号Ｒとその図形数Ｆが登録され、クラスＣには、領域Ｒ４２をはじめとして５個の領域番号Ｒとその図形数Ｆが登録される。また、クラスＤには、登録される領域がなく、クラスＥには、領域Ｒ２２をはじめとして８個の領域番号Ｒとその図形数Ｆが登録される。次に、分布作成部６０は、各クラスＡ〜Ｅにおける総図形数Ｆｔをそれぞれ算出してクラス分けデータＤ２ａを完成させる。この総図形数Ｆｔは、クラスＡでは２５３個、クラスＢでは５３７個、クラスＣでは２７２個、クラスＤでは０個、クラスＥでは７０８個と算出されている。さらに、分布作成部６０は、このクラス分けデータＤ２ａに基づいて図５（ｂ）に示すヒストグラムＤ２ｂを生成する。ヒストグラムＤ２ｂは、横軸をデータ密度、縦軸を図形数として、各クラスＡ〜Ｅの総図形数Ｆｔをグラフ化したものである。分布作成部６０は、これらクラス分けデータＤ２ａ及びヒストグラムＤ２ｂを分布データＤ２としてメモリ２０に格納する。
【００３６】
次に、ステップＳ４において、データ処理制御部５０は、全ての領域についての登録が終了したと判定して（ステップＳ４においてＹＥＳ）、ステップＳ５に移る。
続いてステップＳ５において、主制御部１０は、各クラスＡ〜Ｅにおける代表サンプル（サンプルデータ）をそれぞれ選択する。具体的には、まず主制御部１０は、クラス分けデータＤ２ａ及びヒストグラムＤ２ｂに基づいて各クラスＡ〜Ｅ（１サイクル目ではクラスＡ）における平均図形数Ｆａを、
平均図形数Ｆａ＝総図形数Ｆｔ／登録領域番号数
によりそれぞれ算出する。次に、主制御部１０は、各クラスＡ〜Ｅにおいてそれぞれのクラスの平均図形数Ｆａに最も近い図形数を有する領域を検索し、その領域を代表サンプルとして選択する。１サイクル目では、図５（ａ）に示されるように、クラスＡの総図形数が２５３個であり、登録領域番号数が１９個であることから、平均図形数Ｆａは約１３個（≒２５３／１９）となる。従って、クラスＡでは、登録されている領域のうち図形数Ｆが１３個の領域Ｒ１４あるいは領域Ｒ４７が代表サンプルとして選択される。なお、本実施形態における各クラスＡ〜Ｅの代表サンプルとして選択される領域には、図５（ａ）において領域番号Ｒ及び図形数Ｆを示す数字に下線が引かれている。すなわち、クラスＡでは領域Ｒ１４、クラスＢでは領域Ｒ５２、クラスＣでは領域Ｒ４５、クラスＥでは領域Ｒ３５がそれぞれ代表サンプルとして選択される。
【００３７】
次に、ステップＳ６において、データ処理制御部５０は、代表サンプルとして選択された領域の分割レイアウトデータＲ１４，Ｒ５２，Ｒ４５，Ｒ３５を、データ処理部５２及びデータ処理装置２，３に出力する。例えば、データ処理制御部５０は、クラスＡの代表サンプルである分割レイアウトデータＲ１４をデータ処理部５２に出力する。また、データ処理制御部５０は、クラスＢの代表サンプルである分割レイアウトデータＲ５２をデータ処理装置２に出力する。また、データ処理制御部５０は、クラスＣの代表サンプルである分割レイアウトデータＲ４５をデータ処理装置３に出力する。
【００３８】
そして、データ処理制御部５０は、各分割レイアウトデータから露光データＤ３に変換するためのデータ処理を実行させるようにデータ処理部５２及びデータ処理装置２，３を制御する。データ処理部５２及びデータ処理装置２，３は、入力された分割レイアウトデータＲ１４，Ｒ５２，Ｒ４５に対して、階層展開処理、図形論理演算処理、図形論理位相処理、拡大・縮小処理、白黒反転処理、ミラー反転処理、データ複写処理、等電位追跡処理、フォーマット変換処理等の各種データ処理を施して露光データＤ３を生成する。データ処理部５２及びデータ処理装置２，３は、代表サンプルの露光データＤ３をメモリ２０に格納する。
【００３９】
ステップＳ７において、データ処理制御部５０は、データ処理部５２あるいはデータ処理装置２，３から露光データＤ３がメモリ２０に格納される度に、図６に示すように、平均図形数Ｆａ（例えば１３個）、代表サンプルの領域番号（例えばＲ１４）、代表サンプルのデータ処理に要した処理時間Ｔ１（例えば２０ｓ）等の処理結果を集計する。そして、データ処理制御部５０は、その集計結果を予測処理時間データＤ４としてメモリ２０に格納する。なお、データ処理に要した処理時間には、データ処理制御部５０から各分割レイアウトデータを送信する時間、分割レイアウトデータを露光データＤ３に変換する時間、露光データＤ３をメモリ２０が受信する時間等を含んでいる。
【００４０】
続いてステップＳ８において、主制御部１０は、各クラスＡ〜Ｅにおける予測処理時間を演算させるように処理時間演算部７０を制御する。図６に示すように、処理時間演算部７０は、まずメモリ２０から予測処理時間データＤ４を読み出す。次に、処理時間演算部７０は、予測処理時間データＤ４の代表サンプルの図形数Ｆと処理時間Ｔ１とから、所定の係数としての単位図形当たりの処理時間Ｔ１ａ（＝処理時間Ｔ１／図形数Ｆ）を算出する。続いて、処理時間演算部７０は、この単位図形当たりの処理時間Ｔ１ａに、対応するクラスの総図形数Ｆｔを乗算することにより、そのクラスに登録された全ての領域のデータ処理に要する予測処理時間Ｔ１ｂを算出する。例えばクラスＡの場合には、代表サンプルである領域Ｒ１４の図形数Ｆが１３個であり、処理時間Ｔ１が２０ｓであることから、処理時間演算部７０は単位図形当たりの処理時間Ｔ１ａを約１．５ｓ／個と算出する。次に、クラスＡの総図形数は２５３個であることから、処理時間演算部７０はクラスＡにおける予測処理時間Ｔ１ｂを３７９．５ｓ（＝１．５×２５３）と算出する。
