(57)【要約】【課題】高精度、且つ、高速な形状予測演算が可能な形状予測シミュレータを提供する。【解決手段】化学機械研磨により形成される研磨面の形状を予測する形状予測シミュレータであって、形状予測の対象領域を複数の領域に分割する際の、各分割領域の間のオーバーラップ量を定義するオーバーラップ量定義部４と、上記対象領域を、オーバーラップ量定義部４にて定義されたオーバーラップ量に対応する領域を含む上記複数の領域に分割し、該分割領域毎の形状予測を分散処理により演算する形状予測演算処理部５と、形状予測演算処理部５で演算した上記分割領域毎の形状予測結果を合成するマージ処理部６と、を有する。【選択図】図１
2009140956.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
化学機械研磨により形成される研磨面の形状を予測する形状予測シミュレータであって、
形状予測の対象領域を複数の領域に分割する際の、各分割領域の間のオーバーラップ量を定義するオーバーラップ量定義部と、
前記対象領域を、前記オーバーラップ量定義部にて定義されたオーバーラップ量に対応する領域を含む前記複数の領域に分割し、該分割領域毎の形状予測を分散処理により演算する形状予測演算処理部と、
前記形状予測演算処理部で演算した前記分割領域毎の形状予測結果を合成するマージ処理部と、を有する、形状予測シミュレータ。
【請求項２】
前記対象領域は、半導体デバイスのパターンが形成された領域であり、
前記オーバーラップ量定義部は、前記化学機械研磨で使用する部材の特性により決まる、前記パターンに対する研磨影響範囲を関数化し、該関数化により得られる、前記研磨影響範囲における研磨時の圧力変化を示すグラフの半値幅を前記オーバーラップ量として定義する、請求項１に記載の形状予測シミュレータ。
【請求項３】
前記化学機械研磨で使用する部材の特性が、研磨用パッドの硬度に基づく特性である、請求項２に記載の形状予測シミュレータ。
【請求項４】
前記形状予測演算処理部は、前記オーバーラップ量に対応する領域を含む前記複数の分割領域のそれぞれについて、当該分割領域の境界線が、互いに直交する複数の線からなるグリッド線に一致するか否かを判定し、一致しない場合に、当該分割領域を拡張して前記境界線を前記グリッド線に一致させる、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の形状予測シミュレータ。
【請求項５】
前記マージ処理部は、前記形状予測演算処理部で演算した前記分割領域毎の形状予測結果から前記オーバーラップ量に対応する領域における形状予測結果を削除する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の形状予測シミュレータ。
【請求項６】
化学機械研磨により形成される研磨面の形状を予測する形状予測方法であって、
形状予測の対象領域を複数の領域に分割する際の、各分割領域の間のオーバーラップ量を定義し、
前記対象領域を、定義した前記オーバーラップ量に対応する領域を含む前記複数の領域に分割し、該分割領域毎の形状予測を分散処理により演算し、
演算した前記分割領域毎の形状予測結果を合成する、形状予測方法。
【請求項７】
化学機械研磨により形成される研磨面の形状を予測する形状予測処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
形状予測の対象領域を複数の領域に分割する際の、各分割領域の間のオーバーラップ量を定義する処理と、
前記対象領域を、定義した前記オーバーラップ量に対応する領域を含む前記複数の領域に分割し、該分割領域毎の形状予測を分散処理により演算する処理と、
演算した前記分割領域毎の形状予測結果を合成する処理と、を前記コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、研磨技術に関し、特に、ＣＭＰ（Chemical Mechanical Polishing：化学機械研磨）により形成される研磨面の形状を予測する形状予測シミュレータ技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体デバイスの平坦化技術や配線形成技術として、ＣＭＰプロセスが多用されている（特許文献１参照）。また、近年、ＣＭＰプロセスにおける平坦化形状や配線形成形状を予測する形状予測シミュレータ技術も確立されつつある。
