JPH05291403A - 半導体集積回路のパターンデータ処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 アートワーク工程における図形演算の計算機
処理の高速化を実現する。 【構成】 図形を領域分割し各部分領域ごとに演算処理
を行い結果を合成する、分割統治法による図形演算処理
において、処理すべき図形演算シークエンスを構成する
演算子ごとに、必要時に境界処理を行うことにより、分
割境界近傍においても正確な分割処理結果を合成する。
これにより、図形演算子間で分割データを直接受け渡す
ことができる。 【効果】 演算シークエンスの処理中途において全デー
タの合成と再分割を行わないため、効率の良い分割図形
演算を実現可能である。この高速化効果は特に、各部分
領域を複数処理装置に割り当てて並列に実行する場合に
おいて顕著である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は電子計算機を利用した電
子回路自動設計方法に関わり、特に半導体集積回路のパ
ターンデータを自動的に処理する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、半導体集積回路のパターンデータ
は逐次処理型の汎用計算機で一括して図形演算処理され
ていた。なお、図形演算とは、論理演算、サイジング演
算、寸法検証演算、パターン面積検証演算、パターン周
辺長検証演算、接続検証演算、位相検証演算、台形分割
演算、およびその類似の演算子の総称と約束する。これ
らの演算子の仕様については例えば、プロシーディング
・オブ・インターグラフィックス’８３のテクニカル・
セッションＢ３ー４の１１ページに記載されている。

【０００３】しかし、近年の半導体集積回路の飛躍的な
規模増大により処理時間が年々増加し問題となってい
る。これに対し近年、パターン平面を複数の部分領域に
分割して各領域ごとにパターンを処理して結果を合併す
ることにより所望の結果を合成することが行われてい
る。このような方法は一般に、分割統治法と呼ばれてい
る。

【０００４】分割統治法は処理を高速化する上で以下の
３つの効果がある。まず、処理の計算量のオーダが処理
データ量に対し比例よりも大きい場合、分割処理の処理
時間の総和は一括処理の場合よりも短くなることが期待
できる。また、一度に処理すべきデータ量が小さくなる
ので、大容量であるが低速な記憶装置（例えば磁気ディ
スク）でなくても、高速であるが容量の小さい記憶装置
（例えば半導体記憶装置）を用いてデ−タ処理を行なえ
るので、データアクセスを高速化できる。さらに、各分
割データを別の処理装置に割り当てて並列に処理を実行
でき、１つの分割領域の処理時間で全体の処理を行え
る。

【０００５】分割統治法では分割境界に関する補正処理
（以下、境界処理と呼ぶ）が重要となる。例えば、レイ
アウト規則検証処理のように、注目図形から設計規則パ
ラメタを適用する近傍領域を抽出する必要のある図形演
算では、領域境界近傍において処理が正確に行われない
ため、これを補正する必要がある。また論理演算では、
連結した１個の図形には同一の図形番号が付されなけれ
ばならないが、複数部分領域にまたがる図形について
は、単に論理演算を各分割領域ごとに行なうだけでは、
領域ごとに別の図形番号が付されてしまうため、これも
補正が必要である。

【０００６】このような境界処理に関し、例えば特開平
２ー１２５３６９では、通常の分割領域の他に境界近傍
領域をまとめて一つの領域として別個に処理を行うこと
により境界近傍のレイアウト規則検証を正確に行う方
法、および、分割時に領域境界で切断された図形に関し
て接続情報を別途保存しておき、これと分割データの処
理結果から全領域での図形の接続情報を合成する方法が
述べられている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】分割統治法による従来
のパターンデータ処理方法では、１個の図形演算子の高
速化に焦点を当てた境界処理方法をとっており、複数の
図形演算子からなる図形演算シークエンスを処理すると
いう視点が欠落していた。

【０００８】先に述べた従来技術では、境界近傍図形や
接続情報という境界処理に必要な情報（以下、境界情報
と呼ぶ）をデータ分割時に参照しているため、複数の図
形演算子間でデータを受け渡すためには、受渡しデータ
に関する境界情報を生成し、これを参照する必要があ
る。また、図形演算子の種類によって分割データの保有
形式が異なるため、異種の図形演算子間でデータの受渡
すには分割データの保有形式の変換が必要である。従来
技術によって上記の処理を行うためには、受渡しデータ
を一度マージした後再分割する必要がある。例えば、デ
ータに論理演算を施した後でさらに寸法検証演算を施す
場合、従来技術の第２の方法によりデータ分割、論理演
算および結果合成を行った後で、第１の方法でデータ分
割、寸法検証演算および結果合成を行わなければならな
い。

【０００９】このように、従来の分割統治法では、図形
演算シークエンスの処理は、１個の図形演算子に関する
分割統治法を積み重ねることにより実現していた。しか
し、データ分割および結果合成処理は、おのおの入力お
よび結果データの全量を逐次処理する必要があり、かな
りの処理時間を必要とする。そして実際のアートワーク
処理は複数の図形演算子により構成されるため、従来の
方法では十分な高速化を実現することができなかった。

【００１０】特に、複数の処理装置を用いて図形演算を
並列に行う場合、分割数を増やすと先述の３つの効果に
より図形演算処理時間が減少するが、処理時間のかなり
の部分をデータ分割と結果合成で費やされることにな
る。そのため、処理装置の台数を増やしても、台数に見
合った高速化が達成できないという問題が存在する。ま
た、従来の分割統治法では、パターンの面積検証、パタ
ーン周辺長検証あるいは位相検証演算などの図形演算子
に対応できなかった。