【００４１】
このとき、データ処理制御部５０は、分布データＤ２及び予測処理時間データＤ４に基づいて、図７に示す処理情報データＤ１３を作成する。具体的には、処理情報データＤ１３には、各クラスＡ〜Ｅ毎に、未処理図形数Ｆｕ（＝総図形数Ｆｔ−代表サンプルの領域の図形数Ｆ）、処理済図形数Ｆｃ（＝代表サンプルの領域の図形数Ｆ）、合計処理時間Ｔ２（＝代表サンプルの処理時間Ｔ１）、予測係数としての単位図形当たりの処理時間Ｔ２ａ（＝合計処理時間Ｔ１／処理済図形数Ｆｃ）、予測終了時間Ｔ２ｂ（＝単位図形当たりの処理時間Ｔ２ａ×未処理図形数Ｆｕ）が登録される。データ処理制御部５０は、作成した処理情報データＤ１３を外部記憶装置８０に格納する。
【００４２】
図４のステップＳ９において、主制御部１０は、クラスＡ〜Ｅの全てのクラスにおける予測処理時間Ｔ１ｂの算出が終了したかを判定する。全てのクラスの予測処理時間Ｔ１ｂが算出されていない場合にはステップＳ５に戻り、全てのクラスの予測処理時間Ｔ１ｂが算出されるまでステップＳ５〜Ｓ９を繰り返す。
【００４３】
そして、ステップＳ８においてクラスＥの予測処理時間Ｔ１ｂが算出されると、予測処理時間データＤ４が完成される。詳述すると、図６に示すように、クラスＡの予測処理時間Ｔ１ｂは３７９．５ｓ、クラスＢの予測処理時間Ｔ１ｂは８５９．２ｓ、クラスＣの予測処理時間Ｔ１ｂは５４４ｓ、クラスＤの予測処理時間Ｔ１ｂは０ｓ、クラスＥの予測処理時間Ｔ１ｂは２５４８．８ｓとそれぞれ算出される。このとき、図７に示す処理情報データＤ１３も完成される。これら予測処理時間データＤ４と処理情報データＤ１３との違いは、予測処理時間データＤ４では各クラスにおける全登録領域の処理にかかる総処理時間（予測処理時間Ｔ１ｂ）を算出しているのに対し、処理情報データＤ１３では未処理図形数Ｆｕの処理にかかる残りの処理時間（予測終了時間Ｔ２ｂ）を算出していることである。
【００４４】
次に、ステップＳ９において、主制御部１０は、全てのクラスの予測処理時間Ｔ１ｂが算出されたと判定して（ステップＳ９においてＹＥＳ）、ステップＳ１０に移る。
続いて、ステップＳ１０において、主制御部１０は、メモリ２０に格納されている予測処理時間データＤ４に基づいて、並列データ処理における見積もり処理時間を算出させるように処理時間演算部７０を制御する。図６に示すように、処理時間演算部７０は、予測処理時間データＤ４から各クラスＡ〜Ｅにおける予測処理時間Ｔ１ｂを集計し、全てのクラスの予測処理時間Ｔ１ｂを加算して、分割データＤ１２全体のデータ処理にかかる総予測処理時間を算出する。すなわち、本実施形態の例では、総予測処理時間が４３３１．５ｓと算出される。そして、処理時間演算部７０は、この総予測処理時間を並列度、すなわちデータ処理を行う装置の数（本実施形態では３個）で除算して見積もり処理時間を算出する。すなわち、本実施形態の例では、
見積もり処理時間＝４３３１．５／３
≒１４４３．８ｓ
≒２４ｍｉｎ３．８ｓ
と算出される。処理時間演算部７０は、算出した見積もり処理時間を表示データＤ１４として外部記憶装置８０に格納する。また、表示部４０は、主制御部１０の制御によって見積もり処理時間を出力させる。なお、外部記憶装置８０に格納される表示データＤ１４は、通信回線５により露光データ生成装置１に接続されたデータ処理装置２，３において参照することもできる。すなわち、表示データＤ１４の見積もり処理時間をデータ処理装置２，３のモニタ等に表示させることもできる。なお、ここで見積もり処理時間は、露光データ生成装置１及びデータ処理装置２，３から構成される並列処理システムにおいて、分割データＤ１２全体に対する並列データ処理の総処理時間を予測したものである。
【００４５】
次に、露光データ生成装置１及びデータ処理装置２，３によるレイアウトデータＤ１１に対する並列データ処理が実行されている間に、その並列データ処理の終了時間を予測する場合について図８及び図９に従って説明する。
【００４６】
露光データ生成装置１の主制御部１０及びデータ処理制御部５０は、入力部３０の操作により並列データ処理が起動されると、図８の上部に示される処理フローに従って動作する。
【００４７】
まず並列データ処理のステップＳ１１の処理は、図４に示したフローのステップＳ１において実行された処理である。次に、ステップＳ１２において、データ処理制御部５０は、外部記憶装置８０から分割データＤ１２のうち領域Ｒ１１から、領域Ｒ２１，Ｒ３１，・・・，Ｒ７１，Ｒ１２，Ｒ２２，・・・，Ｒ７７という順に１つずつ分割レイアウトデータを読み出す。データ処理制御部５０は、読み出した分割レイアウトデータをデータ処理部５２、データ処理装置２，３（図２参照）に、順番に１つずつ出力する。例えば、データ処理制御部５０は、はじめに読み出した分割レイアウトデータＲ１１をデータ処理部５２に出力し、次に読み出した分割レイアウトデータＲ１２をデータ処理装置２（図１参照）に出力し、次に読み出した分割レイアウトデータＲ３１をデータ処理装置３に出力する。
【００４８】