【０００３】
以下に、関連技術として、ＣＭＰ形状予測シミュレータについて説明する。
【０００４】
図７は、関連技術としてのＣＭＰ形状予測シミュレータの動作を説明するためのフローチャートである。
【０００５】
図７を参照すると、まず、半導体デバイスのパターン密度の演算条件を設定する(ステップＳ１０)。このパターン密度演算条件の設定では、半導体デバイスの設計情報であるレイアウトデータ（設計図）に基づいて、形状予測する解析エリアを指定し、演算分解能を決定する。設計図の全体または一部を解析エリアとして指定することができる。
【０００６】
次に、指定解析エリアのパターン密度を抽出する。このパターン密度抽出処理では、隣接するデバイスパターンからの影響を考慮する必要がないため、分散処理を適用することで、高効率な演算処理が可能となる。図７に示した例では、パターン密度抽出処理として、ステップＳ１１のローカル処理またはステップＳ１２の分散処理を行う。図８にローカル処理の一例を示し、図９に分散処理の一例を示す。
【０００７】
ローカル処理では、図８に示すように、１つの演算処理装置（ＣＰＵ）が、演算処理の対象とされた全領域に対するパターン密度の演算処理を行う。ＣＰＵは、全対象領域を複数の領域にグリッド分割し、各分割領域におけるパターンの密度を演算する。グリッド分割において、グリッドの大きさは演算分解能により決まる。
【０００８】
一方、分散処理では、図９に示すように、演算処理の対象とされた領域は４つに分割され、分割領域はそれぞれ４つの演算処理装置（ＣＰＵ）に割り当てられる。各ＣＰＵでは、割り当てられた領域を複数の領域にグリッド分割し、各分割領域におけるパターンの密度を演算する。
【０００９】
ステップＳ１１またはステップＳ１２のパターン密度演算処理の後、プロセス条件を設定する。このプロセス条件設定では、形状予測するためのモデル選択や処理時間等のプロセス条件を設定する（ステップＳ１３）。そして、ステップＳ１０で設定された演算分解能、ステップＳ１１またはＳ１２にて抽出されたパターン密度、およびステップＳ１３で設定したプロセス条件に従って形状予測演算を行い（ステップＳ１４）、その後、ホットスポット解析を行う（ステップＳ１５）。
【特許文献１】特開２００３−２８２４９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、上述した関連技術としてのＣＭＰ形状予測シミュレータには、以下のような問題がある。
【００１１】
ＣＭＰプロセスでは、デバイスパターン、研磨パッドおよびスラリー(砥粒)が物理的に接触して研磨処理が行われるため、研磨されたデバイスの形状は、デバイスパターン密度に強く依存したものとなる。また、研磨により形成される形状は、隣接するデバイスパターンの影響も受ける。
【００１２】
図１０に、１台のＣＰＵで形状予測演算処理を行う場合（ローカル処理）と４台のＣＰＵで形状予測演算処理を行う場合（分散処理）の比較結果を示す。図１０において、図面に向かって左側に、ローカル処理および分散処理の一例が処理対象の図形とともに示されており、右側には、それらローカル処理および分散処理による形状予測結果と実測値を示すグラフが示されている。ローカル処理および分散処理の各処理における対象図形は同じものである。グラフにおいて、縦軸は研磨された部位の高さを示し、横軸は解析範囲（スキャン長）を示す。グラフ中、最も太い線は、ローカル処理図形のａ−ａ’における研磨部位の高さの変化を示し、２番目に太い線は、分散処理図形のｂ−ｂ’における研磨部位の高さの変化を示す。最も細い線は、実際に研磨された部位の実測値である。
【００１３】
ローカル処理の場合の演算処理時間は６７２０秒であるのに対して、分散処理による演算処理時間は１７００秒である。形状予測演算処理に分散処理を適用することで、約４倍の高速化を実現することができる。しかし、この分散処理は、単純に解析エリアを４つ分割して演算を行う処理であり、図形境界部を跨ぐデバイスパターンや、境界部近傍のデバイスパターンの影響を考慮した形状予測は行われない。この結果、図１０のグラフに示すように、分散処理では、図形境界部（ｂ−ｂ’）近傍において、予測結果と実測値の差が大きくなり、形状予測精度が著しく低下する。
