Программные продукты и системы

Визуализация данных является одним из важнейших этапов процесса извлечения необходимых данных из большого объема информации. Основная задача визуализации – преобразование информации из формата, позволяющего эффективно производить вычисления, в формат, удобный для восприятия и познания человеком. Когнитивные инфокоммуникации находятся на стыке информатики и когнитивной науки [1–3]. Когнитивные подходы заметно упрощают интер-когнитивные коммуникации между высокопроизводительными вычислительными системами и проектировщиками.

В работе [4] рассмотрены проблемы использования когнитивных технологий в наноинженерии, в частности, подход к представлению знаний при проектировании СБИС. Показано, что дальнейшее развитие САПР СБИС требует нового подхода, который использовал бы последние достижения в области когнитивных технологий. Известно, что обнаружение ошибок в топологии СБИС на ранних стадиях проектирования может помочь преодолеть множество сложностей при проектировании и производстве СБИС [5].

В настоящее время технологии двойного шаблона и мультишаблона занимают важное место в производстве СБИС, так как развитие литографии ультрафиолетом задерживается на неопределенный срок. Для технологии мультишаблона критический слой топологии декомпозируется на два или более шаблонов. При трансформации топологии СБИС для технологии двойного шаблона необходимо декомпозировать исходный слой на два новых.

Различные подходы к декомпозиции топологии СБИС для технологии двойного шаблона рассмотрены в работах [6–8]. Также следует заметить, что для трансформации топологии СБИС для технологии двойного шаблона требуются значительные вычислительные ресурсы в силу огромного размера файлов описания топологии. Параллельные алгоритмы трансформации топологии СБИС для технологии двойного шаблона описаны в работах [9, 10].

На современном этапе проектирование и производство электронных приборов требуют новых методов и подходов. Основное преимущество технологии «кремний на изоляторе» – высокая стойкость к спецвоздействиям [11]. Однако существует ряд эффектов, которые приводят к нестабильной работе радиационно-стойких СБИС. Эти проблемы могут быть решены с использованием многозатворных транзисторов (π-, σ-затворные транзисторы) [12], но это приводит к необходимости про- ектирования СБИС с неманхэттенской топологией. В работе [13] представлены параллельные алгоритмы для декомпозиции неманхэттенской топологии, реализованные в программе ParallelDPLayout Migrator.

В программе ParallelDPLayout Migrator для описания графовых моделей применяется язык DOT. Для визуализации графов используется ПО с открытым исходным кодом GraphViz [14]. Программа была протестирована с использованием библиотек Nangate Open Cell Library и Lower Power Open Cell Library [15, 16].

В статье рассматривается дальнейшее расши- рение функциональности программы ParallelDP­Layout Migrator. Описан предлагаемый подход к визуализации противоречий при трансформации топологии СБИС для технологии двойного шаблона, основанный на когнитивных технологиях.

Визуализация данных для поддержки процесса проектирования топологии СБИС

Правильное и удобное представление данных и их визуализация могут заметно влиять на процесс проектирования СБИС. Понимание того, как человек воспринимает информацию, может оказать заметную помощь при разработке систем поддержки принятия решений в рамках процесса проектирования СБИС.

Топология СБИС состоит из множества ячеек, которые, в свою очередь, могут также состоять из множества ячеек. Очевидно, что инженер-проектировщик не может одновременно оперировать тысячами ячеек. Помимо этого, необходимо учитывать параметры технологии двойного шаблона и множество конструкторско-технологических ограничений, в том числе минимальное расстояние между элементами топологии. Модели топологии СБИС на основе графов и геометрический способ их представления широко используются в САПР СБИС. В статье предлагаются новые подходы к визуализации графов противоречий и ограничений с использованием когнитивных элементов, а также подходы к использованию классификации и кластеризации как инструментов для визуализации и аналитической поддержки проектирования топологии СБИС для технологии двойного шаблона.

При трансформации топологии СБИС для технологии двойного шаблона генерируются огромные объемы данных, в числе которых есть данные о противоречиях между полигонами. Однако следует заметить, что после трансформации топология СБИС теряет связь с исходной иерархией ячеек. Это приводит к тому, что инженеру тяжело анализировать полученные результаты. Для решения данной проблемы предлагается использовать специальную модель, которая упрощает локализацию противоречий. При классификации противоречий вершины графа противоречий G распределяются между кластерами согласно исходной иерархии ячеек. Кластеры геометрически представляются в виде прямоугольников. Необходимо отметить, что каждая ячейка может встречаться несколько раз в одной и той же топологии.