データ処理部５２及びデータ処理装置２，３は、入力された任意の分割レイアウトデータに対して各種データ処理を施し、露光データＤ３に変換する。データ処理部５２及びデータ処理装置２，３は、露光データ生成装置１のデータ処理制御部５０を通じて、変換した露光データＤ３をメモリ２０に格納する。データ処理部５２あるいはデータ処理装置２，３から露光データＤ３がメモリ２０に向けて出力されると、データ処理制御部５０は、露光データＤ３を出力したデータ処理部５２あるいはデータ処理装置２，３に、次の分割レイアウトデータ（例えば、分割レイアウトデータＲ１４）を出力する。そして、データ処理制御部５０は、これらのデータ処理を全ての領域（本実施形態では、領域Ｒ１１から領域Ｒ７７までの４９個の分割レイアウトデータ）について行う。なお、先に説明した図４におけるフローのステップＳ６でデータ処理された各クラスの代表サンプル、すなわち領域Ｒ１４，Ｒ５２，Ｒ４５，Ｒ３５については、既に露光データＤ３が生成されているため、この図８におけるステップＳ１２で再度データ処理を施す必要はない。
【００４９】
一方、データ処理制御部５０は、例えばデータ処理部５２から領域Ｒ１１の露光データＤ３がメモリ２０に出力される度に、図４のフローで作成された処理情報データ（図７参照）の内容を更新する。具体的には、まずデータ処理制御部５０は、処理した領域の領域番号Ｒ（例えば、Ｒ１１）を、図５（ａ）に示すクラス分けデータＤ２ａに登録された領域番号Ｒと照合して、該当するクラス（例えば、クラスＡ）と該当する領域における図形数Ｆ（例えば、１０個）を取得する。次に、データ処理制御部５０は、図７に示す処理情報データＤ１３の該当するクラスの未処理図形数Ｆｕから上記取得した図形数Ｆを減算するとともに、処理済図形数Ｆｃに図形数Ｆを加算する。データ処理制御部５０は、さらに任意の分割レイアウトデータから露光データＤ３への変換に要した処理時間を合計処理時間Ｔ２に加算して、例えば図９（ａ）に示すような処理情報データＤ１３を作成する。この図９（ａ）に示す処理情報データＤ１３は、図９（ｂ）に示すように領域Ｒ１１から領域Ｒ３４まで並列データ処理が完了し、さらに前述のように、代表サンプルである領域Ｒ３５及び領域Ｒ４５についてもデータ処理が完了している場合のデータである。
【００５０】
次に、主制御部１０は、入力部３０の操作により見積もり終了時間算出処理が起動されると、図８の下部に示される処理フローに従って動作する。
まず、上述したように処理情報データＤ１３が更新されると、ステップＳ２１において、主制御部１０は、外部記憶装置８０から処理情報データＤ１３を読み出させるように処理時間演算部７０を制御する。処理時間演算部７０は、外部記憶装置８０に格納されている処理情報データＤ１３（図９参照）から各クラスＡ〜Ｅ（１サイクル目はクラスＡ）の未処理図形数Ｆｕ、処理済図形数Ｆｃ及び合計処理時間Ｔ２を読み出す。
【００５１】
次に、ステップＳ２２において、処理時間演算部７０は、図９に示すように、未処理図形数Ｆｕ、処理済図形数Ｆｃ及び合計処理時間Ｔ２を読み出すと、合計処理時間Ｔ２から処理済図形数Ｆｃを除算することにより単位図形当たりの処理時間Ｔ２ａを算出する。次に、処理時間演算部７０は、この単位図形当たりの処理時間Ｔ２ａに未処理図形数Ｆｕを乗算することにより予測終了時間Ｔ２ｂを算出する。そして、処理時間演算部７０は、算出した単位図形当たりの処理時間Ｔ２ａ及び予測終了時間Ｔ２ｂに基づいて処理情報データＤ１３を更新する。
【００５２】
次に、ステップＳ２３において、主制御部１０は、処理情報データＤ１３におけるクラスＡ〜Ｅの全てのクラスの予測終了時間Ｔ２ｂの算出が終了したかを判定する。全てのクラスの予測終了時間Ｔ２ｂの算出が終了していない場合にはステップＳ２１に戻り、全てのクラスの予測終了時間Ｔ２ｂを算出するまでステップＳ２１〜Ｓ２３を繰り返す。
【００５３】
そして、ステップＳ２２において処理時間演算部７０によりクラスＥの予測終了時間Ｔ２ｂが算出されると、図９（ａ）に示す処理情報データＤ１３が完成される。詳述すると、各クラスの予測終了時間Ｔ２ｂは、クラスＡが１８９．１ｓ、クラスＢが４８０．５ｓ、クラスＣが２０３ｓ、クラスＤが０ｓ、クラスＥが９５０．５ｓとそれぞれ算出されている。
【００５４】
次に、図８のステップＳ２３において、主制御部１０は、全てのクラスの予測終了時間Ｔ２ｂが算出されたと判定して（ステップＳ２３においてＹＥＳ）、ステップＳ２４に移る。
【００５５】
続いて、ステップＳ２４において、主制御部１０は、外部記憶装置８０に格納されている処理情報データＤ１３に基づいて、データ処理における見積もり終了時間を算出させるように処理時間演算部７０を制御する。図９に示すように、処理時間演算部７０は、処理情報データＤ１３から各クラスＡ〜Ｅにおける予測終了時間Ｔ２ｂを集計し、全てのクラスの予測終了時間Ｔ２ｂを加算して、未処理図形数Ｆｕに対する並列データ処理にかかる総予測終了時間を算出する。すなわち、本実施形態の例では、総予測処理時間が１９３２．７ｓと算出される。そして、処理時間演算部７０は、この総予測処理時間を並列度（本実施形態では３）で除算して見積もり終了時間を算出する。すなわち、本実施形態の例では、
見積もり終了時間＝１９３２．７／３
≒６４４．２ｓ
≒１０ｍｉｎ４４．２ｓ
と算出される。処理時間演算部７０は、算出した見積もり終了時間を表示データＤ１４として外部記憶装置８０に格納する。また、表示部４０は、主制御部１０の制御によって見積もり終了時間を出力させる。なお、外部記憶装置８０に格納される表示データＤ１４は、通信回線５により露光データ生成装置１に接続されたデータ処理装置２，３において参照することもできる。なお、ここで見積もり終了時間は、露光データ生成装置１及びデータ処理装置２，３から構成される並列処理システムにおいて、未処理の領域（未処理図形数Ｆｕ）に対する並列データ処理における終了時間を予測したものである。
