JPH0443466A - マスクパターンデータの処理方法 - Google Patents
マスクパターンデータの処理方法Info
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- JPH0443466A JPH0443466A JP2150804A JP15080490A JPH0443466A JP H0443466 A JPH0443466 A JP H0443466A JP 2150804 A JP2150804 A JP 2150804A JP 15080490 A JP15080490 A JP 15080490A JP H0443466 A JPH0443466 A JP H0443466A
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- processing
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- cpu
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- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 61
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 125000001475 halogen functional group Chemical group 0.000 description 1
Landscapes
- Preparing Plates And Mask In Photomechanical Process (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［概要］
マスクパターンデータの露光装置用データ又は検査装置
用データへの変換処理を複数の処理装置を使用した並列
処理で行うマスクパターンデータの処理方法に関し、 各処理装置が処理すべきデータ量を平均化し、処理時間
の短縮化を図ることができるようにすることを目的とし
、 前記マスクパターンデータを前記複数の処理装置の数よ
りも多くのデータ群に分割し、これらデータ群中、任意
のデータ群を１個ずつ前記複数の処理装置に割り当てて
並列処理を開始し、その後は、処理の終了した処理装置
に対して順次、前記データ群中、未処理のデータ群を１
個ずつ割り当てて前記マスクパターンデータを処理する
ようにする。
用データへの変換処理を複数の処理装置を使用した並列
処理で行うマスクパターンデータの処理方法に関し、 各処理装置が処理すべきデータ量を平均化し、処理時間
の短縮化を図ることができるようにすることを目的とし
、 前記マスクパターンデータを前記複数の処理装置の数よ
りも多くのデータ群に分割し、これらデータ群中、任意
のデータ群を１個ずつ前記複数の処理装置に割り当てて
並列処理を開始し、その後は、処理の終了した処理装置
に対して順次、前記データ群中、未処理のデータ群を１
個ずつ割り当てて前記マスクパターンデータを処理する
ようにする。
［産業上の利用分野コ
本発明は、ＬＳＩを製造する場合に使用されるマスク（
レチクルを含む）を製造するに必要とされるマスクパタ
ーンデータ（設計データ）の露光装置用データ又は検査
装置用データへの変換処理を複数の処理装Ｗ（以下、Ｃ
ＰＵという）を使用した並列処理で行うマスクパターン
データの処理方法に関する。
レチクルを含む）を製造するに必要とされるマスクパタ
ーンデータ（設計データ）の露光装置用データ又は検査
装置用データへの変換処理を複数の処理装Ｗ（以下、Ｃ
ＰＵという）を使用した並列処理で行うマスクパターン
データの処理方法に関する。
近年、ＬＳＩは、ますます高集積化する傾向にあり、こ
れに対応して、マスクパターンデータのデータ量も増大
化し、露光装置用データ又は検査装置用データへの変換
処理時間に多大の時間を要するに至っている。そこで、
この変換処理時間の短縮化を図るため、１個のＣＰＵを
使用した処理に代わり、複数のＣＰＵを使用した並列処
理が行われるようになっている。
れに対応して、マスクパターンデータのデータ量も増大
化し、露光装置用データ又は検査装置用データへの変換
処理時間に多大の時間を要するに至っている。そこで、
