JP5960953B2 - 単一のプロセスウィンドウモデルを生成するためのシステム - Google Patents
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Description
[0001] 本出願は、"Methodology of Unified, Through-Process Window Lithography Mo
deling"という題名の米国特許仮出願第60/706,144号の利益を主張する。この
関連出願の内容が、参照によってその全体について本明細書に組み込まれる。
スのフォーカス露光モデルを作成することに関する。
させることによって、顕著な成長速度を維持してきた。最先端のデバイスは今日、わずか
なコストで全体の空間を占有するために使用されるコンピュータの計算能力を提供してい
る。今日の低コストの消費者デバイスの多くは、携帯テレビ電話、ウルトラポータブルメ
ディアプレーヤー、および無線または超広帯域インターネットデバイスなどの、ほんの2
、3年前にはどんなことをしても使用不可能であった機能を備える。この成長を可能にす
る主な要素の1つは、集積回路パターンの一部としてパターニングされることができる最
も小さいフィーチャサイズを着実に減少させる光リソグラフィプロセスの能力であった。
びコストのこのような着実な減少は、通常、「ムーアの法則」("Moore's Law")またはリ
ソグラフィ「ロードマップ」("roadmap")と一般に称される。
、次に、そのパターンをデバイスウェハ上に忠実に複製することを含む。設計仕様内でマ
スターパターンが成功して複製される回数が多いほど、完成したデバイスすなわち「チッ
プ」1枚あたりのコストが低くなる。近年まで、マスクパターンは、マスクレベルパター
ンがウェハレベルパターンよりも数倍大きいことを除いて、ウェハレベルでの所望のパタ
ーンの厳密な複製であった。このスケールファクタが次に、露光ツールの縮小比によって
ウェハ露光中に修正される。マスクパターンは通常、光吸収性の材料をクォーツまたはそ
の他の透過性の基板上に被着させてパターニングすることによって形成される。マスクは
次に、特定の露光波長の光がマスクを通ってデバイスウェハ上に方向付けられる所の「ス
テッパ」または「スキャナ」として公知の露光ツール内に配置される。光が、マスクの透
明な領域を通って伝達され、吸収層によって覆われた領域内で通常90%から100%の
間の、所望の量だけ減衰される。マスクのいくつかの領域を通る光はまた、通常180度
の整数分の1の所望の位相角だけ位相シフトされてもよい。露光ツールによって収集され
た後、結果として得られる空間像パターンが次に、デバイスウェハ上にフォーカスされる
。ウェハ表面上に被着された感光材料が、ウェハ上に所望のパターンを形成するために光
と相互作用し、次にパターンが、周知のプロセスに従って機能的な電子回路を形成するた
めに、ウェハの下部層内へ転写される。
使用される光の波長よりもかなり小さくなっている。この「サブ波長リソグラフィ」("su
b-wavelength lithography")に向かう傾向の結果、リソグラフィプロセスで十分なプロセ
スマージンを維持することが困難になっている。マスクおよび露光ツールによって作成さ
れる空間像は、波長に対するフィーチャサイズの比が減少するにつれて、コントラストお
よびシャープネスを失う。この比は、露光ツールの開口数に最小フィーチャサイズをかけ
て波長で割ったものとして定義されるk1係数によって、定量化される。シャープネスの
不足すなわち画像のにじみが、レジスト内の画像形成のための閾値での空間像の勾配、「
エッジスロープ」("edge slopw")、すなわち「NILS」としてしばしば省略される「正
規化画像ログスロープ」("normalized image log slope")として公知である距離関数によ
って定量化されることができる。NILS値が小さいほど、経済的に実行可能な数の機能
的なデバイスにするように十分な制御によって多数のデバイスパターン上に画像を忠実に
複写することがより困難になる。成功する「ローk1リソグラフィ」("low-kq lithograp
hy")プロセスの目標は、k1値の減少にかかわらず、可能な限り最高のNILSを維持し
、それによって結果としてのプロセスの製造能力を可能にすることである。
ェハレベルパターンの厳密なコピーではないマスク上のマスターパターンを結果として生
じさせる。マスクパターンはしばしば、パターン密度すなわちピッチの関数としてパター