【００５６】
図１０は、先に説明した図４のフローに従って、レイアウトデータＤ１１から露光データＤ３に変換するための見積もり処理時間の算出をシミュレーションした結果を示したものである。なお、ケース１及びケース２ともに、図４のステップＳ３において１１個のクラスにクラス分けして並列度を３にした場合の結果であり、ケース１では約２４万個の小領域に分割した分割データ、ケース２ではケース１と同じ大きさの小領域で１２万個の小領域に分割した分割データである。
【００５７】
図１０の結果から明らかなように、ケース１及びケース２の両方において、見積もり処理時間と実際にデータ処理に要した処理時間（実測処理時間）との誤差が小さい。すなわち、本実施形態の処理時間の予測方法によれば、精度良く処理時間の予測を行うことができる。従って、見積もり処理時間が高い信頼性を有するため、見積もり処理時間を使用して工場の稼働能率や顧客納期を見積もることができる。さらに、本実施形態の予測方法では、非常に短い時間で見積もり処理時間を算出することができることから、非常に有用な予測方法であることがわかる。
【００５８】
以上記述したように、本実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１）各領域Ｒ１１〜Ｒ７７に含まれる図形数Ｆに基づいて、各領域Ｒ１１〜Ｒ７７を複数のクラスＡ〜Ｅにクラス分けするようにした。これによって、各クラスＡ〜Ｅに登録される各領域Ｒ１１〜Ｒ７７に含まれる図形数Ｆが所定の狭い範囲内に収まるため、図１３に示すように図形数Ｆの増大に伴って処理時間が複雑に変化する場合でも、各クラスＡ〜Ｅ内での各領域に対するデータ処理時間のばらつきを小さく抑えることができる。従って、各クラスＡ〜Ｅにおいて精度良く予測処理時間Ｔ１ｂを算出することができる。さらに、分割データＤ１２全体の処理時間、すなわち見積もり処理時間を予測処理時間Ｔ１ｂから算出するため、その見積もり処理時間の予測精度を向上させることができる。
【００５９】
（２）各クラスＡ〜Ｅに登録された領域の中から、各クラスの平均図形数Ｆａに最も近い図形数Ｆを有する領域を１つ代表サンプルとして選択した。これによれば、各クラスＡ〜Ｅの平均的な図形数Ｆを有する領域のデータ処理に要する処理時間に基づいて、各クラスＡ〜Ｅの予測処理時間Ｔ１ｂを算出することができる。また、１つの代表サンプルの処理結果に基づいて、各クラスの予測処理時間Ｔ１ｂが算出されるため、予測処理時間Ｔ１ｂを算出するための時間を短くすることができる。さらに、代表サンプルとしてデータ処理された領域については、図８のフローで再度データ処理が施されることがないため、効率的にデータ処理を行うことができる。
【００６０】
（３）代表サンプルを選択し、図４のステップＳ６においてその代表サンプルに対してデータ処理を施して、その代表サンプルのデータ処理にかかった実際の処理時間を集計した。これによって、実際の処理時間を基にして処理時間の予測を行うことができるため、予測処理時間Ｔ１ｂの予測精度を向上させることができる。
【００６１】
（４）データ処理に要した処理時間には、データ処理制御部５０から各分割レイアウトデータを送信する時間、分割レイアウトデータを露光データＤ３に変換する時間、露光データＤ３をメモリ２０が受信する時間等を含むようにした。従って、並列データ処理のように、露光データ生成装置１とデータ処理装置２，３との間で通信回線５を介してデータの授受が行われるような場合についても、精度良く処理時間を予測することができる。
【００６２】
（５）並列データ処理の途中においても、各クラスＡ〜Ｅ毎に処理時間の予測を行うため、精度良く予測終了時間を算出することができる。また、並列データ処理が進むに連れて、予測に使用される図形数Ｆを増大させることができるため、並列データ処理が進むに連れて予測終了時間の予測精度を向上させることができる。さらに、通信回線５の通信速度等が変化しても、前述のように集計する処理時間にはデータの送受信も含まれていることから、通信速度が変化した場合の処理時間を次回からの予測に反映することができるため、通信回線５の通信状況に応じた予測終了時間Ｔ２ｂを算出することができる。
【００６３】
（第２実施形態）
以下、本発明を具体化した第２実施形態を図１１及び図１２に従って、先の第１実施形態との相違点を中心に説明する。図１１は、先に説明した図４と同様にレイアウトデータＤ１１に対する並列データ処理を開始する前に、見積もり処理時間を予測する方法を説明するための図である。この実施形態では、分割データＤ１２をクラス分けする際の方法が第１実施形態と異なっている。
【００６４】
図１に示す露光データ生成装置１の主制御部１０及びデータ処理制御部５０は、入力部３０の操作により処理時間見積もり処理が起動されると、図１１に示される処理フローに従って動作する。
【００６５】