【００１４】
このようなことから、上述のＣＭＰ形状予測シミュレータにおいては、形状予測演算処理にローカル処理を適用している。このため、解析エリアや演算分解能などの諸条件によっては、形状予測演算処理に莫大な時間を要する。
【００１５】
本発明の目的は、上記問題を解決し、高精度、且つ、高速に形状予測演算を行うことが可能な、形状予測シミュレータ、方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記目的を達成するため、本発明の形状予測シミュレータは、
化学機械研磨により形成される研磨面の形状を予測する形状予測シミュレータであって、
形状予測の対象領域を複数の領域に分割する際の、各分割領域の間のオーバーラップ量を定義するオーバーラップ量定義部と、
前記対象領域を、前記オーバーラップ量定義部にて定義されたオーバーラップ量に対応する領域を含む前記複数の領域に分割し、該分割領域毎の形状予測を分散処理により演算する形状予測演算処理部と、
前記形状予測演算処理部で演算した前記分割領域毎の形状予測結果を合成するマージ処理部と、を有する。
【００１７】
また、本発明の形状予測方法は、化学機械研磨により形成される研磨面の形状を予測する形状予測方法であって、
形状予測の対象領域を複数の領域に分割する際の、各分割領域の間のオーバーラップ量を定義し、
前記対象領域を、定義した前記オーバーラップ量に対応する領域を含む前記複数の領域に分割し、該分割領域毎の形状予測を分散処理により演算し、
演算した前記分割領域毎の形状予測結果を合成する、ことを特徴する。
【００１８】
また、本発明のプログラムは、化学機械研磨により形成される研磨面の形状を予測する形状予測処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
形状予測の対象領域を複数の領域に分割する際の、各分割領域の間のオーバーラップ量を定義する処理と、
前記対象領域を、定義した前記オーバーラップ量に対応する領域を含む前記複数の領域に分割し、該分割領域毎の形状予測を分散処理により演算する処理と、
演算した前記分割領域毎の形状予測結果を合成する処理と、を前記コンピュータに実行させることを特徴する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、形状予測演算の分散処理が可能であるので、演算処理を高速に行うことができる。
【００２０】
また、分割領域をオーバーラップさせることで、分割領域間の境界部を跨ぐデバイスパターンや、境界部近傍のデバイスパターンの影響を考慮した形状予測演算が可能になっており、これにより、高精度な形状予測演算を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００２２】
図１は、本発明の一実施形態であるＣＭＰ形状予測シミュレータの構成を示すブロック図である。
【００２３】
ＣＭＰ形状予測シミュレータは、コンピュータシステムより構成される。コンピュータシステムは、プログラムなどを蓄積する記憶装置、キーボードやマウスなどの入力装置、ＬＣＤなどの表示装置、外部との通信を行うモデムなどの通信装置、プリンタなどの出力装置、および記憶装置に格納されたプログラム従って動作し、入力装置からの入力を受け付けて通信装置、出力装置、表示装置の各動作を制御する制御装置から構成される。
【００２４】
図１を参照すると、ＣＭＰ形状予測シミュレータは、主に、パターン密度演算条件設定部１、パターン密度演算部２、プロセス条件設定部３、オーバーラップ量定義部４、形状予測演算部５、マージ処理部６および解析部７から構成される。
【００２５】
パターン密度演算条件設定部１は、研磨対象である半導体デバイスのパターン密度の演算条件を設定する。このパターン密度演算条件の設定において、パターン密度演算条件設定部１は、半導体デバイスの設計情報であるレイアウトデータ（設計図）を表示装置にて表示させる。シミュレータ操作者は、表示されたレイアウトデータを参照し、入力装置を通じて、形状予測する解析エリアを指定し、演算分解能を設定する。解析エリアとして、設計図の全体または一部を指定することができる。これら入力情報（解析エリアおよび演算分解能）は、演算条件として、パターン密度演算条件設定部１からパターン密度演算部２に供給される。