ンのサイズに関して調節される。他の技法は、マスクパターン上への余分なコーナー部の
追加または減少(「セリフ」("serifs")、「ハンマーヘッド」("hammerheads")、および
その他のパターン)、およびウェハ上に複製されない幾何形状の追加でさえも含む。意図
されたフィーチャのプリント性を強化するために、これらのプリントされていない「補助
フィーチャ」("assist features")は、散乱バー、穴、リング、チェッカーボード、また
は背景光強度(「グレースケーリング」("gray scaling"))を変化させるための「ゼプラ
ストライプ」("zebra stripes")、およびその他の構造を含むことができる。これらは、
文献によく文書化されている。これらの方法のすべてがしばしば、「光近接補正」("Opti
cal Proximity Correction")、すなわち「OPC」と集約的に称される。
ィング領域の追加によって変更されてもよい。代替となるアパーチャシフタ、二重露光マ
スキングプロセス、マルチフェイズ遷移、および減衰位相シフティングマスクを含む、様
々な位相シフティング技法が文献内で詳細に説明されている。これらの方法によって形成
されたマスクは、「位相シフティングマスク」("Phase Shifting Masks")、すなわち「P
SM」として公知である。OPC、PSM、およびその他のものを含むローk1でのNI
LSを増加させるためのこれらの技法のすべては、「解像度強化技術」("Resolution Enh
ancement Technologies")、すなわち「RET」と集約的に称される。様々な組合せでマ
スクにしばしば適用されるこれらのRETのすべての結果は、ウェハレベルで形成される
最終的なパターンは、もはやマスクレベルのパターンの単純な複製ではないことである。
いるかを簡単に決定することは、不可能になっている。このことは、マスクが作成されて
ウェハが露光される前に、設計データが正しいことを確認することの、ならびにRETが
正確に付着されたことおよびマスクがその目標とする仕様に適合していることを確認する
ことの困難を大いに増加させる。
すでに、高度なデバイス用のマスク1セット当たり百万ドルを超えている。また、ターン
アラウンドタイムは常に重要な関心事である。結果として、コストおよびターンアラウン
ドタイムの両方を減少させることを助けるリソグラフィプロセスのコンピュータシミュレ
ーションが、半導体製造の一体部分になっている。リソグラフィシミュレーションの必要
性に対処するいくつかのコンピュータソフトウェア技法がある。たとえば、物理的なおよ
び化学的プロセスの詳細なシミュレーションを行う、第1原理モデリングベースのシミュ
レーションソフトウェア(first-principle-modeling-based simulation software)がある
。しかし、このようなソフトウェアはしばしば、実行が極めて遅く、したがって極めて小
さい面積のチップデザイン(ほぼ2、3平方ミクロン)に制限される。この分類でのソフ
トウェアツールは、Sigma−C(米国カリフォルニア州サンタクララ)による「SO
LID−C」および、KLA−Tencor(米国カリフォルニア州サンノゼ)による「
Prolith」を含む。より高速にシミュレーション結果を実行および提供するコンピ
ュータソフトウェアがあるが、このようなソフトウェアは、実験データに対してキャリブ
レーションされた経験的なモデルを使用している。(たとえば、米国オレゴン州ウィスル
ソンバレー、Mentor−Graphicsによる「Calibre」)。経験的なモ
デルを使用する「高速な」シミュレーションのためでさえも、フルチップレベルでのシミ
ュレーションはしばしば、数十時間から数日を必要とする。新しい、高速、かつ正確なア
プローチが、"System and Method for Lithography Simulation"という題名の米国特許第
7、003、758号に記載され、その内容が、参照によってその全体について本明細書
に組み込まれ、かつ「リソグラフィシミュレーションシステム」と称される。
いくつかの機能ステップから成り、設計/シミュレーションプロセスは、直線状のフロー
100に似ている。ステップ110で、拡散層、金属トレース、接点およびフィールド効
果トランジスタのゲートなどの半導体デバイスの機能的な要素に対応するパターンの形状
およびサイズを記述するデザインレイアウトが、作成される。これらのパターンは、最終
的なデバイスのある電気的な機能性および仕様を達成するために、リソグラフィプロセス