まず、ステップＳ３１において、データ処理制御部５０は、レイアウトデータＤ１１から分割データＤ１２を作成させるようにコスト分割部５１を制御する。コスト分割部５１は、まず外部記憶装置８０に格納されたレイアウトデータＤ１１を読み出す。次に、コスト分割部５１は、読み出したレイアウトデータＤ１１を、それぞれ同一の面積になるように複数の領域に分割して、図３に示した分割データＤ１２を作成する。コスト分割部５１は、作成した分割データＤ１２を外部記憶装置８０に格納する。次に、コスト分割部５１は、分割データＤ１２の領域Ｒ１１からＲ７７までの全ての領域に含まれる全データバイト数、全頂点数、全掃引線数、全図形数等の図形情報及びその領域に施されるデータ処理の種類等を集計し、集計データＤ１としてメモリ２０に格納する。このとき、レイアウトデータＤ１１（分割データＤ１２）には、例えば同一形状の図形を配置情報として表現することによりデータサイズを圧縮した圧縮図形データが含まれる場合がある。このような場合には、配置情報によって圧縮された図形に含まれるデータバイト数、頂点数、掃引線数に対して、配置情報数をそれぞれ乗算することにより、その図形における全データバイト数、全頂点数、全掃引線数を集計することができ、さらに配置情報数から全図形数を集計することができる。
【００６６】
次に、ステップＳ３２において、主制御部１０は、クラス分けする際の評価基準を選択させるように分布作成部６０を制御する。分布作成部６０は、まず外部記憶装置８０に予め格納される評価基準表Ｄ２０及びメモリ２０に格納されている集計データＤ１を読み出す。図１２に示すように、評価基準表Ｄ２０は、前述したようにステップＳ３１において集計データＤ１として集計される全データバイト数、全頂点数、全掃引線数及び全図形数等の図形情報を評価基準として、その評価基準とデータ処理の種類との関連性を示したテーブルである。この評価基準表Ｄ２０は、例えば過去の処理実績、処理方法の特性やレイアウトデータＤ１１の特性（例えば、多角形形状や分割形状等の形状の種類）等に基づいて予め作成されたテーブルである。本実施形態の評価基準表Ｄ２０では、データ処理の処理時間に関係する図形情報とそのデータ処理の種類とが関連付けされて登録されている。すなわち、全データバイト数は、データ複写処理、フォーマット変換処理及び圧縮展開処理における処理時間に関係する図形情報である。全頂点数は、図形論理演算処理及び図形位相演算処理における処理時間に関係する図形情報である。全掃引線数は、図形論理演算処理、距離測定及び図形位相演算処理における処理時間に関係する図形情報である。全図形数は、フォーマット変換処理、等電位追跡処理及び図形位相演算における処理時間に関係する図形情報である。このとき、図形情報数（例えば、全データバイト数等）の増加に伴って、データ処理（例えば、データ複写処理）の処理時間が増加する場合に、全データバイト数がデータ複写処理の処理時間に関係しているとする。
【００６７】
そして、分布作成部６０は、集計データＤ１内のデータ処理の種類、すなわち分割データＤ１２全体に施されるデータ処理の種類と評価基準表Ｄ２０とに基づいて、評価基準となる図形情報を選択する。具体的には、分割データＤ１２全体に対して、図１２において下線の引かれた図形論理演算処理、図形位相演算処理及び距離測定処理の３つのデータ処理が施される場合の分布作成部６０の処理について説明する。全データバイト数は、３つのデータ処理全ての処理時間に関連性が低いため、重みを「０」に設定される。全頂点数は、３つのデータ処理のうち図形論理演算及び図形位相演算の２つのデータ処理の処理時間に関連性が強いため、重みを「２」に設定される。全掃引線数は、３つのデータ処理全ての処理時間に関連性が強いため、重みを「３」に設定される。全図形数は、３つのデータ処理のうち図形位相演算処理の１つのデータ処理の処理時間に関連性が強いため、重みを「１」に設定される。すなわち、図形情報は、１つのデータ処理の処理時間に関係がある場合に、重みが「１」加算される。
【００６８】
そして、分布作成部６０は、設定された重みが最も高い図形情報を評価基準として選択する。すなわち、本実施形態では重みが「３」の全掃引線数が評価基準として選択される。このように、重みが最も高い図形情報が選択されることによって、施されるデータ処理の処理時間に最も関連性の高い図形情報が選択されるため、より精度良く処理時間を予測することができる。
【００６９】
次に、ステップＳ３３において、分布作成部６０は、メモリ２０に格納された集計データＤ１内の領域番号Ｒ及びその領域における掃引線数（評価基準として選択された図形情報）を領域Ｒ１１から順に１つずつ読み出す。
【００７０】
次に、ステップＳ３４において、分布作成部６０は、読み出した集計データＤ１の掃引線数（評価基準）に基づいてクラス分けして、分布データＤ２を作成する。以下、ステップＳ３５〜ステップＳ４１は、第１実施形態における図４のステップＳ４〜ステップＳ１０とそれぞれ同様の処理を行う。ただし、第２実施形態では、第１実施形態において様々な計算等に使用した図形数Ｆが掃引線数に変更されている。
【００７１】
以上記述したように、本実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて以下の効果を奏する。
（１）例えば、全データバイト数のように重みが「０」の図形情報が評価基準として選択される場合には、各領域をそのデータバイト数に基づいてクラス分けしても、そのデータバイト数は、実際に施されるデータ処理の処理時間とは関連性が低いため、各クラス内での処理時間のばらつきが大きくなる。従って、見積もり処理時間及び見積もり終了時間の予測精度は低下する。これに対して、本実施形態では、複数の図形情報の中から分割データＤ１２に実際に施されるデータ処理の処理時間に最も関連性の高い図形情報を評価基準として選択するようにした。そして、この評価基準として選択された図形情報に基づいてクラス分けするようにした。従って、各クラス内での処理時間のばらつきを小さく抑えることができ、各クラス内での予測処理時間Ｔ１ｂ及び予測終了時間Ｔ２ｂの予測精度を向上させることができる。その結果、見積もり処理時間及び見積もり終了時間の予測精度が向上される。