【００１１】本発明は上記の問題点を克服するものであ
り、高速であり、かつ任意の図形演算シークエンスを処
理する汎用性を有する、分割統治法に基づいたパターン
データ処理方法を提供することを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、分割統治法に基づく本発明のパターンデータ処理で
は、入力となるデータグループを構成するそれぞれの部
分データについて図形演算を実行して部分結果データを
求めて図形演算結果データグループを構成し、さらに、
境界処理が必要であれば図形演算実行時に境界処理に必
要な情報を抽出し、これを用いて境界処理を実行して上
記図形演算結果データグループの内容を補正することに
より、複数の図形演算子間で分割データを直接受け渡す
ことを可能とする。特に、境界情報は図形演算実行時に
参照され、分割データの保有形式は演算子によらず同一
とすることにより、図形演算子間での分割データの受渡
しを可能としている。

【００１３】各種図形演算子に関する境界処理方法は具
体的には次のとおりである。寸法検証演算子などの様
に、各図形についてその近傍図形も考慮する必要がある
図形演算子を含む図形演算シークエンスの場合、以下の
処理を行なう。まず、境界決定処理において、境界近傍
で領域相互が重複するように所定の境界マージン幅だけ
各部分領域を拡張する。さらに、分割図形演算処理にお
いて、演算処理によって境界近傍で不正確な図形が生成
される場合に、その演算子に関する分割結果データの出
力時、あるいは、その演算結果を入力とする演算子に関
する分割データの入力時に分割データの境界マージン幅
を縮小し、不正確な境界近傍図形を除去する（境界マー
ジン縮小処理）。また、図形演算結果データグループの
境界マージン幅が後続の図形演算子で必要な値よりも小
さい場合、上記データグループを構成する各部分データ
に対応する領域に隣接する領域の部分データから不足す
る境界近傍図形を付加することにより境界マージン幅を
拡張する（境界マージン拡張処理）。

【００１４】また、処理中の図形演算子が、部分領域内
に関する情報だけでは構成できない面積値や位相情報の
ような形態情報に関係する場合、以下の境界処理を行
う。まず、図形演算の実行時に、図形演算結果データに
関する境界近傍図形を取り分け、これを部分領域内の形
態情報として格納する。次に、境界処理の際、この近傍
図形とその形態情報を用いて複数領域にまたがって存在
する図形に関する形態情報を合成し（形態情報整合処
理）、この形態情報を用いて複数領域にまたがって存在
する図形に対するレイアウト規則の判定などを行なっ
て、図形演算子の処理を終了する。

【００１５】

【作用】本発明の方法によれば、複数の図形演算子から
なる図形演算シークエンスを分割統治法により処理する
際に、各図形演算子ごとに境界処理が必要な場合に、図
形演算の実行時に境界近傍図形を取り分け、境界近傍図
形に関する形態情報を求め、これらを用いて境界処理時
に図形演算結果データグループの内容を補正する。これ
により、任意の図形演算子に関して、その分割結果デー
タグループの内容は領域全体において正確となり、図形
演算子間で分割データを直接受け渡すことができる。従
って、データ分割は演算シークエンスへの入力となるデ
−タについてのみ行なえば良く、データマージは演算シ
ークエンスからの出力となるデ−タについてのみ行えば
良いので、分割統治法のオーバヘッドを最小限にでき、
高速な処理実行が可能である。

【００１６】特に、各分割領域に対してそれぞれ別の処
理装置を割り当てて演算処理を並列に実行する分割統治
法の場合、図形演算処理がほぼ部分領域１個分の処理時
間で実行可能となり、処理全体に対する比重が大きいデ
ータ分割およびデータマージの処理時間が削減されるの
で、本発明による図形演算はさらに高速化される。

【００１７】

【実施例】実施例の説明の前に、準備として図形演算に
ついて説明する。図１４（ａ）に示すように、図形演算
で取り扱う図形データは、図形１４０１は外縁辺をベク
トルで表現し図形番号とベクトルの向きを付した形式
（１４０２、１４０３）で表現される。ここでベクトル
の向きは、図形内部を進行方向に向かって右手に見るよ
うに定義される。ベクトル形式の図形表現では通常、図
中の垂直方向のベクトルは省略される。上記の図形表現
により任意の多角形データを表現できる。上記の図形デ
ータは具体的には図１４（ｂ）に示すように、始点終点
形式１４０４（レコード形式：順に、図形番号、ベクト
ルの始点のｘ座標、ｙ座標、終点のｘ座標、ｙ座標）あ
るいは、左右端点形式１４０５（レコード形式：順に、
図形番号、左側端点のｘ座標、ｙ座標、右側端点のｘ座
標、ｙ座標、ベクトルの向き（左右）を示すフラグ）に
より記述され、いずれの形式も使用できる。

【００１８】図形演算子には、先に述べたように論理演
算、サイジング演算、寸法検証演算、パターン面積検証
演算、パターン周辺長検証演算、接続検証演算、位相検
証演算、及び台形分割演算があるが、このうち、以下の
説明で使用する演算子のみ、その処理内容を詳細に説明
する。以下では、ＡＬ層などの物理的意味を有するデー
タに限らず、図形演算結果の図形データも含めたデータ
の集合を層と呼ぶ。