【００２６】
パターン密度演算部２は、パターン密度演算条件設定部１から供給された演算条件に基づいて、指定解析エリアのパターン密度を抽出する。このパターン密度抽出処理では、１つのＣＰＵにより演算処理を行うローカル処理（図７のステップＳ１１参照）と、複数のＣＰＵにより演算処理を行う分散処理（図７のステップＳ１２参照）のいずれかを適用する。シミュレータ操作者が、入力装置にて所定の入力操作を行うことにより、ローカル処理または分散処理の選択が行われる。パターン密度抽出処理に分散処理を適用すれば、高効率な演算処理が可能となる。パターン密度抽出結果は、パターン密度演算部２から形状予測演算部５に供給される。
【００２７】
プロセス条件設定部３は、形状予測するためのモデル選択や処理時間等のプロセス条件を設定する。ここで、モデルは、パターン密度や配線幅の条件に対する研磨特性（研磨の振る舞い）をモデル化したもの（方程式）である。予め対象となるプロセスに対して、研磨特性をモデル化したものが、プロセス別にツールに格納されている。プロセス条件設定部３は、ツール情報を表示装置にて表示させ、シミュレータ操作者が、入力装置を通じて、表示されたツール情報の中から形状予測するためのモデルを指定する。また、シミュレータ操作者は、入力装置を通じて、研磨時間に対応する処理時間を設定する。これら入力情報（選択されたモデルおよび設定された処理時間）は、プロセス条件として、プロセス条件設定部３から形状予測演算部５に供給される。
【００２８】
オーバーラップ量定義部４は、形状予測の対象領域を複数の領域に分割する際の、各分割領域の間のオーバーラップ量を定義する。具体的には、オーバーラップ量定義部４は、化学機械研磨で使用する部材の特性により決まる、パターンに対する研磨影響範囲を関数化し、該関数化により得られる、研磨影響範囲における研磨時の圧力変化を示すグラフの半値幅をオーバーラップ量として定義する。より具体的には、オーバーラップ量は、対象となる「プロセス条件・部材構成」下で、実際に半導体デバイスを研磨した際の膜厚データや断面形状から得られる、パターンに対する研磨影響範囲を関数化した特性図（グラフ）に基づいて決定される。ここで、部材構成は、研磨用パッド等のＣＭＰプロセスで使用される部材を意味する。
【００２９】
図２に、硬度の異なる２つのパッドに関する、半導体デバイスを研磨した場合のパターンに与える研磨影響範囲を関数化したグラフを示す。一方のパッドＡの硬度は、他方のパッドＢの硬度より小さい。図２に示すグラフにおいて、縦軸は圧力、横軸は影響領域を示す。影響領域は圧力が変化した領域を示す。パッドＡによる研磨の影響領域は、パッドＢによる研磨の影響領域よりも大きい。パッドＡによる研磨の場合は、その影響領域の半値幅ａが、オーバーラップ量として定義される。パッドＢによる研磨の場合は、その影響領域の半値幅ｂが、オーバーラップ量として定義される。このように必要最低限のオーバーラップ量を定義することで、オーバーラップ量の増加による演算処理時間の増加を最小限にすることが可能である。オーバーラップ量（半値幅）は、オーバーラップ量定義部４から形状予測演算部５に供給される。
【００３０】
形状予測演算部５は、パターン密度演算部２から供給されたパターン密度抽出結果と、プロセス条件設定部３から供給されたプロセス条件と、オーバーラップ量定義部４から供給されたオーバーラップ量（半値幅）とに基づいて、半導体デバイスを研磨した場合の形状予測の演算処理を行う。この形状予測演算処理では、形状予測の対象領域（図形）を、半値幅により定義されたオーバーラップ量を付加した形で複数の領域に分割する。分割した領域をそれぞれ別々のＣＰＵに割り当てる。各ＣＰＵでは、割り当てられた領域を複数の領域にグリッド分割し、各分割領域における形状予測演算処理を行う。
【００３１】
図３に、演算処理の対象とされた領域（形状予測対象領域）を４分割して分散処理を行う場合の各ＣＰＵに割り当てる分割領域を模式的に示す。図３の例では、演算処理の対象とされた領域は第１乃至第４の分割領域に分割される。