【００７２】
なお、上記各実施形態は、以下の態様で実施してもよい。
・上記第１実施形態では、データ処理部５２及びデータ処理装置２，３に対して、それぞれの装置から露光データＤ３を受信する度に、データ処理制御部５０が分割レイアウトデータを順次その装置に出力するようにした。これを、例えば予めそれぞれの装置が処理する分割レイアウトデータを設定しておき、その分割レイアウトデータを一括して出力するようにしてもよい。この場合、各装置毎の予測処理時間を算出するようにしてもよい。
【００７３】
・上記各実施形態では、露光データ生成装置１のデータ処理制御部５０と、データ処理装置２，３のＣＰＵとが同等の性能を有しているため、並列度として並列データ処理に使用される装置数をそのまま使用した。例えば、それぞれの装置のＣＰＵの性能が異なっている場合には、並列度を、それぞれの装置のＣＰＵの処理速度等の性能に応じて重み付けした数値から算出するようにしてもよい。
【００７４】
・上記各実施形態では、並列処理システムを露光データ生成装置１及びデータ処理装置２，３から構成するようにしたが、例えば露光データ生成装置１に複数のプロセッサ（マルチプロセッサ）を搭載して、そのマルチプロセッサによって並列データ処理を実行するようにしてもよい。
【００７５】
・上記各実施形態では、代表サンプルのデータ処理を、露光データ生成装置１及びデータ処理装置２，３からなる並列処理システムによって実行するようにしたが、例えば露光データ生成装置１のみで代表サンプルのデータ処理を実行するようにしてもよい。
【００７６】
・上記各実施形態では、レイアウトデータＤ１１（分割データＤ１２）に対するデータ処理を、露光データ生成装置１及びデータ処理装置２，３からなる並列処理システムによって実行するようにしたが、例えば露光データ生成装置１のみでレイアウトデータＤ１１に対するデータ処理を実行するようにしてもよい。
【００７７】
・上記第１実施形態では、代表サンプルとして各クラスＡ〜Ｅに登録された領域の中で平均図形数Ｆａに最も近い図形数Ｆを有する領域を選択したが、例えば各クラスＡ〜Ｅに登録された領域の中から無作為に選択するようにしてもよい。あるいは、各クラスＡ〜Ｅに登録された領域の中で最も多い図形数Ｆを有する領域を代表サンプルとして選択するようにしてもよい。これによって、見積もり処理時間が実測処理時間よりも長くなることを好適に抑制することができる。
【００７８】
・上記各実施形態では、代表サンプルに対して実際にデータ処理を施すようにしたが、例えば各図形数Ｆについて予め過去の処理実績から処理時間を算出しておき、該当する図形数の処理時間に基づいて予測処理時間Ｔ１ｂを算出するようにしてもよい。
【００７９】
・上記各実施形態では、各クラスＡ〜Ｅから１つずつ代表サンプルを選択するようにしたが、例えば２つ以上の代表サンプルを選択するようにしてもよい。この場合、代表サンプルを増加させることによって、予測処理時間Ｔ１ｂの算出に使用する図形数Ｆが増加するため、予測精度を向上させることができる。あるいは、各クラス毎に予め過去の処理実績等から算出した処理時間を用意しておき、その処理時間に基づいて予測処理時間Ｔ１ｂを算出するようにしてもよい。
【００８０】
・上記第１実施形態では、図４に示すように、並列データ処理前の処理時間の予測結果として見積もり処理時間を表示部４０に表示するようにしたが、処理情報データＤ１３として格納される見積もり終了時間を予測結果として表示部４０に表示するようにしてもよい。
【００８１】
・上記第１実施形態における代表サンプルとして選択された領域に対して、図８のステップＳ１２において再度データ処理を施すようにしてもよい。
・第２実施形態における評価基準選択において、１つのデータ処理の処理時間に関係がある場合に、常に重みに「１」を加算するようにしていたが、例えば重み付けを省略して、実際に施される全てのデータ処理が関連付けされている図形情報を評価基準として選択するようにしてもよい。
【００８２】
あるいは、データ処理の種類に応じて加算する重みを変動させるようにしてもよい。例えば速度性能が高い、すなわちデータ処理にかかる処理時間が短いデータ処理の場合には、重みを「１」よりも低い値（例えば「０．５」等）に設定し、速度性能が低い、すなわちデータ処理にかかる処理時間が長いデータ処理の場合には、重みを「１」より高い値（例えば「２」等）に設定してもよい。このように変更することによって、速度性能の低いデータ処理の処理時間に関連性の高い図形情報が評価基準として選択されやすくなる。通常、処理時間の長いデータ処理が含まれ、さらにこのデータ処理に関連性の低い図形情報が評価基準として選択されると、実測処理時間よりも短く処理時間を予測する可能性が高い。このように、実測処理時間よりも短く処理時間が見積もられると、顧客納期を遵守されなくなるおそれもある。顧客納期の遵守に支障が生じる。なお、この重みの設定についても、評価基準表Ｄ２０と同様に予め外部記憶装置８０に格納されていることが好ましい。