【００１９】論理演算子は、１つ又は複数の層に対して
集合演算を行い、その結果を出力する。論理演算子で
は、出力図形の輪郭取り（図形の重なりの削除）が行わ
れ、連結した図形には同一の図形番号が付される。図１
５(a)、(b)には入力図形の集合和を求めるＯＲ演算子の
入力層と出力層の一例が示されており、入力層１５０１
では図形番号＃１３と＃１６の図形は連結しているの
で、出力層１５０２では１個の図形として＃５という図
形番号が新たに与えられている。

【００２０】次に、位相検証演算子について説明する。
位相検証演算子は、輪郭取りされた２つの層Ａ、Ｂを入
力し、それぞれＡ、Ｂに属し、かつ互いに所望の位相関
係（交差、一致、包含、被包含など）にある図形を１個
ずつ組み合わせた図形対をもれなく求めて、その図形番
号対を出力する演算子である。図１５(c)、(d)では被包
含の位相関係を抽出する位相検証演算子（COVERED演算
子）の入力層と出力層の一例が示されており、この演算
子は図形Ｂ（１５０３）に完全に含まれる図形Ａをすべ
て求めてその図形番号の対１５０４を出力する演算であ
る。位相検証演算子では図形番号に基づいた処理がなさ
れるので、入力層において連結した図形にはユニークな
図形番号が付されていなければならない。

【００２１】最後に寸法検証演算子について説明する。
寸法検証演算子は、輪郭取りされた１個あるいは２個の
層を入力して図形の幅や図形間の間隔を調べ、幅が細い
図形や微小間隙をもれなく求める演算子である。図１５
(e)、(f)では微小間隙を求めるＳＰＡＣＥ演算子の入力
層と出力層の例が示されている。図では、２つの輪郭取
りされた層Ａ、Ｂを入力してＡとＢの各図形の間隔を検
証し、与えられたパラメタｄよりも間隔が狭い上記違反
地点近傍の図形を抽出して出力する演算である。図１５
(e)、(f)の例では入力層１５０６には１５０８に示す間
隔の狭い部分が存在するので、この狭い間隔１５０８が
抽出結果となり、ＳＰＡＣＥ演算子の出力層は１５０７
のようになる。

【００２２】以上の準備のもとに、以下、実施例を説明
する。図１は本発明の一実施例の処理フローを示した図
である。図１に示される実施例は大きく４つの処理、す
なわち、境界決定処理１０１、データ分割処理１０２、
分割図形演算処理１０３、及び出力結果合成処理１０４
から構成される。それぞれの処理の詳細について以下に
説明する。

【００２３】図２は境界決定処理１０１の詳細処理フロ
ーを示した図である。まず、図形のＸ座標、Ｙ座標それ
ぞれの最小値、最大値を求めることにより、データの存
在範囲を求める（２０１）。次に、この存在領域全体を
互いに重なりのない複数の部分領域に分割する（２０
２）。図３（ａ）に示すように、分割は、一次元分割
（３０１）、二次元分割（３０２）、またはデータの疎
密に応じた分割（３０３）が可能である。分割３０３を
行うには例えば、プロシーディング・オブ・インターナ
ショナル・コンファレンス・オン・コンピュータ・エイ
デッド・デザイン・１９８８の２７８ページに記載の方
法を使用できる。以下の実施例では、簡単のために一次
元分割の場合を説明するが、本発明は二次元分割の場合
にも適用可能である。最後に、処理すべき演算シークエ
ンスが寸法検証演算子などのように各図形の近傍にある
図形を考慮する必要のある図形演算子（以下、近傍考慮
演算子と呼ぶ）を含む場合、領域間の境界マージンが必
要となるので、図３（ｂ）に示すように各分割領域を３
０４から３０５へ拡張する（２０３）。以下では、境界
３０４を真境界、境界３０５を仮境界、拡張幅３０６を
境界マージン幅と呼ぶ。仮境界３０５、及び境界マージ
ン幅３０６は後述の境界マージン再設定処理によって変
更される場合もあるが、真境界３０４は処理中は不変で
ある。境界マージンを設定しない場合には仮境界は真境
界と一致し、境界マージン幅は０である。境界マージン
幅の決定方法については処理全体を説明した後で説明す
る。

【００２４】データ分割処理１０２では、境界決定処理
１０１で決定した仮境界に基づいて入力図形データを分
割して、複数個の部分データからなるデータグループを
作成する。ここで、複数領域にまたがる図形は仮境界の
外側の部分は切り捨てられる。境界マージンが設定され
ている場合、境界マージン内の図形は複数の部分データ
に含まれる。なお、並列処理型の分割統治法の場合、複
数の部分データは対応するそれぞれの処理装置に分配さ
れる。

【００２５】続いて、処理すべき図形演算シークエンス
を構成する図形演算子ごとに、分割図形演算処理１０３
を行う。図１の中に示されている分割図形演算処理の概
略フローを用いて処理の概略を説明する。まず、入力と
なるデータグループを構成する各部分データに対して非
分割の場合と同様の図形演算１０５を実行し、演算結果
である部分データを求める。さらに、演算子が近傍を考
慮すべき演算子である、あるいは面積や位相情報のよう
に部分領域内のデ−タだけでは正確に構成できない形態
情報に関係する演算子（以下、形態考慮演算子と呼ぶ）
である場合、境界処理１０６が必要となる。境界処理１
０６が必要な場合には、その処理に必要な境界情報を図
形演算時に合わせて求め出力する（境界情報取得処理）
ことが必要になる。境界処理１０６は境界マージン再設
定処理と形態情報整合処理に分類される（双方の処理を
行う場合もある）。以下、上記処理の詳細を説明する。