この変換処理時間の短縮化を図るため、１個のＣＰＵを
使用した処理に代わり、複数のＣＰＵを使用した並列処
理が行われるようになっている。
［従来の技術］
まず、第３図及び第４図を参照して、従来のマスクパタ
ーンデータの処理方法の一例につき説明する。
ーンデータの処理方法の一例につき説明する。
第３図において、１はマスクパターンデータの一例の内
容をいわゆるレチクルイメージで示したものであって、
２〜２６（実線によって縦５列、横５列に区分された部
分）はいわゆるフィールド（副偏向領域）、２７（斜線
を施した部分）はパターンが存在する部分を示している
。
容をいわゆるレチクルイメージで示したものであって、
２〜２６（実線によって縦５列、横５列に区分された部
分）はいわゆるフィールド（副偏向領域）、２７（斜線
を施した部分）はパターンが存在する部分を示している
。
ここに、従来のマスクパターンデータの処理方法におい
ては、例えば、データ処理用のＣＰＵとして、５個のＣ
ＰＵ２・８〜３２を用意した場合、これに対応して、マ
スクパターンデータ１を５個の部分、例えば、フィール
ド２〜６の部分、フィールド７〜１１の部分、フィール
ド１２〜１６の部分、フィールド１７〜２１の部分、フ
ィールド２２〜２６の部分に分割し、例えば、フィール
ド２〜６の部分のデータについてはＣＰＵ２８に割り当
て、フィールド７〜１１の部分のデータについてはＣＰ
Ｕ２９に割り当て、フィールド１２へ１６の部分のデー
タについてはＣＰｔＪ３０に割り当て、フィールド１７
〜２１の部分のデータについてはＣＰＵ３１に割り当て
、フィールド２２〜２６の部分のデータについてはＣＰ
Ｕ３２に割り当てて、並列処理を行うようにしていた。
ては、例えば、データ処理用のＣＰＵとして、５個のＣ
ＰＵ２・８〜３２を用意した場合、これに対応して、マ
スクパターンデータ１を５個の部分、例えば、フィール
ド２〜６の部分、フィールド７〜１１の部分、フィール
ド１２〜１６の部分、フィールド１７〜２１の部分、フ
ィールド２２〜２６の部分に分割し、例えば、フィール
ド２〜６の部分のデータについてはＣＰＵ２８に割り当
て、フィールド７〜１１の部分のデータについてはＣＰ
Ｕ２９に割り当て、フィールド１２へ１６の部分のデー
タについてはＣＰｔＪ３０に割り当て、フィールド１７
〜２１の部分のデータについてはＣＰＵ３１に割り当て
、フィールド２２〜２６の部分のデータについてはＣＰ
Ｕ３２に割り当てて、並列処理を行うようにしていた。
なお、以下、フィールドｎの部分のデータをフィールド
データＦＤｎと呼ぶ。
データＦＤｎと呼ぶ。
ここで例えば、パターンが存在する領域２７におけるパ
ターン密度が同一であり、かつ、ＣＰＯ２８〜３２の動
作速度が同一で、フィールド４の部分の処理にｔ時間を
要するものと仮定すると、フィールド２．３．６〜８．
１１．１６．２２〜２５の部分については、処理すべき
データはゼロであるから、ＣＰＯ２８〜３２と、これら
が処理するフィールドデータと、処理時間との関係は、
第４図に示すようになる。即ち、この例の場合には、処
理時間として１４を時間を要することになる。他方、仮
に１個のＣＰＵで処理を行うとすれば、２９を時間を要
することになる。
ターン密度が同一であり、かつ、ＣＰＯ２８〜３２の動
作速度が同一で、フィールド４の部分の処理にｔ時間を
要するものと仮定すると、フィールド２．３．６〜８．
１１．１６．２２〜２５の部分については、処理すべき
データはゼロであるから、ＣＰＯ２８〜３２と、これら
が処理するフィールドデータと、処理時間との関係は、
第４図に示すようになる。即ち、この例の場合には、処
理時間として１４を時間を要することになる。他方、仮
に１個のＣＰＵで処理を行うとすれば、２９を時間を要
することになる。
この例から明らかなように、かかる従来のマスクパター
ンデータの処理方法によれば、１個のＣＰＵで処理する
場合に比較して、処理時間を大幅に短縮することができ
る。
ンデータの処理方法によれば、１個のＣＰＵで処理する
場合に比較して、処理時間を大幅に短縮することができ
る。
［発明が解決しようとする課題〕
しかしながら、かかる従来のマスクパターンデータの処
理方法においては、処−理時間は、最大のデータ量を与
えられなＣＰＵ（前例では、ＣＰＵ３１）の全動作時間
に一致することになる。このため、複数のＣＰＵに割り
