Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000
Разработана параллельная реализация моделирования процессов фотолитографии для применения на суперкомпьютере СКИФ К-1000. Использование параллельных средств вычисления позволило получить хорошие результаты по ускорению процесса формирования изображения в слое фоторезиста и последующего автоматиче...
Saved in:
| Date: | 2008 |
|---|---|
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2008
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7477 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 / А.А. Дудкин, А.В. Инютин, А.В. Отвагин // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 348-352. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859669832320942080 |
|---|---|
| author | Дудкин, А.А. Инютин, А.В. Отвагин, А.В. |
| author_facet | Дудкин, А.А. Инютин, А.В. Отвагин, А.В. |
| citation_txt | Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 / А.А. Дудкин, А.В. Инютин, А.В. Отвагин // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 348-352. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | Разработана параллельная реализация моделирования процессов фотолитографии для применения на
суперкомпьютере СКИФ К-1000. Использование параллельных средств вычисления позволило получить
хорошие результаты по ускорению процесса формирования изображения в слое фоторезиста и последующего
автоматического контроля оригиналов топологии.
Розроблена паралельна реалізація моделювання процесів фотолітографії для застосування на
суперкомп’ютері СКІФ К-1000. Використання паралельних засобів обчислення дозволило одержати
добрі результати з прискорення процесу формування зображення в шарі фоторезиста і подальшого
автоматичного контролю оригіналів топології.
The parallel realization of modeling of photolithography processes was developed for application on
supercomputer SKIF К-1000. Parallel means of calculation have allowed accelerating of image generation
process in a photoresist layer and the subsequent automatic mask inspection.
|
| first_indexed | 2025-11-30T13:27:16Z |
| format | Article |
| fulltext |
«Искусственный интеллект» 4’2008 348
4Д
УДК 535.317:004.22
А.А. Дудкин, А.В. Инютин, А.В. Отвагин
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, г. Минск, Беларусь
doudkin@newman.bas-net.by, avin@lsi.bas-net.by, forlelik@yahoo.com
Моделирование процессов фотолитографии
на суперкомпьютере СКИФ К-1000
Разработана параллельная реализация моделирования процессов фотолитографии для применения на
суперкомпьютере СКИФ К-1000. Использование параллельных средств вычисления позволило получить
хорошие результаты по ускорению процесса формирования изображения в слое фоторезиста и последующего
автоматического контроля оригиналов топологии.
Процесс фотолитографии является основным этапом переноса топологии
шаблона на поверхность полупроводниковой пластины. По фотошаблонам, получен-
ным с помощью САПР СБИС, изготавливаются стеклянные фотомаски (оригиналы
топологии, одна для каждого слоя микросхемы), которые затем проецируются на
фоторезист. После экспозиции на поверхности фоторезиста образуется изображение
(так называемое «воздушное изображение»), интенсивность которого зависит от
характеристик освещения (длины волны, когерентных свойств освещения), от харак-
теристик маски (размер и форма элементов, комплексная функция пропускания) и от
характеристик проекционного объектива (числовая апертура и форма зрачка, ампли-
тудное пропускание и аберрации). Далее в результате сложного процесса взаимо-
действия света с веществом фоторезиста образуется скрытое изображение, структура
которого определяется набором оптико-физических параметров фоторезиста.
В настоящее время известен ряд программных комплексов моделирования
процессов фотолитографии (ПК МПФ), реализованных как на кластерах персональ-
ных ЭВМ и рабочих станций, так и на многопроцессорных ЭВМ [1-3]. Однако
высокая стоимость указанных систем ограничивает их применение. В странах СНГ и
в Республике Беларусь нет аналогов ПК МПФ для многопроцессорных вычисли-
тельных комплексов.
В ОИПИ НАН Беларуси совместно с КБТМ-ОМО концерна «Планар» в рамках
научно-технической программы Союзного государства «Развитие и внедрение в
государствах-участниках союзного государства наукоёмких компьютерных техноло-
гий на базе мультипроцессорных вычислительных систем» («ТРИАДА») [4] разраба-
тывается ПК МПФ для систем автоматического контроля оригиналов топологии
СБИС, ориентированный на кластерные высокопроизводительные мультипроцессор-
ные вычислительные системы. В настоящей работе рассматривается реализация
параллельной обработки для моделирования процессов формирования изображения
в фоторезисте полупроводниковой пластины при фотолитографии. В качестве
объекта обработки выступают оригиналы топологии – фотомаски СБИС. Обработка
заключается в формировании изображения на слое фоторезиста для последующего
автоматического контроля оригиналов топологии и коррекции тех дефектов,
которые проявятся потом на полупроводниковой пластине, т.е. фотолитографически
значимых дефектов [5], [6].
Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000
«Штучний інтелект» 4’2008 349
4Д
Задачей моделирования процессов формирования изображений является вычис-
ление распределения интенсивности «воздушного» изображения и получение скрытого
изображения по заданным оптико-физическим свойствам фоторезиста, известным ха-
рактеристикам оптической системы и условиям освещения. Вычислительной платформой
для ПК МПФ является суперкомпьютер «СКИФ К-1000», расположенный в Объединен-
ном институте проблем информатики НАН Беларуси [7], [8].
Алгоритм моделирования изображения на поверхности фоторезиста состоит из
следующих этапов [9-11]:
вычисления зрачковой функции;
вычисления векторной амплитуды объекта;
вычисления передаточной матрицы проекционного объектива;
вычисления двухмерного распределения интенсивности в заданном положении
плоскости;
вычисления двухмерного распределения интенсивности в разных положениях
плоскости;
расчета интенсивности изображения в частично-когерентном свете;
вычисление объемного распределения интенсивности.
Алгоритм моделирования изображения в фоторезисте состоит из следующих
программных модулей:
вычисления прошедшей интенсивности в начале экспозиции;
вычисления поглощенной интенсивности в начале экспозиции;
вычисления прошедшей интенсивности в конце экспозиции;
вычисления поглощенной интенсивности в конце экспозиции.
Моделирование процесса фотолитографии
в фоторезисте
Для моделирования будем использовать топологическую структуру следую-
щего вида – квадрат размером 20*20 мкм, разбитый на три равные части. Средняя
часть проэкспонирована. Фоторезист UV 210 Shipley (позитивный. λ = 248 HM).
Рисунок 1 – Пример топологической структуры для тестирования
Дудкин А.А., Инютин А.В., Отвагин А.В.
«Искусственный интеллект» 4’2008 350
4Д
а) б)
Рисунок 2 – Результаты моделирования: а) начало экспозиции, сечение вдоль
координаты Y, б) конец экспозиции, сечение вдоль координаты Y
Результаты процесса моделирования для топологической структуры, показан-
ной на рис. 1, приведены на рис. 2. На нем показано распределение интенсивности
излучения в фоторезисте. Ось Х – расстояние от центральной точки объекта, ось Y –
значение интенсивности излучения.
Реализация алгоритма построения и анализа изображений в фоторезисте в виде
однопроцессного приложения показала, что при больших объемах исходных данных
время обработки и построения модельного изображения является неприемлемо
большим (свыше 1 мин./кадр). Так как все исходные объекты обрабатываются по
единой программе и могут предъявляться системе поиска дефектов одновременно,
целесообразным является использование параллельной вычислительной системы для
одновременной обработки потока исходных данных.
Поскольку алгоритм построения изображения является нелинейным, то лучшим
способом его параллелизации будет разделение всего алгоритма на отдельные
неделимые операции, которые формируют граф приложения (сценарий обработки
данных). Этот сценарий реализуется для каждого объекта данных, то есть одновре-
менно в системе может находиться несколько объектов на разных стадиях обработки.
Каждая операция параллельного алгоритма реализована в виде функции с
фиксированным количеством входов и выходов, что позволяет конструировать
алгоритм из программных компонентов, определяя информационные связи между
ними. Операции выполняются отдельными процессорами вычислительной системы,
при этом их распределение по процессорам определяет расписание для полученной
параллельной программы. Операции, реализованные в виде программных компо-
нент, могут быть легко включены в последовательные приложения.
При исследовании параллельного приложения были проведены эксперименты
по измерению производительности в зависимости от количества использованных
процессоров, а также в зависимости от исходных данных (размера исследуемого
фотошаблона).
Первая группа экспериментов показывает зависимость скорости обработки 50
объектов данных от количества процессоров, выделенных для запуска приложения.
Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000
«Штучний інтелект» 4’2008 351
4Д
Таблица 1 – Время вычисления для разного количества процессоров
Количество процессоров Количество
объектов
1 2 3 4
50 77,8 44,67 41,63 24,48
100 154,92 89,23 83,19 49,51
200 310,11 178,47 166,29 101,42
Как видно из результатов, общее ускорение обработки составляет примерно 3 раза
для случая 4 процессоров. Этот результат обусловлен тем, что параллельное прило-
жение имеет нелинейную структуру с различной продолжительностью операций,
поэтому его параллелизм также нелинеен. Тем не менее, полученное ускорение
позволяет существенно повысить скорость обработки фотошаблонов.
Таблица 2 – Время вычисления для различных входных данных
Количество точек зрачка Количество объектов
50 100 200
100 49,51 156,36 534,56
Вторая группа экспериментов показывает зависимость производительности
параллельного приложения от размера входных данных (количество обрабатывае-
мых объектов фиксировано и равно 100, количество процессоров – 4).
Судя по результатам, алгоритм показывает практически линейную масшта-
бируемость. При увеличении количества точек зрачка в 2 раза по координатам X и Y
объем данных для обработки увеличивается в 4 раза. При этом время обработки
возрастает в 3,16 раза для 100 точек, и в 3,42 раза для 200 точек (относительно
времени для 100 точек). Это свидетельствует о хорошей масштабируемости алгорит-
ма, поскольку время работы практически линейно зависит от поступающего объема
данных.
Проверка результата функционирования разработанного ПК МПФ проводилась
путем сравнения с результатами работы программы SIGMA C на изображениях
топологии оригинала, содержащего дефекты стандарта SEMI-P22-0699. Дефекты по-
лучены на установке автоматического контроля ЭМ-6329. Результаты моделирования
совпали, а следовательно, ПК МПФ функционирует правильно.
Заключение
Разработана параллельная реализация моделирования процессов фотолитографии
для применения на суперкомпьютере СКИФ К-1000. Использование параллельных
средств вычисления позволило получить хорошие результаты по ускорению процесса
формирования изображения в слое фоторезиста и последующего автоматического
контроля оригиналов топологии.
Литература
1. Spence C. Full-chip Lithography Simulation and Design analysis – how OPC is changing IC Design / C.
Spence // Proc. SPIE. – 2005. – Vol. 21, iss. 10. – P. 1-14.
2. Poortinga Eric R. Comparing software and hardware simulation tools on an embedded-attenuated PSM /
Eric R. Poortinga [et al.] [Electronic resource]. – 2007. – Mode of access:
http://www.micromagazine.com/archive/00/06/poortinga.html. – Date of access: 12.07.2008.
Дудкин А.А., Инютин А.В., Отвагин А.В.
«Искусственный интеллект» 4’2008 352
4Д
3. Optolith – 2D Optical Lithography Simulator [Electronic resource]. – 2005. – Mode of access:
http://www.silvaco.com/products/vwf/athena/optolith/optolith_datasheet.html. – Date of access: 11.07.2008.
4. Программа Союзного государства «ТРИАДА» [Electronic resource]. – 2006. – Mode of access:
http://supercomp.basnet.by/app_triada_ru.html. – Date of access: 12.07.2008.
5. Аваков С.М. Новые методы и высокопроизводительные алгоритмы детектирования дефектов для
модульной платформы автоматического контроля оригиналов топологии СБИС / С.М. Аваков //
Инженерный вестник. – 2006. – № 1 (21) / 5. – С. 88-97.
6. Аваков С.М. Автоматический контроль топологии планарных структур / С.М. Аваков. – Минск:
ФУАинформ, 2007. – 168 с.
7. Суперкомпьютерные конфигурации СКИФ / Абламейко С.В., Абрамов С.М., Анищенко В.В., Парамо-
нов Н.Н., Чиж О.П. – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, 2005. - 170 с.
8. Абрамов С.М. и др. Программа Союзного государства «Разработка и освоение в серийном произ-
водстве семейства высокопроизводительных вычислительных систем с параллельной архитек-
турой (суперкомпьютеров) и создание прикладных программно-аппаратных комплексов на их основе:
результаты и перспективы» // Вестник связи. - 2001. – № 3. - С. 35-37
9. Sheppard C.J.R., Torok P. Approximate forms for diffraction integrals in high numerical aperture
focusing // Optik. – 1997. – Vol. 105, № 2. – P. 77-82.
