CN104375377B - 一种缩小版图数据大小的方法 - Google Patents

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    • G03F1/36—Masks having proximity correction features; Preparation thereof, e.g. optical proximity correction [OPC] design processes

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Abstract

本申请公开了一种缩小版图数据大小的方法，包括如下步骤：第1步，在同一硅片版图的不同芯片版图之间寻找芯片间最大共通图形组合。第2步，在每个芯片版图内部寻找芯片内最大共通图形组合。第3步，将同一硅片版图的芯片间最大共通图形组合、每个芯片版图的芯片内最大共通图形组合分别作为一个对象，在版图数据中原来出现这些图形组合的地方替换为对相应对象的引用。本申请通过对版图数据进行无损压缩，可以显著减小其数据大小，从而加快了版图数据的传输时间，提高了版图数据的处理效率，节省了版图数据的存储空间。

Description

一种缩小版图数据大小的方法
技术领域
本申请涉及一种对半导体集成电路的版图数据进行处理的方法。
背景技术
光学临近修正（OPC，optical proximity correction）是通过预先改变光刻掩模版上的图形形状和尺寸，例如预先补偿线宽偏差（linewidth bias）、线末段缩短（line-endshortening）、拐角圆滑（corner rounding），并采用修正边缘布局错误或特征参数偏差等措施，使得这些改变正好能够补偿曝光系统所造成的光学临近效应（OPE，OpticalProximity Effect），从而使得光刻后硅片上图形与设计图形基本一致。
对于关键尺寸在0.13μm以下的半导体制造工艺而言，对版图进行光学临近修正是最重要的步骤之一。这可以显著提高集成电路生产时的图形准确度，然而也使得版图数据大小显著增加。统计发现，某一款集成电路产品在进行光学临近修正之后的版图数据大小通常为进行光学临近修正之前的版图数据大小的5～10倍。
版图数据的大小暴增对于光刻掩膜版的制造是极为不利的。首先，传输版图数据将花费大量时间。如果版图数据大小达到1TB即1012字节，那么传输时间将长达一天。其次，制造光刻掩膜版的部门对版图数据的处理时间也将线性增长。再次，存储版图数据也将占用大量存储空间。
发明内容
本申请所要解决的技术问题是提供一种对版图数据进行无损压缩的的方法，可以显著地降低版图数据的大小。
为解决上述技术问题，本申请缩小版图数据大小的方法包括如下步骤：
第1步，在同一硅片版图的不同芯片版图之间寻找芯片间最大共通图形组合；某一个图形组合假设由m个图形组成，m为自然数；该图形组合在同一硅片版图中出现的总次数为r，r为≥2的自然数；则m*r的值最大的那一个图形组合就是芯片间最大共通图形组合；
第2步，在每个芯片版图内部寻找芯片内最大共通图形组合；某一个图形组合假设由m个图形组成，该图形组合在某一个芯片版图中出现的次数为r，r为≥2的自然数，则m*r的值最大的那一个图形组合就是芯片内最大共通图形组合；
第3步，将同一硅片版图的芯片间最大共通图形组合、每个芯片版图的芯片内最大共通图形组合分别作为一个对象，在版图数据中原来出现芯片间最大共同图形组合、各个芯片内最大共通图形组合的地方替换为对相应对象的引用。
本申请通过对版图数据进行无损压缩，可以显著减小其数据大小，从而加快了版图数据的传输时间，提高了版图数据的处理效率，节省了版图数据的存储空间。
附图说明
图1是版图中图形组合重复出现的示意图；
图2是本申请缩小版图数据的方法的流程图；
图3是本申请所述方法第1步寻找芯片间最大共通图形组合的示意图；
图4是本申请所述方法第2步寻找芯片内最大共通图形组合的示意图。
具体实施方式