によって基板上に再生される必要がある物理的な形状およびサイズの「設計意図」("desi
gn intent")を表す。
の構造をプリントするために使用されるマスクまたはレチクル上のパターンを作成するた
めに必要とされる。ステップ120で、様々なRET方法が、実際にプリントされたパタ
ーン内の設計意図を近似するために、デザインレイアウトに適用される。結果として得ら
れる「ポストRET」("post-RET")マスクレイアウトは、ステップ110で作成された「
プレRET」("pre-RET")デザインレイアウトとはかなり異なる。プレおよびポストRE
Tレイアウトの両方が、たとえばGDSまたはOASISフォーマットで、多角形ベース
の階層データファイルでシミュレーションシステムに提供されてもよい。
ために幾何学的な、理想化された多角形ベースのマスクレイアウトとさらに異なる。これ
らの制限および不完全性は、たとえば、マスクライティングツールの有限の空間解像度に
よるコーナー部の丸み、考えられる線幅の偏移またはずれ、およびウェハ基板上への投影
で経験される効果と同様の近接効果を含む。ステップ130で、マスクの真の物理的な特
性が、様々な複雑性の程度までマスクモデル内で近似される。減衰、位相シフト設計など
のマスクタイプ特有の特性が、マスクモデルによって捕捉される。米国特許第7、003
、758号に記載されているリソグラフィシミュレーションシステムは、たとえば、実際
のマスク特性を記載するために画像/ピクセルベースのグレースケール表現を使用しても
よい。
成プロセスをシミュレートする光学モデルである。ステップ140で、光学モデルが生成
される。光学モデルは、開口数および部分コヒーレンス設定、照射波長、照射源形状、お
よび光学収差またはフレアなどのシステムの考えられる不完全性、などの照射および投影
システムの基準パラメータを組み込む必要がある。投影システムおよび様々な光学効果、
たとえば、高NA回折、スカラーまたはベクトル、偏光、薄膜多反射が、相互透過係数(
transmission cross coefficient TCC)によってモデル化されてもよい。TCCは、
固有数列展開を使用して重畳カーネルに分解されてもよい。速度を計算するために、数列
は、固有値のランク付けに基づいて通常切り捨てられ、有限の組のカーネルの結果となる
。より多くのカーネルが保持されるほど、切り捨てによって導入される誤差が少なくなる
。米国特許第7、003、758号に記載されているリソグラフィシミュレーションシス
テムは、数値計算時間に対する負の影響なしに、極めて多数の重畳カーネルを使用した光
学シミュレーションを可能にし、したがってきわめて正確な光学モデルを可能にする。"O
ptimized Harware and Software for Fast, Full Chip Simulation", Y. Cao他、Proc. S
PIE Vol.5754, 407 (2005)参照。ここではステップ130で生成されたマスクモデルおよ
びステップ140で生成された光学モデルが、別個のモデルであるとみなされているが、
マスクモデルが、一体化された光学モデルの一部と概念上みなされてもよい。
0で、レジストモデルが、感光性のレジスト層と交差する投影光の効果、および次のポス
ト露光ベーク(post-exposure bake PEB)および現像プロセスをシミュレートするた
めに使用される。レジスト内の三次元配光、ならびにその層内の分子の拡散および反応な
どの微細な、物理的、または化学的効果を評価することによって、三次元のレジスト構造
を予測しようと試みる第1の原理シミュレーションアプローチが区別される。他方では、
フルチップシミュレーションを許すすべての「高速」シミュレーションアプローチが、現
在シミュレータの光学モデル部分によって提供される二次元の空間像を入力として採用す
る、より経験的なレジストモデルをそれ自体制限する。空間像150によって結合される
光学モデルとレジストモデルの間のこの分離が、図1Aに概略的に示されている。簡略化
のために、ここでは、レジストモデルが、たとえば、エッチング、イオン注入、または類
似のステップなどのさらなるプロセスのモデリングによって追従されるという事実は、省
略される。
リティカルディメンション(CD)および輪郭などのウェハ上にプリントされたフィーチ
ャの予測される形状およびサイズに関する情報を提供する。このような予測は、リソグラ
フィプリントプロセスの量的な評価、およびプロセスが意図された結果を作成するかどう
かについての評価を可能にする。
つかのフィッティングパラメータが、キャリブレーションプロセス内で見出されるまたは