当てるデータ量に大きなバラツキがある場合には、遊休
時間の多いＣＰＵが存在してしまい、必ずしも効率的な
処理を行うことができないという問題点があった。例え
ば、前例の場合、ＣＰＵ２８は１２を時間の遊休時間、
Ｃ，ＰＵ２９は１０を時間の遊休時間、ＣＰＵ３０ハロ
ｔ 時ｒｍノＭ体時Ｅ、ＣＰＵ３２がｌ ３ｔｅｅｍ
の遊休時間を有している。これら遊休時間を減らすこと
ができれば、さらに処理時間の短縮化を図ることが可能
となる。
理方法においては、処−理時間は、最大のデータ量を与
えられなＣＰＵ（前例では、ＣＰＵ３１）の全動作時間
に一致することになる。このため、複数のＣＰＵに割り
当てるデータ量に大きなバラツキがある場合には、遊休
時間の多いＣＰＵが存在してしまい、必ずしも効率的な
処理を行うことができないという問題点があった。例え
ば、前例の場合、ＣＰＵ２８は１２を時間の遊休時間、
Ｃ，ＰＵ２９は１０を時間の遊休時間、ＣＰＵ３０ハロ
ｔ 時ｒｍノＭ体時Ｅ、ＣＰＵ３２がｌ ３ｔｅｅｍ
の遊休時間を有している。これら遊休時間を減らすこと
ができれば、さらに処理時間の短縮化を図ることが可能
となる。
本発明は、かかる点にかんがみ、各ＣＰＵが処理すべき
データ量を平均化し、処理時間の短縮化を図ることがで
きるマスクパターンデータの処理方法を提供することを
目的とする。
データ量を平均化し、処理時間の短縮化を図ることがで
きるマスクパターンデータの処理方法を提供することを
目的とする。
［課題を解決するための手段］
本発明によるマスク・パターン・データの処理方法は、
マスクパターンデータの露光装置用データ又は検査装置
用データへの変換処理を複数のＣＰＵを使用した並列処
理で行うマスクパターンデータの処理方法において、前
記マスクパターンデータを前記複数のＣＰＵの数よりも
多くのデータ群に分割し、これらデータ群中、任意のデ
ータ群を１個ずつ前記複数のＣＰＵに割り当てて並列処
理を開始し、その後は、処理の終了したＣＰＵに対して
順次、前記データ群中、未処理のデータ群を１個ずつ割
り当てて前記マスクパターンデータを処理するというも
のである。
マスクパターンデータの露光装置用データ又は検査装置
用データへの変換処理を複数のＣＰＵを使用した並列処
理で行うマスクパターンデータの処理方法において、前
記マスクパターンデータを前記複数のＣＰＵの数よりも
多くのデータ群に分割し、これらデータ群中、任意のデ
ータ群を１個ずつ前記複数のＣＰＵに割り当てて並列処
理を開始し、その後は、処理の終了したＣＰＵに対して
順次、前記データ群中、未処理のデータ群を１個ずつ割
り当てて前記マスクパターンデータを処理するというも
のである。
［作用］
かかる本発明においては、割り当てられたデータ群の処
理を終了したＣＰＵは、その後、引き続き、未処理のデ
ータ群が存在する限り、未処理のデータ群が１個を単位
として割り当てられるので、各ＣＰＵの動作時間が平均
化される。換言すれば、各ＣＰＵが処理すべきデータ量
が平均化される。
理を終了したＣＰＵは、その後、引き続き、未処理のデ
ータ群が存在する限り、未処理のデータ群が１個を単位
として割り当てられるので、各ＣＰＵの動作時間が平均
化される。換言すれば、各ＣＰＵが処理すべきデータ量
が平均化される。
したがって、処理時間の短縮化を図ることができる。
［実施例コ
以下、第１図及び第２図を参照して、本発明の一実施例
につき説明する。
につき説明する。
本実施例は第３図に示すマスクパターンデータ１の処理
につき本発明を適用した場合であって、第３図従来例の
場合と同様に５個のＣＰＵ２８〜３２で処理する場合を
例にしている。
につき本発明を適用した場合であって、第３図従来例の
場合と同様に５個のＣＰＵ２８〜３２で処理する場合を
例にしている。
本実施例においては、ＣＰＵ２８〜３２の制御及び処理
すべきデータのＣＰＵ２８〜３２に対する供給を制御す
るものとして、第１図に示すように、制御用のＣＰＵ３
３を用意する。そして、マスクパターンデータ１を２５
群のフィールドデータＦＤ２〜ＦＤ２６に分割し、第２
図に示すように、Ｔ＝Ｏにおいて、フィールドデータＦ
Ｄ４、ＦＤ５、ＦＤ９、ＦＤＩＯ５ＦＤ１２をそれぞれ
ＣＰＵ２８．２９．３０．３１．３２に割り当てて並列
処理を開始させる。
すべきデータのＣＰＵ２８〜３２に対する供給を制御す