【００２６】まず、境界マージン再設定処理は、近傍考
慮演算子において境界マージン幅を縮小して仮境界近傍
にある演算結果の図形のうち不正確な部分を切り捨てる
境界マージン縮小処理、あるいは、近傍考慮演算子が後
続する場合に隣接する領域から仮境界近傍の図形データ
を獲得して境界マージン幅を拡張する境界マージン拡張
処理である。ところで、負の境界マージン幅は禁止され
る（真境界近傍の図形が失われてしまうため）ので、近
傍考慮演算子の入力データグループの境界マージン幅は
その演算子が考慮すべき近傍幅以上でなければならな
い。そのため、処理すべき演算シークエンスを構文解析
することにより、最初のデータ分割時の境界マージン幅
および、各演算子ごとの境界マージンの再設定仕様（再
設定しない演算子が存在しても良い）を決定することが
必要となる。境界マージンの設定方法は後で詳細に説明
する。

【００２７】まず、境界マージン縮小処理は、図４に示
すように、単に新しい領域からはみ出る図形を切断し
（４０１）、残った部分を出力（４０２）すればよいの
で、図形演算の部分結果データ出力時、あるいは後続の
図形演算子のデータ入力時のいずれの時点で行なっても
良い。図５は境界マージン縮小処理を具体的に説明した
図であり、仮境界を５０１から５０２に縮小する場合の
入力（ａ）と出力（ｂ）の例が示されている（５０３は
真境界）。

【００２８】次に、図６、７を用いて境界マージン拡張
処理の詳細処理フローを説明する。図６（ａ）は境界マ
ージン拡張処理のための境界情報取得処理の詳細フロー
であり、図６（ｂ）はその出力データである。まず、図
形演算処理から出力される図形ごとに真境界からはみ出
した部分を切除する（６０１）。次に、残った部分につ
いて、真境界から新たに設定すべき境界マージン幅だけ
の内のり領域を設定し、この内のり領域にかかるベクト
ルについては該当する境界に関する境界データファイル
（左右の境界について別々に存在）に出力し（６０
２）、内のり領域にかからないベクトルについては非境
界データファイル６０４に出力する（６０３）。ここ
で、両側の内のり領域に入るベクトルは、２つの真境界
の中央で切断して、各々を左右の境界データファイルに
出力する（中央切断処理）。ところで、図６（ｂ）に示
される出力データは１個の分割領域に関する出力であ
り、これらは分割領域の数だけ独立に出力される。それ
ぞれの出力デ−タを区別するため、データファイル名の
後に対応する領域の番号を付加して、境界データファイ
ル＃１などのように識別する。

【００２９】次に、図６（ｂ）の境界情報取得処理の出
力データを受け取って実行される、境界マージン拡張処
理における境界処理の詳細フローを図７に示す。まず、
境界ごとに、境界の左右に該当する境界データを入力し
て、ステップ７０１から７０３より構成される境界ＯＲ
処理を実行することにより、真境界で切断されたベクト
ルを接合して新境界データファイルに書き出す処理、お
よび複数領域にまたがって存在する図形に関する図形番
号マージ情報を求める処理を行う。ここで、真境界に接
触しないベクトルはそのまま新境界データファイルに出
力される。次に、ステップ７０４では、図形番号マージ
情報を入力して、複数領域にまたがる図形にユニークな
図形番号を付与するための図形番号変換表を作成する。
ステップ７０１から７０４の処理はＯＲ演算と同様の算
法で実行される。次に、ステップ７０５と７０６では、
各新境界データファイルについて、新しい境界マージン
に従ってベクトルを分割し分配する。その結果、各非境
界データファイルには拡張された境界マージン領域内の
ベクトルが格納される。最後に、ステップ７０８では、
先に求めた図形番号変換表を用いて各結果データの図形
番号を付け直す。

【００３０】図８を用いて、図７に示した境界マージン
拡張処理の具体例を説明する。図８（ａ）は、２分割の
場合に境界マージン幅０の分割データを入力して論理演
算子を実行した結果のデータグループであり、領域＃１
（８１１）及び領域＃２（８１２）に対応して２つの部
分結果データが出力されている。図８（ａ）では、真境
界８１６を境にして領域＃１と領域＃２は重ならずに分
割されている。また、数字８１５は各図形に与えられた
図形番号である。他の領域の図形と図形番号を区別する
ため、出力図形の図形番号に領域の通し番号に十分大き
い値（本実施例では１００００）を乗じた値を加える。
その結果、領域＃１の図形には１０００１から１０００
３の図形番号が付され、領域＃２の図形には２０００１
から２０００３の図形番号が付される。次に、図８
（ａ）の処理結果のうち境界線８１３、８１４により境
界が示されている内のり領域に対して境界情報取得処理
を施した結果が図８（ｂ）であり、非境界図形データ８
２１、８２２と境界データ８２３、８２４に分けて出力
される。次に、境界データ８２３、８２４を入力して境
界マージン拡張処理における境界処理を行った結果が図
８（ｃ）である。ここで、例えば図形１０００３と２０
００１とが連結していることを認識し、これらの図形を
接合する処理を行って、新境界データ８３１、及び図形
番号変換表８３２を作成する。図形番号変換表８３２の
左右の欄はそれぞれ変換前後の図形番号を示す。例えば
変換前の図形番号１０００３と２０００１の図形は連結
しているので、変換後の図形番号はともに３となってい
る。表８３２には内のり領域に含まれない（即ち、非境
界データに含まれる）図形番号も格納されているが、こ
れは変換後に欠番のない一連の番号（図８（ｃ）では１
から４まで）を付与するためであり、その必要のない場
合には非境界データである変換前の図形番号が１０００
１と２０００３の欄は省略できる。最後に、新境界デー
タ８３１を境界８１３、８１４に従って非境界データ８
２１、８２２に分配して（境界８１４より左の部分を非
境界データ８２１へ分配し、境界８１３より右の部分を
非境界データ８２２へ分配する）結果データを作成し、
さらに図形番号変換表８３２に従って結果データの図形
番号を変換して、図８（ｄ）に示す所望の結果データ８
４１、８４２を得る。