通用的压缩算法例如zip压缩算法，是基于数据文件的二进制代码的重复性进行压缩。这种重复性表现为两种：一种是短语形式的重复，即三个字节以上的重复；另一种是单字节的重复。对于短语形式的重复，zip压缩算法用两个数字来表示：第一个数字表示重复位置距当前压缩位置的距离，第二个数字表示重复的长度。假设这两个数字各占一个字节，于是数据便得到了压缩。对于单字节的重复，zip压缩算法给256种单字节的取值情况重新编码，使出现较多次数的单字节取值使用较短的编码，出现较少次数的单字节取值使用较长的编码。这样一来，变短的字节相对于变长的字节更多，文件的总长度就会减少。
集成电路版图数据具有这样的特点：有很多图形是重复出现的。如图1所示，圈中的2个多边形图形构成了一个图形组合，该图形组合重复出现了多次。本申请正是利用了集成电路版图（integrated circuit layout）自身所具有的图形组合的重复出现特性，对版图数据进行无损压缩。因而，本申请所述方法更适用于对版图数据的无损压缩，且具有更高的可靠性和压缩比。
请参阅图2，本申请缩小版图数据大小的方法具体包括如下步骤：
第1步，在同一硅片（wafer，也称晶圆）版图的不同芯片（cell）版图之间寻找芯片间最大共通图形组合。众所周知，在同一硅片上制造有多个芯片，那么同一硅片的版图就由多个芯片版图所组成。某一个图形组合假设由m个图形组成，m为自然数；该图形组合在同一硅片版图中出现的总次数为r，r为≥2的自然数；则m*r的值最大的那一个图形组合就是芯片间最大共通图形组合。
第2步，在每个芯片版图内部寻找芯片内最大共通图形组合。某一个图形组合假设由m个图形组成，该图形组合在某一个芯片版图中出现的次数为r，r为≥2的自然数，则m*r的值最大的那一个图形组合就是芯片内最大共通图形组合。
第3步，将同一硅片版图的芯片间最大共通图形组合作为一个对象，将每个芯片版图的芯片内最大共通图形组合各作为一个对象，在版图数据中原来出现芯片间最大共同图形组合、各个芯片内最大共通图形组合的地方删除掉，而替换为引用相应对象，从而极大地压缩了版图数据的大小。
所述方法第1步具体又包括如下步骤：
第1.1步，遍历同一硅片版图的所有芯片版图，找到同时符合以下两个条件的图形组合：
其一，该图形组合在同一硅片版图中出现的总次数为r，r为≥2的自然数；（即该图形组合在同一硅片版图中至少出现2次）
其二，该图形组合由m个图形组成，m为最大值；（即该图形组合由最多个图形所组成）
第1.2步，计算第1.1步所找到的图形组合的m*r值；
第1.3步，在第1.1步所找到的图形组合中，取消任意一个或多个图形，新的图形组合由n个图形所组成，n＜m。对新的图形组合统计在同一硅片版图的所有芯片版图中出现的总次数s，计算n*s值；
第1.4步，将第1.2步、1.3步所计算的m*r值、n*s值中最大的值所对应的图形组合作为芯片间最大共通图形组合。
请参阅图3，假设同一硅片有且仅有三个芯片，分别是芯片A、芯片B、芯片C。首先寻找由最多个图形组成、且在同一硅片版图中出现2次以上的图形组合，找到了图形组合1，其由5个图形组成，在同一硅片版图中总共出现了2次，m*r值为10。然后将图形组合1去掉右下角的图形，形成图形组合2，其由4个图形组成，在同一硅片版图中总共出现了3次，n*s值为12。还可以从图形组合1中去掉其他一个或多个图形，每次均计算n*s值。最后比较m*r值及各个n*s值发现图形组合2具有最大值，那么图形组合2就是该硅片上的芯片间最大共通图形组合。
所述方法第2步具体又包括如下步骤：
第2.1步，遍历某一个芯片版图，找到同时符合以下两个条件的图形组合：
其一，该图形组合在该芯片版图中出现的总次数为r，r为最大值；（即该图形组合在该芯片版图中出现的次数最多）
其二，该图形组合由m个图形组成，m为自然数；（即该图形组合由一个或多个图形所组成）
第2.2步，计算第2.1步所找到的图形组合的m*r值；
第2.3步，在第2.1步所找到的图形组合中，增加任意一个或多个图形，新的图形组合由n个图形所组成，n＞m。对新的图形组合统计在该芯片版图中出现的总次数s，计算n*s值；
第2.4步，将第2.2步、2.3步所计算的m*r值、n*s值中最大的值所对应的图形组合作为芯片内最大共通图形组合。
