パターンペイント:チップレイアウト生成の再定義
新しいAI手法が、リソースを少なくしてチップレイアウト作成を簡単にしてくれるよ。
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目次
チップのレイアウトを作るのは、正しく製造できるようにするためのキーだよ。このプロセスでは、チップの小さなコンポーネントがちゃんとフィットするように厳しいデザインルールに従う必要があるんだ。最近の人工知能の進歩、特に生成モデルの分野で、新しいレイアウトを生成する可能性が広がってきた。この記事では、専門知識や手作業の必要を最小限に抑えながら、チップレイアウトを作成するための高度なAI技術を使った新しい手法「PatternPaint」を紹介するよ。
レイアウトパターンの重要性
チップのレイアウトは、たくさんのコンポーネントの配置を決めるんだ。チップが正しく機能するためには、デザインプロセスで設定された特定のガイドラインを満たす必要がある。これらのガイドラインは、製造が正確に行えるようにするためのもので、チップの性能にとってめちゃ大事なんだ。技術が進化するにつれて、これらのデザインを支配するルールはより複雑になっていくけど、多様で革新的なデザインパターンのニーズは高いままなんだ。これらのレイアウトを生成するための強力な手法があれば、業界が技術の進化に追いつけるようになるよ。
伝統的な方法の課題
AIアプローチが登場する前は、レイアウト生成の伝統的な方法は、あらかじめ決められたルールやヒューリスティックに頼っていたんだ。これらの方法はある程度うまくいったけど、手動での努力や専門知識がたくさん必要だった。さらに、新しいデザインルールや技術ノードに適応するのは時間がかかって、効率が悪いことが多かった。
チップが小さくなり、より複雑になるにつれて、伝統的な方法に伴う課題も増えていく。レイアウトを支配するルールが非常に複雑になってきて、新しいレイアウトを生成する際にコンプライアンスを確認するのが難しくなってくる。だから、もっと柔軟で自動化されたソリューションの需要が高まっているんだ。
機械学習の役割
最近、機械学習(ML)の技術がレイアウトパターン生成の有望な代替手段を提供しているよ。特に生成モデルは、画像やレイアウトのような複雑で高次元のデータを生成する能力を示しているんだ。これらのモデルは、既存のレイアウトに基づいて新しいパターンを生成することを学んで、より多様性があり、手動の入力が少なくて済むことが多いんだ。
でも、これらのMLベースの方法には自分たちの課題もある。例えば、トレーニングにはクリーンなレイアウトの大規模なデータセットが必要になることが多いんだ。新しい技術開発の初期段階では、効果的なトレーニングに十分なクリーンサンプルがないことがある。これは実際のシナリオでML手法の適用を妨げる原因になるんだ。
PatternPaintの紹介
PatternPaintは、既存のレイアウト生成方法のいくつかの限界に対処することを目指しているよ。高度なAI技術を利用することで、PatternPaintはデザインルールに従ったレイアウトを生成し、クリーンなスタートパターンの数を少なくすることができるんだ。この手法は、画像生成の分野からの事前トレーニングされたモデルを活用して、ピクセルレベルで画像から直接使えるレイアウトを作成できるんだ。
PatternPaintの仕組み
PatternPaintは、レイアウトのバリエーション生成、テンプレートベースのデノイジング、反復生成の3つの主要なフェーズから成っているよ。
レイアウトのバリエーション生成
まず、PatternPaintは既存のレイアウトパターンを取り込み、マスキング技術を用いてバリエーションを作るんだ。マスクは特定の領域を変更するためにマークした白黒の画像だよ。AIモデルは、その周りの情報を使ってマスクされた領域を埋めていく。このプロセスで、デザインの原則を維持しながら新しいレイアウトを生成するんだ。
テンプレートベースのデノイジング
レイアウトを生成する際、ノイズが入ることがあって、デザインルール違反につながることがあるよ。PatternPaintは、生成されたパターンを元のスタートパターンと比較するテンプレートベースのデノイジング技術を取り入れているんだ。この方法でノイズをクリーンアップし、生成されたレイアウトが必要なデザインルールに従っていることを保証するんだ。
反復生成
生成されたレイアウトの多様性をさらに高めるために、PatternPaintは反復生成プロセスを採用しているよ。このフェーズでは、初期のクリーンパターンを収集し、選ばれたサンプルに基づいて追加のインペインティングを行うんだ。このプロセスで、さらに多くのバリエーションのレイアウトを生成して、使えるデザインのライブラリを拡大することができるんだ。
PatternPaintの利点
PatternPaintは、伝統的および既存の方法に対していくつかの重要な利点を提供しているよ。
エンジニアリング労力の削減
PatternPaintの大きな利点の一つは、広範なエンジニアリング知識にあまり依存しないことなんだ。従来の方法とは違って、デザインルールの深い理解やレイアウトとアルゴリズムの間の複雑な変換を必要としないから、レイアウトデザインの専門知識がないユーザーにも使いやすくなっているんだ。
必要なスタートパターンの削減
PatternPaintは、わずか20個のクリーンパターンだけで高品質のレイアウトを生成できるんだ。これは、クリーンなデザインの大きなセットを取得するのが難しい初期技術ノードでは特に有利だよ。
パターンの多様性が高い
生成AIを活用することで、PatternPaintはいろんなレイアウトを作り出すことができるよ。この多様性は、製造業者にとって重要で、新しいデザインを探ることを可能にしてくれるんだ。
クリーンな出力
テンプレートベースのデノイジングを取り入れることで、生成されたレイアウトの品質が大幅に向上するんだ。この機能により、最終パターンがデザインルールに従うことが保証されて、製造エラーのリスクが減るんだ。
実用的なアプリケーション
PatternPaintの能力は、チップ開発のさまざまな段階で価値のあるツールになるんだ。
初期技術開発