【００３１】一方、形態情報整合処理は、仮境界近傍に
存在する図形に関する不正確な形態情報を補正する。形
態情報としては図形番号、面積値、周辺長値、位相情報
などがあり、寸法値（幅、間隔）は境界マージンが設定
されているのでその値は正しく求められている。形態情
報整合処理は図形演算子の種類によってその処理方法が
異なり、それに対応して境界情報取得処理の処理方法も
異なる。これらの処理のうち、論理演算子に関する形態
情報整合処理についてはすでに境界マージン拡張処理の
ところで説明した。その他の演算子については、そのす
べてについて形態情報整合処理の詳細フローを述べるこ
とはせず、代表的な位相検証演算子についてのみ説明す
る。ただし他の演算子についても、形態情報整合処理の
処理方法は位相検証演算子の場合とほとんど同一であ
る。

【００３２】以下では図９、１０、１１を用いて、位相
検証演算子のための形態情報整合処理の詳細処理フロー
を説明する。図９（ａ）は位相検証演算子の形態情報整
合処理のための境界情報取得処理の詳細フローを示した
図であり、図９（ｂ）はその出力データとそのレコード
形式を示した図である。図形演算処理で検出され、互い
に交差する図形対の各々について、両図形が領域の境界
マージン領域と接触あるいは交差しない場合には、両図
形が所望の位相関係にある場合のみ、図形番号対をレコ
ード形式９２４で非境界データファイル９２１に出力し
（９１１）、それ以外の場合は、境界図形番号ファイル
９２２に境界マージン領域と接触あるいは交差する図形
についてその図形番号と層番号をレコード形式９２５で
出力し、境界データファイル９２３に図形番号対とその
位相コードをレコード形式９２６で出力する（９１
２）。ここで境界図形番号ファイルと境界データファイ
ルへの出力では境界（左右）の区別をしない。図９
（ｂ）に示される出力データは１個の分割領域に関する
出力であり、これらは分割領域の数だけ独立に出力され
る。上記の位相コードは、図９（ｃ）に示すような層Ａ
と層Ｂの図形の図形対に与えられる３ｂｉｔのコード９
３１であり、各ビットは上位ｂｉｔから順に、両図形の
交差部分が存在するか否か、図形Ａのみの部分が存在す
るか否か、図形Ｂのみの部分が存在するか否かを表す。
上記３ｂｉｔの組合せによって、表９３２に示す８種類
の２図形間の位相関係が定義される。

【００３３】次に、図９（ｂ）の境界情報取得処理の出
力を受けて行う形態情報整合処理における境界処理の基
本的な考え方を述べる。ある図形対について領域＃ｉの
位相コードはＴ１であり、領域＃（ｉ＋１）の位相コー
ドはＴ２である時、領域＃ｉと＃（ｉ＋１）の和領域に
おける位相コードはＴ１とＴ２の各ｂｉｔごとの論理和
となる。従って全領域について位相コードのｂｉｔごと
の論理和をとれば、全体の位相コードが合成できる。こ
の処理を実行する詳細フローが図１０に示され、上記処
理で使用されるテーブルの仕様が図１１に示されてい
る。まず、境界データ＃０、境界図形番号データ＃０を
各々テーブル＃１、＃３にセットする（１００１）。な
お各テーブルは、検索に便利なようにデータをセットす
る段階で層番号ないし図形番号をキーとしてソートして
おく。テーブル＃１（１１０１）、＃３（１１０３）は
各々現在注目している境界の左側の領域に存在する図形
対に関する位相コード及び出現領域番号を保持するテー
ブルである。次に、各境界ごとにステップ１００２から
１００６を行う。境界データ＃ｉ及び境界図形番号デー
タ＃ｉを読み込んで、各々テーブル＃２、＃４にセット
する（１００２）。テーブル＃２（１１０２）、＃４
（１１０４）は各々現在注目している境界の右側の領域
における図形対の位相コードおよび図形番号を保持す
る。テーブル＃１とテーブル＃２の両方に格納されてい
る図形対について、その位相コードのｂｉｔごとの論理
和をとってテーブル＃１に格納し、テーブル＃２のレコ
ードは削除される（１００３）。テーブル＃１にのみ存
在する図形対については、領域＃（ｉ＋１）での位相コ
ードをテーブル＃４から回復し（最上位ｂｉｔは０と
し、他のｂｉｔは、該当する図形がテーブル＃４に存在
すれば１とし、なければ０とする）、位相コードの各ｂ
ｉｔごとの論理和をとってテーブル＃１に格納する。領
域＃（ｉ＋１）での位相コードが０００の場合、その出
現領域＃から＃ｉまでの新境界データファイルにテーブ
ル＃１のレコードをレコード形式９２６で出力した後、
テーブルから削除する（１００４）。さらにテーブル＃
２にのみ存在する図形対については、領域＃ｉにおける
位相コードをテーブル＃３から回復し、位相コードのｂ
ｉｔごとの論理和をとった後でテーブル＃２のレコード
をテーブル＃１に登録する（１００５）。最後に、テー
ブル＃４の内容をテーブル＃３に反映させる（１００
６）。上記ステップ１００２から１００６を各境界ごと
に繰り返すことにより、複数領域にまたがる図形を含む
図形対に関する位相情報の合成が行われ、その結果が領
域ごとに対応する新境界データファイルに格納される。
最後に、それぞれの新境界データファイルの中から所望
の位相関係を満たすもののみを取り出して対応する非境
界データファイルにマージすることにより、結果となる
分割データを得る（１００７）。