【００３２】
第１の分割領域の他の分割領域との境界部に、オーバーラップ量定義部４から供給されたオーバーラップ量（半値幅）に対応する幅のオーバーラップ部Ａが付加されている。オーバーラップ部Ａを含む第１の分割領域が、第１のＣＰＵ（１）に割り当てられる。
【００３３】
第２の分割領域の他の分割領域との境界部に、オーバーラップ量定義部４から供給されたオーバーラップ量（半値幅）に対応する幅のオーバーラップ部Ｂが付加されている。オーバーラップ部Ｂを含む第２の分割領域が、第２のＣＰＵ（２）に割り当てられる。
【００３４】
第３の分割領域の他の分割領域との境界部に、オーバーラップ量定義部４から供給されたオーバーラップ量（半値幅）に対応する幅のオーバーラップ部Ｃが付加されている。オーバーラップ部Ｃを含む第３の分割領域が、第３のＣＰＵ（３）に割り当てられる。
【００３５】
第４の分割領域の他の分割領域との境界部に、オーバーラップ量定義部４から供給されたオーバーラップ量（半値幅）に対応する幅のオーバーラップ部Ｄが付加されている。オーバーラップ部Ｄを含む第４の分割領域が、第４のＣＰＵ（４）に割り当てられる。
【００３６】
形状予測演算部５では、第１乃至第４のＣＰＵが、割り当てられた領域を複数の領域にグリッド分割し、各分割領域における形状予測演算処理を行う。
【００３７】
なお、半値幅により定義されたオーバーラップ量を付加した分割領域の境界線と、先のパターン密度演算条件設定で定義された演算分解能（グリッドサイズ）に基づくグリッド線との間でアンマッチが生じる可能性がある。
【００３８】
図４Ａに、オーバーラップ量を付加した分割領域の境界線がグリッド線と一致する場合の例を模式的に示す。この例のように、オーバーラップ量を付加した領域の境界線がグリッド線と一致する場合は、形状予測演算部５による分割領域の拡張処理は行われない。
【００３９】
図４Ｂに、オーバーラップ量を付加した分割領域の境界線がグリッド線と一致しない場合の例を模式的に示す。Ｘ軸（横軸）方向およびＹ軸（縦軸）方向の両方向において、オーバーラップ量を付加した領域の境界線がグリッド線と一致しない。この場合は、形状予測演算部５は、Ｘ軸方向およびＹ軸方向の両方向において、オーバーラップ量を付加した分割領域をさらに拡張するための処理を行う。拡張された領域の境界線は、グリッド線と一致する。Ｘ軸方向についてのみアンマッチが生じた場合は、Ｘ軸方向についての拡張処理が行われる。同様に、Ｙ軸方向についてのみアンマッチが生じた場合は、Ｙ軸方向についての拡張処理が行われる。
【００４０】
マージ処理部６は、形状予測演算部５から供給される各分割領域の形状予測結果（予測値）に基づく図形を合成する。オーバーラップ領域における形状予測結果（予測値）は、マージ処理後に不要となる。このため、図形合成を行う前に、マージ処理部６は、各分割領域の形状予測結果（予測値）から各オーバーラップ領域における形状予測結果（予測値）を削除する。マージ処理結果は、マージ処理部６から解析部７に供給される。
【００４１】
解析部７は、マージ処理部６から供給されるマージ処理結果に基づいて解析処理を行う。この解析処理では、例えば、マージ処理結果から指定解析エリアの膜厚等の解析を行う。
【００４２】
次に、本実施形態のＣＭＰ形状予測シミュレータによる形状予測処理の手順につい説明する。
【００４３】
図５に、形状予測処理手順の一例を示す。図５を参照すると、まず、パターン密度演算条件設定部１が、研磨対象である半導体デバイスのパターン密度の演算条件を設定する（ステップ）。そして、パターン密度演算部２が、パターン密度演算条件設定部１により設定された演算条件に基づいて、指定解析エリアのパターン密度を抽出する（ステップＳ２１）。
【００４４】
次に、プロセス条件設定部３がプロセス条件を設定し（ステップＳ２２）、オーバーラップ量定義部４がオーバーラップ量を定義する（ステップＳ２３）。そして、形状予測演算部５が、ステップＳ２１で抽出したパターン密度抽出結果と、ステップＳ２２で設定したプロセス条件と、ステップＳ２３で定義したオーバーラップ量（半値幅）とに基づいて、半導体デバイスを研磨した場合の形状を予測するための演算処理（分散処理）を行う（ステップＳ２４）。