【００８３】
・上記第２実施形態において、複数の図形情報の中から複数の評価基準を選択するようにしてもよい。これによって、複数の図形情報（評価基準）によって各領域がクラス分けされるため、より細かいクラス分けをすることができる。従って、各クラスＡ〜Ｅ内での処理時間のばらつきを小さく抑えることができる。
【００８４】
・上記第２実施形態における評価基準となる図形情報は、全データバイト数、全頂点数、全掃引線数、全図形数であったが、各種データ処理の処理時間に関連する図形情報なら特に制限されない。
【００８５】
・上記第１実施形態では、５つのクラスにクラス分けしたが、この数に制限はない。すなわち、２〜４つあるいは６つ以上のクラスにクラス分けするようにしてもよい。なお、このとき、クラスの数を増大させることによって、各クラス内の処理時間のばらつきが抑制されるため、より精度の高い処理時間予測を行うことができる。
【００８６】
・上記各実施形態におけるコスト分割の際の領域の面積に特に制限はない。なお、この面積を小さくしてレイアウトデータＤ１１を細かく分割することによって、予測処理時間等の算出時間を短縮することができる。また、同一面積になるように分割しなくてもよい。すなわち、分割された各領域の面積にばらつきがあってもよい。
【００８７】
・上記各実施形態におけるコスト分割部５１では、レイアウトデータＤ１１をそれぞれが同一面積になるように分割したが、例えばレイヤ毎に分割するようにしてもよい。
以上の様々な実施の形態をまとめると、以下のようになる。
（付記１）
半導体装置のレイアウトデータに基づいてパターンデータを作成するためのデータ処理に要する処理時間を処理時間予測装置によって予測するデータ処理時間の予測方法であって、
前記処理時間予測装置が実行するステップとして、
前記レイアウトデータを複数の分割レイアウトデータに分割するステップと、
前記複数の分割レイアウトデータを、該分割レイアウトデータに含まれる所定の図形情報に基づいて複数のクラスにクラス分けするステップと、
前記各クラス毎に集計される前記図形情報の合計値に、対応する前記クラスの所定の係数を乗算して予測処理時間を算出するステップと、を含むことを特徴とするデータ処理時間の予測方法。
（付記２）
前記各クラスにクラス分けされた前記分割レイアウトデータからサンプルデータを選択するステップと、
前記サンプルデータにおける前記パターンデータの作成に要する処理時間を集計するステップと、を含み、
前記所定の係数を、前記サンプルデータにおける処理時間としたことを特徴とする付記１に記載のデータ処理時間の予測方法。
（付記３）
前記各クラスに含まれる前記図形情報の平均値を算出するステップと、
前記各クラスにクラス分けされた前記分割レイアウトデータから前記平均値に最も近い前記図形情報を含む分割レイアウトデータをサンプルデータとして選択するステップと、
前記サンプルデータにおける前記パターンデータの作成に要する処理時間を集計するステップと、を含み、
前記所定の係数を、前記サンプルデータにおける処理時間としたことを特徴とする付記１に記載のデータ処理時間の予測方法。
（付記４）
前記サンプルデータにおける処理時間は、前記サンプルデータに対して前記データ処理を実行して集計したことを特徴とする付記２又は３に記載のデータ処理時間の予測方法。
（付記５）
前記各サンプルデータに対する前記データ処理の実行後に、該サンプルデータの図形情報に基づいて前記クラスの未処理の図形情報を集計するステップと、
前記各クラスの未処理の図形情報に、対応する前記クラスの前記サンプルデータにおける処理時間を乗算して残りの予測処理時間を算出するステップと、を含むことを特徴とする付記４に記載のデータ処理時間の予測方法。
（付記６）
前記クラス分けは、前記分割レイアウトデータに含まれる複数の図形情報の中から前記レイアウトデータに施されるデータ処理の種類に応じて選択した図形情報に基づいて実行されることを特徴とする付記１〜５のいずれか１つに記載のデータ処理時間の予測方法。
（付記７）
前記クラス分けは、前記分割レイアウトデータに含まれる複数の図形情報のうち前記レイアウトデータに施されるデータ処理の処理時間に最も関連性の高い図形情報に基づいて実行されることを特徴とする付記１〜５のいずれか１つに記載のデータ処理時間の予測方法。
（付記８）
前記各分割レイアウトデータに対する前記データ処理が実行される度に、該データ処理の実行された分割レイアウトデータの図形数に基づいて、対応する前記クラスの未処理の図形情報及び処理済の図形情報を集計し、前記データ処理の実行された分割レイアウトデータの処理時間に基づいて、対応する前記クラスの合計処理時間を集計するステップと、
前記処理済の図形情報と前記合計処理時間とから予測係数を算出するステップと、
前記未処理の図形情報に、前記予測係数を乗算して前記各クラスの残りの予測処理時間を算出するステップと、を含むことを特徴とする付記１〜７に記載のデータ処理時間の予測方法。
（付記９）
半導体装置のレイアウトデータに基づいてパターンデータを作成するためのデータ処理に要するデータ処理時間の予測方法であって、
前記レイアウトデータを複数の分割レイアウトデータに分割するステップと、
前記複数の分割レイアウトデータを、該分割レイアウトデータに含まれる所定の図形情報に基づいて複数のクラスにクラス分けするステップと、