調節される。リソグラフィモデルをキャリブレーションする様々な方法が、文献に記載さ
れている。一般に、これらのキャリブレーション方法は、シミュレーションされたテスト
パターンと、実際のウェハ上にプリントされ、かつたとえばCD−SEMまたはスキャト
ロメータツールなどの測定ツールによって測定された対応するテストパターンとの間の最
も良好な全体的な合致を求めている。
ジ配置および線端部配置のCDを予測するために必要とされる。キャリブレーションされ
たモデルは一般に、十分な精度で、一次元ならびに二次元の光学およびプロセス関連の近
接効果を予測することが、期待される。経験的なモデルの予測可能性が、キャリブレーシ
ョン手順で使用される、テスト構造またはゲージ構造の形状およびサイズの変更によって
カバーされるパターン幾何形状空間に対して最も制限されることは、公知である。現在の
実施例および傾向は、実用的に可能な限り広くかつ密な幾何形状空間をカバーするために
、より多くのテスト構造の変動を含むことである。通常、数千の測定点が、モデルキャリ
ブレーションのために使用される。しかし、現在のモデルキャリブレーションは、公称ま
たは「最良の」("best")光学的設定で行われており、したがって二次元の幾何形状空間を
カバーすることしかしない。光学パラメータまたはリソグラフィプロセスパラメータなど
の任意の非幾何形状パラメータを使用するとき、使用のためにこれらのモデルが変更され
ると推定することは、困難である。
または、より正確には、すべての当該構造の共通のプロセスウィンドウによって評価され
る必要があることが公知である。プロセスウィンドウ(PW)のサイズは通常、その上で
はCDまたはエッジ配置の変動が許容可能な範囲内にある、露光−デフォーカス(exposu
re-defocus E−D)空間内の面積によって測定される。"The Exposure-Defocus Forest"
, B.J.Lin, Jpn.J.Appl.Phys. 33, 6756 (1994)参照。プロセスウィンドウ解析は、実際
の製造プロセスが、露光ドーズおよびリソグラフィ投影システムのフォーカス設定などの
実際のパラメータ値の回避されない変更を受けることを考慮している。デバイス設計上の
すべての構造の、共通プロセスウィンドウが、プロセスマージン、すなわち、プロセスパ
ラメータ変動に対する耐性を定義する。
モデルを「最良の」設定でキャリブレーションすること、およびドーズおよびデフォーカ
スの変動に向かって外挿入することによって、予測するためのいくつかの最近の試みは、
別個分かれた個別のモデルキャリブレーションが異なるデフォーカス設定で行われなけれ
ば、さほど成功しなかった。"High accuracy 65nm OPC verification:full process wind
ow model vs.critical failure ORC", A.Borjon他, Proc. SPIE Vol.5754, 1190 (2005)
参照。図1Bは、プロセスウィンドウ空間をカバーする複数の位置を示している。ここで
、別個のモデルキャリブレーションは、各位置で行われた。他の業績では、モデルをいく
つかのフォーカス露光マトリクスデータセットへ、しかし一次元線幅データのみについて
キャリブレーションするという試みが行われた。"Do we need complex resist models fo
r predictive simulation of lithographic process performance?", B.Tollkuhn他, Pro
c. SPIE Vol.5376, 983 (2004)参照。
に対するシステムの応答が、光学モデルパラメータを人工的に変更することによって近似
される。このようなモデル、1つの単一プロセスウィンドウ条件での1組のテストパター
ンに対してよくキャリブレーションされることができる。例示のための別の例として、投
影システムの球面収差が、フォーカスシフトに依存するパターンピッチを生じさせること
が公知である。したがって、単フォーカス設定で測定される場合、ピッチを通る「OPC
」曲線(CD対ピッチをプロットする)は、球面収差の光学効果によるある変調を体験す
る。十分多くの調節可能なパラメータを有する十分に複雑なレジストモデルはまた、OP
C曲線を再生し、かつ実際に、構成のために使用されるのとまさに同じフォーカス設定で
ピッチを通ってプリントされるCDを予測することができる。しかし、モデルが、キャリ
ブレーションによってカバーされたパラメータ空間のすぐ外側のどこかに外挿することが