【００３４】図１２に示すＣＯＶＥＲＥＤ演算子の場合
を用いて、以上説明した位相検証演算子の形態情報整合
処理を具体的に説明する。図１２（ａ）は、位相検証演
算子の入力となるデータグループを示す。境界マージン
幅は０であり、二つの部分領域＃１（１２１１）、＃２
（１２１２）が重ならずに分割されている。図中で数字
１２１３は図形の所属する層と図形番号を示す。例え
ば、Ａー＃３は層Ａに所属し、図形番号が＃３であるこ
とを示す。これにＣＯＶＥＲＥＤ演算子と境界情報取得
処理を施した結果を図１２（ｂ）に示す。真境界に接触
しない図形については通常のＣＯＶＥＲＥＤ演算を行っ
て非境界データ１２２１、１２２２が出力される。真境
界に接触する図形を含み互いに交差する図形対はすべて
出力されて境界データ１２２３、１２２４となり、真境
界に接触する図形については境界図形番号データ１２２
５、１２２６が出力される。全ての図形対について位相
コードを出力するとそのデ−タ量は膨大となるので、交
差しない図形対（つまり位相コードの最上位ｂｉｔが
０）については位相コ−ドを出力しない。例えば部分領
域＃１において、境界に接触する図形Ｂー＃１２は図形
Ａー＃４、Ａー＃５と交差するが図形Ａー＃６とは交差
しないので、境界データ１２２４では、Ａー＃４、Ａー
＃５との図形対に関する位相コードのみが出力される。
次に、デ−タ１２２３から１２２６を入力して形態情報
整合処理を行った結果を図１２（ｃ）（ｄ）に示す。デ
−タ１２３１、１２３２は新境界データであり、ＣＯＶ
ＥＲＥＤ演算子に対応する位相コードは１０１であるこ
とを考慮すると、結果データ１２４１、１２４２が得ら
れる。

【００３５】位相演算子と同様の方法を用いて、パター
ン面積検証、パターン周辺長検証、接続検証などの形態
考慮演算子を分割統治法により実行することができる。
例えばパターン面積検証演算子での形態情報整合処理
は、位相コードの代わりに分割領域（境界マージンを除
く）内での図形の面積値を使用し、これを各領域につい
て積算すれば良い。

【００３６】全ての図形演算子の処理が終了すると、最
後の出力結果合成処理１０４では、出力すべきデータグ
ループのすべてについて形態情報の整合を取ったり、境
界で切断された図形を接合するなどの境界接合処理を行
い、部分データをまとめて１個のデ−タにする。この方
法は上述の形態情報整合処理、境界マージン再設定処理
と同様の方法で実現できる。

【００３７】次に、図１３（ａ）に示す図形演算シーク
エンスを例にとり、境界マージンの設定方法と各演算子
の処理方法の一例を具体的に説明する。行１３２１から
１３２７は図形演算式であり、左辺および右辺の図形演
算子のオペランドに現れるＬやｗｋ１は層の名称を表わ
す。例えば、図形演算式１３２１は層ＬにＯＲ演算子を
実行し、その結果層をｗｋ１と名付けることを意味して
いる。図１３（ａ）の図形演算シークエンスにおけるデ
ータの流れを図１３（ｂ）に示す。図１３（ｂ）に示し
た楕円１３０１から１３０９は図形データを表わし、長
方形１３１１から１３１７は図形演算子を表わし、矢印
はデータの流れを表わす。

【００３８】図１３の図形演算シークエンスは、Ｌ層
（１３０１）、ＣＯＮＴ層（１３０２）、及びＴＨ層
（１３０３）の３層を入力して７つの図形演算子（１３
１１から１３１７）を順に実行することにより、設計規
則違反データｅｒｒ１３０９を求めて出力する。図形デ
−タ（１３０４から１３０８）は中途結果である。図１
３の例では出力結果は１個のみであり、かつ、それは演
算シークエンスにおける最後の演算子の結果でもある
が、一般には、出力結果が複数個存在する場合もあり、
得られた出力結果を入力としてさらに演算を続けること
もできる。