るものとして、第１図に示すように、制御用のＣＰＵ３
３を用意する。そして、マスクパターンデータ１を２５
群のフィールドデータＦＤ２〜ＦＤ２６に分割し、第２
図に示すように、Ｔ＝Ｏにおいて、フィールドデータＦ
Ｄ４、ＦＤ５、ＦＤ９、ＦＤＩＯ５ＦＤ１２をそれぞれ
ＣＰＵ２８．２９．３０．３１．３２に割り当てて並列
処理を開始させる。
ここに、本実施例の場合も、従来例で説明したように、
パターンが存在する領域２７におけるパターンの密度が
同一であり、かつ、ＣＰＵ２８〜３２の動作速度が同一
で、フィールド４の部分の処理にｔ時間を要するものと
仮定すると、Ｔ＝ｔで、ＣＰＵ２８．２９．３２がそれ
ぞれフィールドデータＦＤ４、ＦＤ５、ＦＣｌ２につき
、その処理を終了することになる。そこで、これらＣＰ
Ｕ２８．２９．３２に対して、それぞれ引き続き処理す
べきデータとしてフィールドデータＦＤ１３、ＦＣｌ２
、ＦＣｌ５を割り当てて、処理を続行させる。
パターンが存在する領域２７におけるパターンの密度が
同一であり、かつ、ＣＰＵ２８〜３２の動作速度が同一
で、フィールド４の部分の処理にｔ時間を要するものと
仮定すると、Ｔ＝ｔで、ＣＰＵ２８．２９．３２がそれ
ぞれフィールドデータＦＤ４、ＦＤ５、ＦＣｌ２につき
、その処理を終了することになる。そこで、これらＣＰ
Ｕ２８．２９．３２に対して、それぞれ引き続き処理す
べきデータとしてフィールドデータＦＤ１３、ＦＣｌ２
、ＦＣｌ５を割り当てて、処理を続行させる。
その後、Ｔ＝２ｔになると、ＣＰＵ３０．３１がそれぞ
れフィールドデータＦＤ９、ＦＤＩＯにつき、その処理
を終了する。そこで、これらＣＰｔＪ３０．３１に対し
て、それぞれ引き続き処理すべきデータとしてフィール
ドデータＦＤ１７、ＦＣｌ２を割り当てて、処理を続行
させる。
れフィールドデータＦＤ９、ＦＤＩＯにつき、その処理
を終了する。そこで、これらＣＰｔＪ３０．３１に対し
て、それぞれ引き続き処理すべきデータとしてフィール
ドデータＦＤ１７、ＦＣｌ２を割り当てて、処理を続行
させる。
その後、Ｔ＝３ｔになると、ＣＰＵ２８．３２がそれぞ
れフィールドデータＦＤ１３、ＦＣｌ５につき、その処
理を終了する。そこで、こｉｔらＣＰＵ２８．３２に対
して、それぞれ引き続き処理すべきデータとしてフィー
ルドデータＦＤ１９、ＦＤ２０を割り当てて、処理を続
行させる。
れフィールドデータＦＤ１３、ＦＣｌ５につき、その処
理を終了する。そこで、こｉｔらＣＰＵ２８．３２に対
して、それぞれ引き続き処理すべきデータとしてフィー
ルドデータＦＤ１９、ＦＤ２０を割り当てて、処理を続
行させる。
その後、Ｔ＝４ ｔになると、ＣＰＵ２９．３０がそれ
ぞれフィールドデータＦＤ１４、ＦＣｌ７につき、その
処理を終了する。そこで、これらＣＰＵ２９．３０に対
して、それぞれ引き続き処理すべきデータとしてフィー
ルドデータＦＤ２１、ＦＤ２６を割り当てて、処理を続
行させる。
ぞれフィールドデータＦＤ１４、ＦＣｌ７につき、その
処理を終了する。そこで、これらＣＰＵ２９．３０に対
して、それぞれ引き続き処理すべきデータとしてフィー
ルドデータＦＤ２１、ＦＤ２６を割り当てて、処理を続
行させる。
その後、Ｔ＝５ｔになると、ＣＰＵ２９．３０がそれぞ
れフィールドデータＦＤ２１、ＦＤ２６につき、その処
理を終了する。また、Ｔ＝６ｔになると、ＣＰＬＪ３１
．３２がそれぞれフィールドデータＦＤ１８、ＦＤ２０
につき、その処理を終了する。そして、Ｔ＝７ｔになる
と、ＣＰＵ２８がフィールドデータＦ Ｄ １．９につ
き、その処理を終了する。ここに、マスクパターンデー
タ１につき、処理が終了する。
れフィールドデータＦＤ２１、ＦＤ２６につき、その処
理を終了する。また、Ｔ＝６ｔになると、ＣＰＬＪ３１
．３２がそれぞれフィールドデータＦＤ１８、ＦＤ２０
につき、その処理を終了する。そして、Ｔ＝７ｔになる
と、ＣＰＵ２８がフィールドデータＦ Ｄ １．９につ
き、その処理を終了する。ここに、マスクパターンデー
タ１につき、処理が終了する。
このように、本実施例によれば、ＣＰＵ２８〜３２が処
理すべきデータ量を平均化することができるので、７を
時間で処理を終了させることができる。なお、前述した
従来例の場合には１４を時間を要している（第４図参照
）。
理すべきデータ量を平均化することができるので、７を
時間で処理を終了させることができる。なお、前述した