Большие кластеры представляют собой ячейки, меньшие кластеры – конкретные экземпляры ячеек. Предлагаемая модель одновременно показывает и геометрические примитивы, из которых состоит топология, и иерархию ячеек.

Авторы предлагают следующую классификацию противоречий между полигонами:

-      внутренние противоречия – противоречия между полигонами в рамках одного экземпляра ячейки;

-      противоречия ячейки – противоречия между полигонами из разных экземпляров одной и той же ячейки;

-      внешние противоречия – противоречия между полигонами, относящимися к разным ячейкам.

Для визуализации предложенной выше классификации противоречий возможно использование цветовой кодировки для представления ребер графа противоречий: ребра, представляющие противоречия первого типа, отображать черным цветом, второго типа – синим, а третьего – красным как наиболее сложные противоречия.

Предложенная классификация противоречий и использование когнитивной графики для представления информации о противоречиях позволяют управлять данными при проектировании СБИС по технологии двойного шаблона. Очевидно, что инженер-проектировщик может выбирать разные проектные решения для разных типов противоречий. Противоречия первого типа можно устранить, изменив топологию одной ячейки. Противоречия второго типа разрешаются выбором другой ячейки или изменением размещения ячеек на кристалле. Последний тип противоречий наиболее сложен, так как необходимо проанализировать множество альтернативных проектных решений.

Экспериментальные исследования

Возможности разработанного ПО могут быть проиллюстрированы на примере трансформации топологии «Сумматор». На рисунке 1 представлен фрагмент топологии сумматора, который не получилось декомпозировать для технологии двойного шаблона. Соответствующий ему граф противоречий G приведен на рисунке 2. Граф противоречий содержит 46 вершин и 57 ребер. На рисунках 1 и 2 полигоны первого слоя и соответствующие им вершины графа противоречий после декомпозиции показаны розовым цветом, полигоны второго слоя и соответствующие им вершины графа противоречий – синим. Полигоны и соответствующие им вер- шины графа противоречий, которые не удалось окрасить и, следовательно, разнести по слоям, показаны серым цветом.

На основе анализа рисунков 1 и 2 проектировщику достаточно сложно определить, какие ячейки исходной топологии привели к неразрешимым противоречиям. На рисунке 3 проиллюстрировано применение предлагаемого подхода с использованием кластеризации на основе исходной иерархии ячеек.

На рисунке 4 даны примеры противоречий всех типов согласно предлагаемой классификации. Ребра, соответствующие противоречиям 1-го типа (противоречия между парами полигонов {ID4, ID27}, {ID6, ID27}, {ID7, ID44}, {ID11, ID35}, {ID11, ID30}, {ID20, ID36}, {ID26, ID29}, {ID24, ID40}, {ID24, ID22}), показаны черным цветом. Ребра, соответствующие противоречиям 2-го типа (противоречия между полигонами {ID26, ID41}, {ID41, ID29}, {ID9, ID29}), показаны синим цветом. Ребра, соответствующие противоречиям 3-го типа (противоречия между полигонами {ID20, ID24}, {ID36, ID22}, {ID36, ID24}, {ID36, ID40}), показаны красным. На основе полученного сред- ствами когнитивной графики визуального пред- ставления противоречий проектировщик может сделать вывод о степени связности различных ячеек в рамках топологии СБИС и переназначить распределение полигонов между слоями.

Необходимо отметить, что кластеризация и представление противоречий с использованием когнитивной графики упрощают процесс принятия проектных решений при проектировании СБИС.

Предложенный подход к аналитической поддержке проектирования СБИС может применяться как для проектирования СБИС, так и для анализа количественных характеристик качества топологии СБИС. Следует заметить, что количество противоречий 2-го и 3-го типов показывают степень связности ячеек в топологии СБИС. В приведенном примере (фрагмент слоя металлизации топологии «Сумматор») более половины противоречий – противоречия 3-го типа (30 из 57 противоречий, более 50 %), что свидетельствует о высокой степени связности ячеек в топологии исследуемой СБИС.