请参阅图4，在某一芯片版图内，首先寻找由一个或多个图形组成的、且在该芯片版图中出现最多次数的图形组合，找到了图形组合1，其由1个图形组成，在该芯片版图中总共出现了5次，m*r值为5。然后在图形组合1的基础上增加一个或多个图形，例如图形组合2、图形组合3、图形组合4等（还有许多未图示的新的图形组合），这些新的图形组合由n个图形所组成，在该芯片版图内出现的次数为s，并计算每个新图形组合的n*s值。最后比较m*r值及各个n*s值发现图形组合3具有最大值，那么图形组合3就是该芯片的芯片间最大共通图形组合。
在判定某个图形是否重复出现，需要结合形状与尺寸两个因素来确定。以多边形图形为例，只有各顶点坐标之间的相对位置关系一致，才判定为重复出现。在判定某个图形组合是否重复出现，则需要结合其中各个图形的形状、尺寸、各个图形之间的相对位置关系来确定。
本申请可以对版图数据进行快速、高效压缩，以常见的GDSII格式的版图数据为例，存储r次重复出现的由m个多边形所组成的图形组合，假设每个多边形都是矩形，矩形有4个顶点坐标，本申请可以节省存储4*(r-1)*m个坐标。GDSII格式的版图数据中，一个坐标点由2*4字节存储，其中X轴坐标和Y轴坐标各4字节，本申请可以节省了4*(r-1)*m*8字节的大小。如果多边形具有的顶点数量更多，则节省的数据大小也就越大。
本申请特别适用于对OPC版图（即进行了光学临近修正之后的版图）数据进行无损压缩。试验显示，本申请所述方法处理后的OPC版图数据与原始的OPC版图数据相比，可以缩减30%～50%的大小。
以上仅为本申请的优选实施例，并不用于限定本申请。对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种缩小版图数据大小的方法，其特征是，包括如下步骤：
第1步，在同一硅片版图的不同芯片版图之间寻找芯片间最大共通图形组合；某一个图形组合假设由m个图形组成，m为自然数；该图形组合在同一硅片版图中出现的总次数为r，r为≥2的自然数；则m*r的值最大的那一个图形组合就是芯片间最大共通图形组合；
所述第1步具体包括：
第1.1步，遍历同一硅片版图的所有芯片版图，找到同时符合以下两个条件的图形组合：
其一，该图形组合在同一硅片版图中至少出现2次；
其二，该图形组合由最多个图形所组成；
第1.2步，计算第1.1步所找到的图形组合的m*r值；
第1.3步，在第1.1步所找到的图形组合中，取消任意一个或多个图形，新的图形组合由n个图形所组成，n＜m；对新的图形组合统计在同一硅片版图的所有芯片版图中出现的总次数s，计算n*s值；
第1.4步，将第1.2步、1.3步所计算的m*r值、n*s值中最大的值所对应的图形组合作为芯片间最大共通图形组合；
第2步，在每个芯片版图内部寻找芯片内最大共通图形组合；某一个图形组合假设由m个图形组成，该图形组合在某一个芯片版图中出现的次数为r，r为≥2的自然数，则m*r的值最大的那一个图形组合就是芯片内最大共通图形组合；
所述第2步具体又包括如下步骤：
第2.1步，遍历某一个芯片版图，找到同时符合以下两个条件的图形组合：
其一，该图形组合在该芯片版图中出现的次数最多；
其二，该图形组合由一个或多个图形所组成；
第2.2步，计算第2.1步所找到的图形组合的m*r值；
第2.3步，在第2.1步所找到的图形组合中，增加任意一个或多个图形，新的图形组合由n个图形所组成，n＞m；对新的图形组合统计在该芯片版图中出现的总次数s，计算n*s值；
第2.4步，将第2.2步、2.3步所计算的m*r值、n*s值中最大的值所对应的图形组合作为芯片内最大共通图形组合；
第3步，将同一硅片版图的芯片间最大共通图形组合、每个芯片版图的芯片内最大共通图形组合分别作为一个对象，在版图数据中原来出现芯片间最大共同图形组合、各个芯片内最大共通图形组合的地方替换为对相应对象的引用。
2.根据权利要求1所述的缩小版图数据大小的方法，其特征是，在判定某个图形是否重复出现时，结合图形的形状与尺寸来确定；
在判定某个图形组合是否重复出现时，结合其中各个图形的形状、尺寸、各个图形之间的相对位置关系来确定。
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