従来例の場合には１４を時間を要している（第４図参照
）。
［発明の効果〕
以上のように、本発明によれば、割り当てられたデータ
群の処理を終了したＣＰＵは、その後、引き続き、未処
理のデータ群が存在する限り、未処理のデータ群が１個
ずつ割り当てられるので、各ＣＰＵが処理すべきデータ
量を平均化し、処理時間の短縮化を図ることができる。
群の処理を終了したＣＰＵは、その後、引き続き、未処
理のデータ群が存在する限り、未処理のデータ群が１個
ずつ割り当てられるので、各ＣＰＵが処理すべきデータ
量を平均化し、処理時間の短縮化を図ることができる。
第３図及び第４図はそれぞれ従来のマスクパターンデー
タの処理方法の一例を説明するための図である。
タの処理方法の一例を説明するための図である。
１・・・マスクパターンデータの一例
の内容をレチクルイメージで
示したもの
２〜２６・・・フィールド
２８〜３２・・・データ処理用のＣＰＵ３３・・・制御
用のＣＰＵ
用のＣＰＵ
第１図及び第２図はそれぞれ本発明によるマスクパター
ンデータの処理方法の一実施例を説明するための図、
ンデータの処理方法の一実施例を説明するための図、
Claims (2)
- （１）マスクパターンデータの露光装置用データ又は検
査装置用データへの変換処理を複数の処理装置を使用し
た並列処理で行うマスクパターンデータの処理方法にお
いて、 前記マスクパターンデータを前記複数の処理装置の数よ
りも多くのデータ群に分割し、これらデータ群中、任意
のデータ群を１個ずつ前記複数の処理装置に割り当てて
並列処理を開始し、その後は、処理の終了した処理装置
に対して順次、前記データ群中、未処理のデータ群を１
個ずつ割り当てて前記マスクパターンデータを処理する
ことを特徴とするマスクパターンデータの処理方法。 - （２）前記データ群は、１フィールドを単位としたデー
タ群であることを特徴とする請求項１記載のマスクパタ
ーンデータの処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2150804A JPH0443466A (ja) | 1990-06-08 | 1990-06-08 | マスクパターンデータの処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2150804A JPH0443466A (ja) | 1990-06-08 | 1990-06-08 | マスクパターンデータの処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0443466A true JPH0443466A (ja) | 1992-02-13 |
Family
ID=15504793
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2150804A Pending JPH0443466A (ja) | 1990-06-08 | 1990-06-08 | マスクパターンデータの処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0443466A (ja) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60209875A (ja) * | 1984-04-04 | 1985-10-22 | Hitachi Ltd | 配線装置 |
| JPS62212882A (ja) * | 1986-03-14 | 1987-09-18 | Fujitsu Ltd | 並列計算機システム |
-
1990
- 1990-06-08 JP JP2150804A patent/JPH0443466A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60209875A (ja) * | 1984-04-04 | 1985-10-22 | Hitachi Ltd | 配線装置 |
| JPS62212882A (ja) * | 1986-03-14 | 1987-09-18 | Fujitsu Ltd | 並列計算機システム |
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