できることは、厳しく制限されることになる。
。明らかに、シミュレーションによって高度な半導体設計の製造可能性を確認するために
、幾何形状の変更だけでなくPW関連のプロセス変更を超えて、多次元パラメータ空間内
での予測可能なモデリングを可能にする、モデルキャリブレーション方法論に対する必要
性もある。
ミュレーションモデルのキャリブレーションのために導入される。システムおよび方法は
、特に露光−デフォーカスプロセスウィンドウ空間内の、パラメータ変動の複数の次元に
沿ったキャリブレーションデータを使用する。システムおよび方法は、公称プロセス条件
でのシミュレーションのよりよい精度および堅固性、ならびに、再キャリブレーションの
必要なく、完全なプロセスウィンドウ領域全体を通じたいずれかの点で、リソグラフィの
性能を予測するために可能性を結果としてもたらす、モデルパラメータ値の統合された組
を提供する。
の方法は、リソグラフィプロセスのモデルを選択するステップであって、モデルが光学モ
デルモジュールを含み、モデルがフォーカスと、露光と、可変値を有する1組のフィッテ
ィングパラメータとを含む1組のモデルパラメータを有するステップと、フォーカス露光
空間内でリソグラフィプロセスのためのプロセスウィンドウを定義するステップと、モデ
ルに対する1組の初期フィッティングパラメータ値を選択するステップと、プロセスウィ
ンドウ内の複数のサンプリング位置を選択するステップであって、複数のサンプリング位
置が、公称条件を含み、かつプロセスウィンドウ内の考えられるすべてのプロセス条件の
部分集合である、ステップと、初期フィッティングパラメータ値を一体に保ちながら、プ
ロセスウィンドウ内の複数のサンプリング位置に対応するフォーカスおよび露光の変更値
を用いてリソグラフィプロセスをシミュレーションすることによって、1組の初期フィッ
ティングパラメータ値を有するモデルを使用して、プロセスウィンドウ内の複数のサンプ
リング位置のそれぞれでのリソグラフィプロセスのシミュレーション結果を生成するステ
ップと、プロセスウィンドウ内の複数のサンプリング位置のそれぞれでシミュレーション
結果を実結果と比較して、複数のサンプリング位置のすべてでシミュレーション結果とリ
ソグラフィプロセスの実結果との間の合計差分測定値を作成するステップと、プロセスウ
ィンドウ内の複数のサンプリング位置のそれぞれで前記1組のフィッティングパラメータ
値を修正し、追加のシミュレーション結果を生成して、実結果と最適フィッティングパラ
メータ値を使用して作成されたシミュレーション結果との間の合計差分測定値が最小化さ
れる、または所定の閾値未満となるような最適フィッティングパラメータ値を識別するス
テップと、フォーカス露光モデルを最適フィッティングパラメータ値を含むモデルとして
定義するステップであって、フォーカス露光モデルが、全プロセスウィンドウ内のいずれ
かの位置でリソグラフィプロセスをシミュレートすることが可能である、ステップとを含
む。
ロセスウィンドウモデルを生成するためのシステムは、情報を記憶するための記憶領域と
、入力デバイスと、出力デバイスと、記憶領域内に記憶された物理的なモデル情報と、モ
デルキャリブレーションモジュールとを備える。記憶領域は、選択された物理的なモデル
情報がモデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように
、モデルキャリブレーションモジュールと連絡する。入力デバイスは、プロセスウィンド
ウを定義するプロセスウィンドウ定義情報が、モデルキャリブレーションモジュールによ
って使用可能であるように、および定義されたプロセスウィンドウ内の異なるテスト条件
の下でウェハの測定値から得られた個別の測定値情報が、モデルキャリブレーションモジ
ュールによってアクセスされることができるように、モデルキャリブレーションモジュー
ルと連絡する。また、モデルキャリブレーションモジュールは、プロセスウィンドウ定義
情報および個別の測定値情報を使用することによって単一のプロセスウィンドウモデルを
生成し、選択された物理的なモデル情報をキャリブレーションして、定義されたプロセス
ウィンドウにわたるフォトリソグラフィシステムの性能が2つの連続的に調節可能な光学
パラメータで記載されることができるように、構成されている。単一のプロセスウィンド
ウモデルを生成するステップは、個別の測定値情報をシミュレーションされた測定値と比
較することを含み、シミュレーションされた測定値が、物理的なモデル情報内の他のすべ
てのパラメータを一定に保ちながら、2つの連続的に調節可能な光学パラメータを変更す