新しいチップの設計の初期段階では、プロセスをガイドするための既存のレイアウトパターンが十分にないことがあるよ。PatternPaintは、データが限られていても使えるレイアウトを作成するのを助けてくれるんだ。
デザインルールのコンプライアンス
チップがますます複雑になるにつれて、デザインルールのコンプライアンスを確保することがますます難しくなるんだ。PatternPaintは、このプロセスを自動化して、厳しい要件を満たすレイアウトを生成できるんだ。
反復デザインの精緻化
PatternPaintの反復生成により、デザイナーはレイアウトを数回の反復で洗練させることができるんだ。より多くのパターンが生成されることで、使えるデザインのライブラリが増えて、デザイナーにとってより大きな柔軟性と選択肢が提供されるんだ。
結論
PatternPaintは、チップレイアウト生成の分野での大きな進歩を示しているよ。生成AIの力を利用することで、コンプライアントなレイアウトを作成するプロセスを簡素化し、エンジニアリングの労力やデータの要求を最小限に抑えることができるんだ。この新しいアプローチは、時間と資源を節約するだけでなく、チップデザインに利用可能なレイアウトパターンの多様性を増やすんだ。技術が進化し続ける中で、PatternPaintのようなツールは、半導体業界の進化する要求に追いつくために重要な役割を果たすだろう。
タイトル: PatternPaint: Generating Layout Patterns Using Generative AI and Inpainting Techniques
概要: Generation of diverse VLSI layout patterns is crucial for various downstream tasks in design for manufacturing (DFM) studies. However, the lengthy design cycles often hinder the creation of a comprehensive layout pattern library, and new detrimental patterns may be discovered late in the product development process. Existing training-based ML pattern generation approaches struggle to produce legal layout patterns in the early stages of technology node development due to the limited availability of training samples.To address this challenge, we propose PatternPaint, a training-free framework capable of generating legal patterns with limited DRC Clean training samples. PatternPaint simplifies complex layout pattern generation into a series of inpainting processes with a template-based denoising scheme. Our framework enables even a general pre-trained image foundation model (stable-diffusion), to generate valuable pattern variations, thereby enhancing the library. Notably, PatternPaint can operate with any input size. Furthermore, we explore fine-tuning a pre-trained model with VLSI layout images, resulting in a 2x generation efficiency compared to the base model. Our results show that the proposed model can generate legal patterns in complex 2D metal interconnect design rule settings and achieves a high diversity score. The designed system, with its flexible settings, supports pattern generation with localized changes and design rule violation correction. Validated on a sub-3nm technology node (Intel 18A), PatternPaint is the first framework to generate a complex 2D layout pattern library using only 20 design rule clean layout patterns as input.
著者: Guanglei Zhou, Bhargav Korrapati, Gaurav Rajavendra Reddy, Jiang Hu, Yiran Chen, Dipto G. Thakurta
最終更新: Oct 25, 2024
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2409.01348
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2409.01348
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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