基于Stretch S5000的密集采样成像算法的实现

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当集成电路的特征尺寸接近曝光系统的理论分辨率极限时,在硅圆片表面制造出来的图形相对于电路版图会有明显的畸变,这种现象通常称为光刻邻近效应(Optical Proximity Effect,OPE)。为减少光学邻近效应对集成电路技术发展的影响,工业界提出了光刻分辨率增强技术(Resolution Enhancement Technology,RET)。 分辨率增强技术的应用使得光刻用掩模图形日趋复杂,而掩模制造成本和制备时间也随之增加。由于光刻工艺包含了一系列复杂的物理和化学过程,分辨率增强技术本身很难保证其输出结果的正确性,因此在制造之前,利用计算机对已经过处理的版图作可制造性验证变得十分必要。 在这些可制造性检查技术中,有些问题只能通过密集采样成像算法才能被检查出来,然而由于计算量太大,基于密集采样成像算法的可制造性检查在实际应用中还有待改进。 本文在认真研究现有的密集采样成像算法的基础上,分析了影响密集采样成像算法计算量的主要环节,并对这些环节利用软件可配置处理器Stretch S5000进行了重点的算法优化处理。基于Stretch S5000的密集采样成像算法的实现,大大提高了算法的计算速度,使密集采样成像算法进一步走向实用。同时本文对Stretch S5000型软件可配置处理器进行了一个较为全面的介绍,基于它的密集采样成像算法的实现,也是对Stretch S5000如何在密集计算应用领域发挥高效作用的一次有意义的讨论。
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