ることによって、選択された物理的なモデル情報を使用して、リソグラフィプロセスをシ
ミュレーションすることによって作成される。
ロセスウィンドウ内の様々な位置でのデータ点を組み込むことに頼っている、モデル作成
およびモデルキャリブレーションに基づくシステムおよび方法が、開示される。最小値で
は、キャリブレーションデータが、少なくとも1つのプロセスパラメータ(たとえば、デ
フォーカスパラメータ)を変更しながら収集され、かつ変更されたプロセスパラメータの
様々な値によるすべての収集されたキャリブレーションデータが、モデルのフィッティン
グパラメータのキャリブレーションのために使用される。リソグラフィプロセスのモデル
は、光学モデルモジュールを備え、かつレジストモデルモジュール、マスクモデルモジュ
ール、およびその他の適切なモデルモジュールをオプションで備えてもよい。リソグラフ
ィプロセスのモデルのモデルモジュールは、簡略化のために、モデル、たとえば光学モデ
ルおよびレジストモデルと本明細書で称される。
よびデフォーカスのパラメータを変更しながら、キャリブレーションデータが収集される
。方法は、プロセスウィンドウ内のいずれかの位置でのリソグラフィプリントプロセスを
予測することができる、1組のキャリブレーションされたフィッティングパラメータを見
つけるために、露光ドーズおよびデフォーカスのすべての値でのテスト構造のジョイント
フィッティングを提供する。キャリブレーション方法は、フォーカスおよび露光パラメー
タおよび1組のフィッティングパラメータを含むリソグラフィプロセスのモデルを使用し
て、プロセスウィンドウ内の1組のサンプリング位置のそれぞれでのリソグラフィプロセ
スの性能をシミュレートすることを含む。ここでは、光学モデルのフォーカスおよび露光
パラメータは、第1の原理に従って変更されるが、一方、フィッティングパラメータ(す
なわち、他のすべてのモデルパラメータ)は変更されない。キャリブレーションされた1
組のフィッティングパラメータ値を有するモデルを本明細書でフォーカス露光モデル(fo
cus-exposure model FEM)と称する。フォーカスは、露光ツールの光学パラメータの
設定であり、かつときどきデフォーカスとも称される。フォーカスおよびデフォーカスと
言う用語は、本明細書で互換的に使用される。
フォーカス露光モデルは、物理的な現実性をより正確に反映し、ある公称プロセス条件で
のみキャリブレーションされたモデルよりも、より予測可能、正確、かつ堅固である。リ
ソグラフィシミュレーションは、多次元モデルキャリブレーションから有利である。1)
プロセスウィンドウ内の良くフィーチャ付けられたサンプリング位置の間の補間に頼るこ
とによる、公称または最良な設定でのより良好なモデル精度、予測可能性、堅固性、2)
プロセスウィンドウ内のいずれかの補間された位置でのパターン挙動を予測する可能性、
および3)フォーカス露光モデルキャリブレーションが、プロセスウィンドウ内の異なる
個別の位置での複数の別個分かれたモデルのキャリブレーションよりも、少ない測定値の
全体数によって達成されることができる。
、光学モデルが実際に真の光学効果を正確に捕捉する一方、レジスト関連パラメータが、
光学設定によって、たとえばフォーカス設定を通じて変化しないという意味での、光学お
よびレジストモデルの良好な分離可能性である。プリントされたパターンのデフォーカス
挙動が、いくつかの物理的なレジスト効果、たとえば酸拡散によって、デフォーカスデー
タを含むジョイントキャリブレーションなしで、部分的に補償されるため、デフォーカス
レジストパラメータ空間内に複数の二乗平均平方根(RIMS)最小値があることになる
。これらの最小値のうちの1つのみが、物理的であり、正しい。プロセスウィンドウ全体
を通したジョイントキャリブレーションは、デフォーカスによる傾向挙動が、レジスト挙
動に直交するため、モデルを正しい最小値点に自動的に拘束する。したがって、偽の「パ
ラメータ集合化」効果("parameter lumping" effects)が回避され、かつ、結果としての
キャリブレーションされたモデルが、公称露光条件においてさえもより正確かつ堅固にな
る。言い換えれば、公称プロセス条件においてさえも、キャリブレーションされたフォー
カス露光モデルが、公称プロセス条件でのみキャリブレーションされたモデルよりも良好
なパターン挙動を予測することができる。
れるが、本明細書で説明される方法は、この定義に制限されない。この定義は、フォーカ
スおよびドーズの変化が、通常、リソグラフィプロセス性能に支配的な影響を有すること