В заключение отметим, что в статье предложен подход к аналитической поддержке проектирования топологии СБИС. Очевидно, что предложенный подход для обработки противоречий при трансформации топологии СБИС, базирующийся на использовании когнитивных технологий, упрощает проектирование топологии СБИС.

Предложенный подход реализован в новой версии программы ParallelDPLayout Migrator. Все графы (рис. 2–4) были получены при ее использовании и визуализированы при помощи библиотеки с открытым исходным кодом GraphViz [14].

Необходимо отметить, что предложенный подход может быть расширен при проектировании СБИС и для технологии мультишаблона.

Литература

1.     Baranyi P., Csapo A. Definition and Synergies of Cognitive Infocommunications. Acta Polytechnica Hungarica, 2012, vol. 9, pp. 67–83.

2.     Persa G., Csapo A., Baranyi P. CogInfoCom Systems from an Interaction Perspective – A Pilot Application for EtoCom. Journ. of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 2012, vol. 16, no. 2, pp. 297–304.

3.     Sallai G. The Cradle of Cognitive Infocommunications. Acta Polytechnica Hungarica, 2012, vol. 9, no. 1, pp. 171–181.

4.     Shakhnov V., Zinchenko L., Makarchuk V., Verstov V. Heterogeneous Knowledge Representation for VLSI Systems and MEMS Design. Proc. 2013 IEEE 4th Intern. Conf. Cognitive Infocommunications (CogInfoCom), 2013, pp. 189–194.

5.     Patterson O.D., Ryan D.A., Monkowski M.D., Nguyen-Ngoc D., Morgenfeld B., Chung-ham Lee, Chieh-Hung Liu, Chi-ming Chen, Shih-Tsung Chen. Early Detection of Systematic Patterning Problems for a 22nm SOI Technology using E-Beam Hot Spot Inspection. Proc. SEMI2013, 2013, pp. 295–300.

6.     Ghaida R.S., Agarwal K.B., Nassif S.R., Xin Y., Lieb- mann L.W., Gupta P. Layout Decomposition and Legalization for Double-Patterning Technology. Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, IEEE Transactions on, 2013, vol. 2, pp. 202–215.

7.     Zigang X., Yuelin D., Hongbo Z., Wong M.D.F. A Polynomial Time Exact Algorithm for Overlay-Resistant Self-Aligned Double Patterning (SADP) Layout Decomposition. Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, IEEE Transactions on, 2013, vol. 8, pp. 1228–1239.

8.     Шахнов В.А., Зинченко Л.А., Резчикова Е.В., Аверьянихин А.Е. Алгоритм преобразования топологии субмикронных СБИС // Вестн. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011, pp. 20–28.

9.     Шахнов В.А., Зинченко Л.А., Верстов В.А. Транс- формация топологии субмикронных СБИС для технологии двойного шаблона // Микроэлектроника. 2013. Т. 42. № 6. С. 427–439.

10.  Hailong Y., Yici C., Wei Z. WIPAL: window-based parallel layout decomposition in double patterning lithography. Proc. IEEE Intern. Conf. on Solid-State and Integrated Circuit Technology (ICSICT), 2012, pp. 1–4.

11.  Bernstein K., Rohrer N.J. SOI Circuit Design Concepts. Kluwer Academic Publishers, London, 2003, 222 p.

12.  Colinge J. Multi-gate SOI MOSFETs. Solid-State Electronics, 2004, vol. 48, pp. 897–905.

13.  Shakhnov V.A., Zinchenko L.A., Verstov V.A. Parallel Algorithm of SOI Layout Decomposition for Double Patterning Lithography on High-Performance Computer Platforms. Technolo- gical Innovation for Collective Awareness Systems. IFIP Advances in Information and Communication Technology, 2014, vol. 423, pp. 543–550.

14.  Graphviz. URL: http://www.graphviz.org/ (дата обращения: 18.01.2016).

15.  Zinchenko L.A., Makarchuk V.V., Verstov V.A. SOI layout decomposition for double patterning lithography on high-performance computer platforms. Proc. SPIE 9440, Intern. Conf. on Micro- and Nano-Electronics 2014, 94400X, 2014. URL: http:// proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=2086493 (дата обращения: 18.01.2016).

16.  NanGate, Inc. NanGate 45nm Open Cell Library. URL: http://www.nangate.com/?page_id=2325, 2008 (дата обращения: 18.01.2016).