【００４５】
次に、マージ処理部６が、ステップＳ２４の分散処理により得られた、各分割領域の形状予測結果（予測値）に基づく図形を合成する（ステップＳ２５）。そして、解析部７が、ステップＳ２５のマージ処理の結果に基づいて解析処理を行う。
【００４６】
上述の各構成部における処理（機能）は、ＣＭＰ形状予測シミュレータを構成するコンピュータシステム上で、記憶装置に格納されたプログラムを制御装置（ＣＰＵ）が実行することで実現することができる。プログラムは、予め記憶装置に記憶しておいてもよく、また、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤに代表される記録媒体により提供されてもよい。記録媒体によりプログラムを提供する場合は、ＣＭＰ形状予測シミュレータに、記録媒体に対する情報の書き込みおよび読み出しを行うための装置を設ける。
【００４７】
また、プログラムは、インターネットに代表されるネットワークを通じてＣＭＰ形状予測シミュレータに提供してもよい。この場合は、ＣＭＰ形状予測シミュレータに、ネットワークを介した通信機能を設ける。
【００４８】
以上説明した本実施形態のＣＭＰ形状予測シミュレータによれば、形状予測演算部５にて、形状予測演算の分散処理が行われるので、演算処理を高速に行うことができる。
【００４９】
また、分割領域をオーバーラップさせることで、分割領域間の境界部を跨ぐデバイスパターンや、境界部近傍のデバイスパターンの影響を考慮した形状予測演算が可能になっており、これにより、高精度な形状予測演算を実現することができる。
【００５０】
図６は、本実施形態のＣＭＰ形状予測シミュレータにおける形状予測演算処理（分散処理）の結果と、比較例である、１台のＣＰＵによる形状予測演算処理（ローカル処理）の結果とを示す。図６において、図面に向かって左側に、ローカル処理（図１０のローカル処理に同じ）および分散処理の一例が処理対象の図形とともに示されており、右側には、それらローカル処理および分散処理による形状予測結果と実測値を示すグラフが示されている。ローカル処理および分散処理の各処理における対象図形は同じものである。グラフにおいて、縦軸は研磨された部位の高さを示し、横軸は解析範囲（スキャン長）を示す。グラフ中、最も太い線は、分散処理図形のｂ−ｂ’における研磨部位の高さの変化を示し、２番目に太い線は、ローカル処理図形のａ−ａ’における研磨部位の高さの変化を示す。最も細い線は、実際に研磨された部位の実測値である。
【００５１】
ローカル処理の場合の演算処理時間は６７２０秒であるのに対して、分散処理による演算処理時間は１９３２秒である。分散処理によれば、ローカル処理に比べて、約３．５倍の高速化を実現することができる。
【００５２】
また、図６のグラフから分かるように、図形境界部（ｂ−ｂ’）近傍において、分散処理による予測結果は実測値とほぼ同じ値になっており、図１０に示した分散処理に比較して、形状予測精度を向上することができる。
【００５３】
上述したＣＭＰ形状予測シミュレータは本発明の一例であり、その構成および動作は、発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜に変更することができる。
【００５４】
例えば、形状予測演算処理部５は、分散処理とローカル処理の切り替え可能な構成であってもよい。シミュレータ操作者が、入力装置にて所定の入力操作を行うことにより、ローカル処理または分散処理の選択が行われる。小規模演算の場合は、ローカル処理を適用し、大規模演算の場合は、分散処理を適用する。これにより、効率よく、形状予測演算処理を行うことが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
本発明は、半導体製造技術に適用可能である他、非金属系、金属膜系を問わず、化学機械研磨により形成される研磨面の形状を予測する形状予測システム全般（または図形処理装置全般）に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の一実施形態であるＣＭＰ形状予測シミュレータの構成を示すブロック図である。