前記各分割レイアウトデータに対する前記データ処理が実行される度に、該データ処理の実行された分割レイアウトデータの図形数に基づいて、対応する前記クラスの未処理の図形情報及び処理済の図形情報を集計し、前記データ処理の実行された分割レイアウトデータの処理時間に基づいて、対応する前記クラスの合計処理時間を集計するステップと、
前記処理済の図形情報と前記合計処理時間とから予測係数を算出するステップと、
前記未処理の図形情報に、前記予測係数を乗算して前記各クラスの残りの予測処理時間を算出するステップと、を含むことを特徴とするデータ処理時間の予測方法。
（付記１０）
前記データ処理は、複数のプロセッサによって同時に実行されることを特徴とする付記１〜９のいずれか１つに記載のデータ処理時間の予測方法。
（付記１１）
半導体装置のレイアウトデータに基づいてパターンデータを作成するためのデータ処理に要する処理時間を予測する処理時間予測装置であって、
前記レイアウトデータを複数の分割レイアウトデータに分割する分割部と、
前記複数の分割レイアウトデータを、該分割レイアウトデータに含まれる所定の図形情報に基づいて複数のクラスにクラス分けする分布作成部と、
前記各クラス毎に集計される前記図形情報の合計値に、対応する前記クラスの所定の係数を乗算して予測処理時間を算出する処理時間演算部と、を含むことを特徴とする処理時間予測装置。
（付記１２）
前記各クラスに含まれる前記図形情報の平均値を算出する平均値算出部と、
前記各クラスにクラス分けされた前記分割レイアウトデータから前記平均値に最も近い前記図形情報を含む分割レイアウトデータをサンプルデータとして選択するサンプルデータ選択部と、
前記サンプルデータにおける前記パターンデータの作成に要する処理時間を集計する第１処理結果集計部と、を含み、
前記処理時間演算部は、前記所定の係数を前記サンプルデータにおける処理時間として予測処理時間を算出することを特徴とする付記１１に記載の処理時間予測装置。
（付記１３）
前記分布作成部は、前記分割レイアウトデータに含まれる複数の図形情報のうち前記レイアウトデータに施されるデータ処理の処理時間に最も関連性の高い図形情報に基づいて実行することを特徴とする付記１１又は１２に記載の処理時間予測装置。
（付記１４）
前記各分割レイアウトデータに対する前記データ処理が実行される度に、該データ処理の実行された分割レイアウトデータの図形数に基づいて、対応する前記クラスの未処理の図形情報及び処理済の図形情報を集計し、前記データ処理の実行された分割レイアウトデータの処理時間に基づいて、対応する前記クラスの合計処理時間を集計する第２処理結果集計部を含み、
前記処理時間演算部は、前記処理済の図形情報と前記合計処理時間とから予測係数を算出し、前記未処理の図形情報に、前記予測係数を乗算して前記各クラスの残りの予測処理時間を算出することを特徴とする付記１１〜１３に記載の処理時間予測装置。
（付記１５）
半導体装置のレイアウトデータに基づいてパターンデータを作成するためのデータ処理に要する処理時間を予測する処理時間予測装置であって、
前記レイアウトデータを複数の分割レイアウトデータに分割する分割部と、
前記複数の分割レイアウトデータを、該分割レイアウトデータに含まれる所定の図形情報に基づいて複数のクラスにクラス分けする分布作成部と、
前記各分割レイアウトデータに対する前記データ処理が実行される度に、該データ処理の実行された分割レイアウトデータの図形数に基づいて、対応する前記クラスの未処理の図形情報及び処理済の図形情報を集計し、前記データ処理の実行された分割レイアウトデータの処理時間に基づいて、対応する前記クラスの合計処理時間を集計する処理結果集計部と、
前記処理済の図形情報と前記合計処理時間とから予測係数を算出し、前記未処理の図形情報に、前記予測係数を乗算して前記各クラスの残りの予測処理時間を算出する処理時間演算部と、を含むことを特徴とする処理時間予測装置。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】並列処理システムを示す構成図。
【図２】露光データ生成装置の内部構成を示すブロック図。
【図３】分割データを示す平面図。
【図４】第１実施形態における処理時間の予測方法を示すフローチャート。
【図５】（ａ）、（ｂ）はそれぞれ分布データを示す説明図。
【図６】予測処理時間データを示す説明図。
【図７】処理情報データを示す説明図。
【図８】終了時間の予測方法を示すフローチャート。
【図９】（ａ）、（ｂ）はそれぞれ処理情報データを説明するための説明図。
【図１０】見積もり処理時間算出のシミュレーション結果を示す説明図。
【図１１】第２実施形態における処理時間の予測方法を示すフローチャート。
【図１２】評価基準表を示す説明図。
【図１３】従来における図形数と処理時間との関係を示す特性図。
【符号の説明】
【００８９】
１  露光データ生成装置（処理時間予測装置）
２、３  データ制御装置
１０  主制御部（平均値算出部、サンプルデータ選択部）
５０  データ処理制御部（第１及び第２処理結果集計部）
５１  コスト分割部（分割部）
５２  データ処理部
６０  分布作成部
７０  処理時間演算部
【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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