【００３９】まず、図１３の図形演算シークエンスを例
として、分割時と各演算子における境界マージン幅の設
定方法を説明する。ただし、以下の説明では境界マージ
ン拡大処理は行わないとする。図１３（ａ）のシークエ
ンスにおいて、近傍考慮演算子はＳＰＡＣＥ演算子１３
２６のみである。先述のように近傍考慮演算子では、出
力データにおいて指定した寸法パラメタ（１３２６のＳ
ＰＡＣＥ演算子では２）の幅だけ境界マージン幅を縮小
しなければならない。一方、論理演算子や位相検証演算
子では演算処理において近傍考慮をしないので、境界マ
ージン再設定は不要である。デ−タ分割時および各図形
演算子の実行時に境界マージン幅を定める一般的な方法
は、図１３（ｂ）のようなデータの流れに対して、デー
タの流れを出力結果から入力デ−タに向かって逆に辿り
ながら近傍考慮演算子の寸法パラメタを積算する。図１
３（ｂ）の場合では、出力結果であるｅｒｒ１３０９の
境界マージン幅を０とし、データの流れの下流から順に
必要な境界マージン幅を示すと、ｗｋ５（１３０８）は
０、分岐を左に入ってｗｋ４（１３０７）は２、さらに
分岐を左に入ってｗｋ１（１３０４）は２、Ｌ（１３０
１）は２、ＣＯＶＥＲＥＤの分岐に戻ってｗｋ２（１３
０５）は２、ＣＯＮＴ（１３０２）は２、ＳＰＡＣＥの
分岐に戻ってｗｋ３（１３０６）は２、ＴＨ（１３０
３）は２となる。なお、シークエンスの中途で境界マー
ジン拡張処理を行う場合、その拡張幅は出力結果からそ
の演算子までの寸法パラメタの積算値とし、そこで積算
値を０としてさらにデータの流れをたどっていけば良
い。

【００４０】次に、本発明の分割統治法によって図１３
のシークエンスを処理する方法を具体的に説明する。境
界決定処理とデータ分割処理は既に述べた通りである。
分割時の境界マージン幅はシークエンスの中途で拡張せ
ず、Ｌ、ＣＯＮＴ、及びＴＨの境界マージン幅はいずれ
も２とする。ＯＲ演算子１３１１、１３１２の結果層ｗ
ｋ１、ｗｋ２は続いて実行されるＣＯＶＥＲＥＤ演算子
の入力となるため、図形番号整合処理が必要であり、す
でに説明した図６から８の方法で処理される。ＯＲ演算
子１３１３は形態情報整合及び境界マージン再設定処理
ともに不要である。ＣＯＶＥＲＥＤ演算子１３１４は境
界マージン再設定処理は不要であるが形態情報整合処理
は必要であり、すでに説明した図９から１２の方法で処
理される。ＳＥＬＥＣＴ演算子１３１５は、図形番号フ
ァイルｆｉｇ１で与えられた図形番号の図形のみをベク
トルファイルｗｋ１から抜き出す演算であり、境界マー
ジン再設定と携帯情報整合はいずれも不要である。続く
ＳＰＡＣＥ演算子１３１６では形態情報整合処理は不要
であるが、２だけの境界マージン縮小処理が必要であ
る。最後のＯＲ演算子１３１７では図形番号整合処理と
出力結果合成処理が必要であるが、その方法は既に述べ
た。

【００４１】最後に、本発明の分割統治法によるパター
ンデータ処理方法を、複数の処理装置を用いて並列に実
行する一例を説明する。図１６は分割統治法による図形
演算処理を並列に行う装置の構成を示す。処理装置はグ
ローバル記憶装置１６０３が結合された１台のマスタ処
理装置１６０１とそれぞれにローカル記憶装置１６０４
が結合された複数台のスレーブ処理装置１６０２とから
構成される。それぞれの記憶装置は、メモリなどの揮発
性の記憶装置と磁気ディスクなどの不揮発性の記憶装置
の一方あるいは両方から構成される。各処理装置は通信
路１６０５を介して結合され、相互に通信が可能であ
る。図１６では、通信路１６０５はバスのように一本の
線という形状をとっているが、一般には格子結合、ある
いはハイパキューブ結合など任意の位相構造をとること
ができる。図１６に示した装置で、図１に示した分割統
治法に基づく本発明の図形演算処理を並列に実行する方
法を以下説明する。処理開始時には、入力データはグロ
ーバル記憶装置１６０３に格納されている。マスタ処理
装置１６０１は入力データを読み込んで境界決定処理１
０１を行い、各分割領域とスレーブ処理装置との対応を
決定する。続いてデータ分割処理１０２を行い、分割デ
ータは通信路１６０５を介してスレーブ処理装置１６０
２に送信され、ローカル記憶装置１６０４に格納され
る。次に、各スレーブ処理装置はローカル記憶装置に格
納された分割データを読み込んで、それぞれが並行して
分割図形演算処理を行う。境界処理１０６が不要の場合
には各スレーブ処理装置はそれぞれ独立に演算子の処理
を実行する。一方、境界処理が必要な場合には、各スレ
ーブ処理装置は境界情報取得処理１０５までを行い、得
られた境界情報をマスタ処理装置に転送する。マスタ処
理装置は受信した境界情報を用いて境界処理を行い、境
界処理の結果を各スレーブ処理装置に返送する。最後
に、各スレーブ処理装置は返送されてきた境界処理の結
果を用いて分割データの補正を行う。さらに具体的に説
明すると、論理演算子に対する境界処理では、各スレー
ブ処理装置は境界情報取得処理までを行ってその結果デ
ータのうち境界データ６０５のみをマスタ処理装置に送
信し、マスタ処理装置は図７に示した境界処理のうちス
テップ７０１から７０４までを行って図形番号変換表お
よび新境界データを該当するスレーブ処理装置に返送
し、最後に各スレーブ処理装置はステップ７０５から７
０８をそれぞれ並行して実行する。境界処理の有無にか
かわらず、分割図形に対する演算処理の結果である分割
データは、それぞれ対応するローカル記憶装置に格納さ
れる。全ての図形演算子の処理が終了したら、各スレー
ブ処理装置は出力すべき分割データをマスタ処理装置に
送信し、マスタ処理装置はこれを受け取って出力結果合
成処理１０４を行い、処理結果をグローバル記憶装置に
格納する。