10. Voznesensky N.B., Belozubov A.V. Polarization effects on image quality of optical systems with high
numerical apertures // Proc. SPIE. – 1999. – Vol. 3754. – P.366-373.
11. Вознесенский Н.Б., Белозубов А.В., Вознесенская Н.Н., Виноградова Г.Н. Описание векторного электро-
магнитного поля в двойном дипольном приближении // Оптический журнал. – 2002. – Т. 69, № 3. – С. 5-10.
О.А. Дудкін, О.В. Інютін, О.В. Отвагін
Моделювання процесів фотолітографії на суперкомп’ютері СКІФ К-1000
Розроблена паралельна реалізація моделювання процесів фотолітографії для застосування на
суперкомп’ютері СКІФ К-1000. Використання паралельних засобів обчислення дозволило одержати
добрі результати з прискорення процесу формування зображення в шарі фоторезиста і подальшого
автоматичного контролю оригіналів топології.
Alexander Doudkin, Alexander Inyutin, Alexej Otwagin
Modelling of the Photolithography Processes on Supercomputer SKIF К-1000
The parallel realization of modeling of photolithography processes was developed for application on
supercomputer SKIF К-1000. Parallel means of calculation have allowed accelerating of image generation
process in a photoresist layer and the subsequent automatic mask inspection.
Статья поступила в редакцию 12.08.2008.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-7477 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-30T13:27:16Z |
| publishDate | 2008 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Дудкин, А.А. Инютин, А.В. Отвагин, А.В. 2010-03-31T15:14:38Z 2010-03-31T15:14:38Z 2008 Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 / А.А. Дудкин, А.В. Инютин, А.В. Отвагин // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 348-352. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7477 535.317:004.22 Разработана параллельная реализация моделирования процессов фотолитографии для применения на суперкомпьютере СКИФ К-1000. Использование параллельных средств вычисления позволило получить хорошие результаты по ускорению процесса формирования изображения в слое фоторезиста и последующего автоматического контроля оригиналов топологии. Розроблена паралельна реалізація моделювання процесів фотолітографії для застосування на суперкомп’ютері СКІФ К-1000. Використання паралельних засобів обчислення дозволило одержати добрі результати з прискорення процесу формування зображення в шарі фоторезиста і подальшого автоматичного контролю оригіналів топології. The parallel realization of modeling of photolithography processes was developed for application on supercomputer SKIF К-1000. Parallel means of calculation have allowed accelerating of image generation process in a photoresist layer and the subsequent automatic mask inspection. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Распознавание образов. Системы цифровой обработки сигналов и изображений Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 Моделювання процесів фотолітографії на суперкомп’ютері СКІФ К-1000 Modelling of the Photolithography Processes on Supercomputer SKIF К-1000 Article published earlier |
| spellingShingle | Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 Дудкин, А.А. Инютин, А.В. Отвагин, А.В. Распознавание образов. Системы цифровой обработки сигналов и изображений |
| title | Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 |
| title_alt | Моделювання процесів фотолітографії на суперкомп’ютері СКІФ К-1000 Modelling of the Photolithography Processes on Supercomputer SKIF К-1000 |
| title_full | Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 |
| title_fullStr | Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 |
| title_full_unstemmed | Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 |
| title_short | Моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере СКИФ К-1000 |
| title_sort | моделирование процессов фотолитографии на суперкомпьютере скиф к-1000 |
| topic | Распознавание образов. Системы цифровой обработки сигналов и изображений |
| topic_facet | Распознавание образов. Системы цифровой обработки сигналов и изображений |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7477 |
| work_keys_str_mv | AT dudkinaa modelirovanieprocessovfotolitografiinasuperkompʹûtereskifk1000 AT inûtinav modelirovanieprocessovfotolitografiinasuperkompʹûtereskifk1000 AT otvaginav modelirovanieprocessovfotolitografiinasuperkompʹûtereskifk1000 AT dudkinaa modelûvannâprocesívfotolítografíínasuperkompûterískífk1000 AT inûtinav modelûvannâprocesívfotolítografíínasuperkompûterískífk1000 AT otvaginav modelûvannâprocesívfotolítografíínasuperkompûterískífk1000 AT dudkinaa modellingofthephotolithographyprocessesonsupercomputerskifk1000 AT inûtinav modellingofthephotolithographyprocessesonsupercomputerskifk1000 AT otvaginav modellingofthephotolithographyprocessesonsupercomputerskifk1000 |