【図２】硬度の異なる２つのパッドに関する、パターンに対する研磨影響範囲を関数化したグラフを示す図である。
【図３】形状予測対象領域を４分割して分散処理を行う場合の各ＣＰＵに割り当てる分割領域を示す模式図である。
【図４Ａ】オーバーラップ量を付加した分割領域の境界線がグリッド線と一致する場合の一例を示す模式図である。
【図４Ｂ】オーバーラップ量を付加した分割領域の境界線がグリッド線と一致しない場合の一例を示す模式図である。
【図５】図１に示すＣＭＰ形状予測シミュレータにて行われる形状予測処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態のＣＭＰ形状予測シミュレータにおける形状予測演算処理（分散処理）の結果と、比較例である、１台のＣＰＵによる形状予測演算処理（ローカル処理）の結果とを示す模式図である。
【図７】関連技術としてのＣＭＰ形状予測シミュレータの動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】図７に示すＣＭＰ形状予測シミュレータにて行われるパターン密度演算のローカル処理の一例を示す模式図である。
【図９】図７に示すＣＭＰ形状予測シミュレータにて行われるパターン密度演算の分散処理の一例を示す模式図である。
【図１０】図７に示すＣＭＰ形状予測シミュレータにて行われる形状予測演算に適用される、ローカル処理および分散処理の結果を示す模式図である。
【符号の説明】
【００５７】
１  パターン密度演算条件設定部
２  パターン密度演算部
３  プロセス条件設定部
４  オーバーラップ量定義部
５  形状予測演算部
６  マージ処理部
７  解析部
【図１】
2009140956.tif 000003
【図２】
2009140956.tif 000004
【図５】
2009140956.tif 000005
【図７】
2009140956.tif 000006
【図３】
2009140956.tif 000007
【図４Ａ】
2009140956.tif 000008
【図４Ｂ】
2009140956.tif 000009
【図６】
2009140956.tif 000010
【図８】
2009140956.tif 000011
【図９】
2009140956.tif 000012
【図１０】
2009140956.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成20年11月6日(2008.11.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項７】
化学機械研磨により形成される研磨面を形状予測する複数の演算処理装置を備えたコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記形状予測の対象領域を読み出す第１の処理と、
読み出された前記対象領域を複数の個別領域に分割する第２の処理と、
前記複数の個別領域の境界部を各々所定量だけ広げた複数の分割後データを形成する第３の処理と、
前記複数の分割後データを前記複数の演算処理装置に分散して前記複数の演算処理装置其々において前記形状予測を行う第４の処理と、
前記複数の演算処理装置における形状予測の結果をマージする第５の処理と、を前記コンピュータに実行させるプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
また、本発明のプログラムは、化学機械研磨により形成される研磨面を形状予測する複数の演算処理装置を備えたコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記形状予測の対象領域を読み出す第１の処理と、
読み出された前記対象領域を複数の個別領域に分割する第２の処理と、
前記複数の個別領域の境界部を各々所定量だけ広げた複数の分割後データを形成する第３の処理と、
前記複数の分割後データを前記複数の演算処理装置に分散して前記複数の演算処理装置其々において前記形状予測を行う第４の処理と、
前記複数の演算処理装置における形状予測の結果をマージする第５の処理と、を前記コンピュータに実行させることを特徴とする。