【００４２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の半導体集
積回路のパターンデータ処理方法では、分割統治法によ
る図形演算処理の際、処理すべき図形演算シークエンス
に対するデータ分割及び結果データ合成はそれぞれシー
クエンスの入力データ及び出力結果についてのみ実行す
れば良く、分割統治法のオーバヘッドを低減でき、高速
な処理を実現できる。特に、複数処理装置を用いて並列
図形演算処理を行う場合、上記の高速化の効果は顕著で
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示す図である。

【図２】境界決定処理の詳細フローを示した図である。

【図３】境界決定処理の処理内容を説明するための図で
ある。

【図４】境界マージン縮小処理の詳細フローを示した図
である。

【図５】境界マージン縮小処理の処理内容を説明するた
めの図である。

【図６】境界マージン拡張処理のための境界情報取得処
理の詳細フローおよびその出力データを示した図であ
る。

【図７】境界マージン拡張処理のための境界処理の詳細
フローを示した図である。

【図８】境界マージン拡張処理の処理を具体的に説明し
た図である。

【図９】位相検証演算のための境界情報取得処理の詳細
フローおよびその出力データを示した図である。

【図１０】位相検証演算のための境界処理の詳細フロー
を示した図である。

【図１１】位相検証演算のための境界処理に使用される
テーブルの形式を示した図である。

【図１２】位相検証演算のための境界情報取得処理およ
び境界処理を具体的に説明した図である。

【図１３】図形演算シークエンスの例を示した図であ
る。

【図１４】図形演算における図形の表現形式を説明する
ための図である。

【図１５】図形演算子の処理内容を説明するための図で
ある。

【図１６】複数処理装置を用いた、本発明を実施するた
めの装置を示した図である。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】半導体集積回路のレイアウトパターンに対
   し、電子計算機を用いて、図形演算子を組み合わせた図
   形演算シークエンスを施す方法であって、 パターンを区分けして複数の部分領域を設定する、境界
   決定処理を行い、 境界決定処理により定められた境界に従って、各部分領
   域に属する入力パターンを分割して複数の部分データか
   らなるデータグループを生成する、データ分割処理を行
   い、 さらに、処理すべき図形演算シークエンスを構成する図
   形演算子ごとに、入力となるデータグループを構成する
   部分データのおのおのについて図形演算を実行して部分
   結果データを求めることにより図形演算結果データグル
   ープを構成し、また境界処理が必要であれば図形演算実
   行時に境界処理に必要な情報を抽出して出力しておき、
   これを用いて境界処理を実行して該図形演算結果データ
   グループの内容を補正し、後続の図形演算子に該図形演
   算結果データグループを受け渡す、分割図形演算処理を
   行い、 出力すべきデータグループのおのおのに関し、該データ
   グループを構成する各部分データを合併して１個の所望
   の結果を合成する、出力結果合成処理を行なう、ことを
   特徴とする半導体集積回路のパターンデータ処理方法。
2. 【請求項２】寸法検証演算子などの、各図形についてそ
   の近傍図形を考慮する必要のある図形演算子を含む図形
   演算シークエンスを処理する際に、 境界決定処理において、与えられた境界マージン幅だけ
   境界近傍で領域相互の重複を有するよう各部分領域を拡
   張することを行い、 また、分割図形演算処理における境界処理において、該
   分割図形演算処理により不正確な境界近傍図形が生成さ
   れる場合に境界マージン幅を縮小して領域をはみ出る図
   形を除去し、また、後続の図形演算子に必要とされる値
   よりも境界マージン幅が小さい場合に該データグループ
   を構成する各部分データに関し隣接する領域の部分デー
   タから不足する境界近傍図形を取得することにより境界
   マージン幅を拡張する、境界マージン再設定処理をあわ
   せ行う、 ことを特徴とする請求項１記載の半導体集積回路のパタ
   ーンデータ処理方法。
3. 【請求項３】処理中の図形演算子が、面積値や位相情報
   のように部分領域内のみでは正確に取得できない形態情
   報に関係する場合、分割図形演算処理における境界処理
   において、該データグループを構成する各部分データに
   関し境界近傍図形を取り分け、該近傍図形に該部分領域
   内での形態情報を付随させ、このデータを用いて複数領
   域にまたがって存在する図形に関する形態情報を合成
   し、該形態情報を用いて図形演算子の処理を完結する、
   形態情報整合処理を行う、 ことを特徴とする請求項第１または２記載の半導体集積
   回路のパターンデータ処理方法。
4. 【請求項４】各部分領域に別の処理装置を割り当て、部
   分領域に対応する分割データの処理を並列に実行するこ
   とを特徴とする請求項第１または２または３記載の半導
   体集積回路のパターンデータ処理方法。