を反映している。しかし、調節または変更されることができるより多くの、または異なる
パラメータ次元を使用することによって、プロセスウィンドウ概念を一般化することが可
能である。このような一般化は、これらの追加のパラメータ変更に対するプロセスマージ
ンを捕捉することを助け、また、モデルフィッティングにさらなる拘束を追加する。追加
の拘束は、キャリブレーションされたモデルをより物理的に、およびしたがってより正確
かつ予測可能にすることを助ける。たとえば、現代の露光ツールでは、たとえば、照射波
長または線幅、レンズ設定、およびそれによる、光学収差、および広範囲のイルミネータ
調節を含む、多くの光学設定が、ある程度まで調節可能である。同様に、レジスト層特性
に直接関連するパラメータが、変更または調節されることができる。これらのまたは類似
のパラメータのいずれかが、モデルの堅固性または精度の改善のためにモデルキャリブレ
ーションに含まれてもよい。キャリブレーションプロセスはまた、生産環境内で1組の公
称上同一な露光ツールからテストデータを使用してもよい。
モデルを作成するための方法ステップ200のフローチャートである。ステップ212で
、テストマスク上に製造され、かつリソグラフィ露光ツールを使用してテストウェハ上に
プリントされることになる1組のテストパターンが、定義される。これらのテストパター
ンは、問題になっているリソグラフィプロセスのフィーチャである近接相互作用の全範囲
をカバーする必要がある。様々なピッチ(疎から密へ)を有する広範囲のライン/スペー
スパターン、および様々なギャップサイズを有するライン/スペース端部などの二次元の
パターンが含まれるべきである。ライン/スペースパターンは、一次元の空間的な周波数
空間にわたるが、一方線端部パターンは、ラインエンドプルバック、ピンチングなどの二
次元の効果をカバーする。「パターン曲率」によって二次元の空間を定義し、それに応じ
てテストパターンを作成すること、またはリソグラフィモデルが使用されるデザインで見
いだされる典型的な形状を表す、より複雑な二次元のテストパターンを使用することも可
能である。
とき、他のものよりもある効果に対してより感受性の強いパターンタイプを含むことによ
ってキャリブレーションを強化することも可能である。考えられる例は特定の光学収差ま
たは迷光(フレア)などの光学効果に対して、これらの効果が、シミュレーションツール
の光学モデル内に組み込まれている場合、特に感受性の強いテストパターンである。たと
えば、コマ収差に対しての線の対、および三つ葉模様に対してのレンガ壁パターンなど、
あるパターンタイプが、光学効果に対して特定の感受性を示すことは周知である。このよ
うな光学収差またはフレアテストパターンは、おそらく対応するプロセス変更と相俟って
、モデルの分離およびキャリブレーション性能をさらに改善する。一般に特定のパターン
タイプが、特定のモデルパラメータと特に相関する。これらのパターンタイプは、たとえ
ば、感受性解析によって識別されることができ、モデル最適化中、対応する重みを与えら
れることができる。
定用に特に設計されたツールを使用して別々に測定された光学収差を直接使用することで
ある。光学収差測定ツールのいくつかの例は、ASMLによるILIAS、およびLit
el Corpによるその他のツールなど、スキャナ供給メーカーによって提供される、
オンスキャナステージ自己測定ツールを含む。この場合、モデルキャリブレーションに光
学収差感受性のテストパターンを含む必要がない。光学収差パラメータは、モデルキャリ
ブレーション中にキャリブレーションされるように調節可能なパラメータではなく、光学
モデル内で既知のパラメータとして固定される。固定された光学パラメータの典型的な例
は、ソースマップ、すなわち、イルミネータの厳密なグレースケール形状および値であり
、これは、モデルキャリブレーション中に調節されない既知の存在として測定され、提供
されることがある。いかなる既知の光学パラメータ(たとえば、ソースマップ、光学収差
および瞳孔形状)に対しても、これらは、モデルキャリブレーション中の光学モデル内で
、固定された光学パラメータとして処理される。
が定義され、プロセスウィンドウ内の位置が、キャリブレーション値として選択される。
ス条件、およびこれらの変更の範囲を選択することによって定義される。典型的な用途に
対して、期待されるプロセスウィンドウに適切に適合する、またはそれを超える露光デフ
ォーカス空間が、サンプリング位置によってカバーされることになる。このカバー範囲が
、露光−デフォーカス空間300内でのサンプリング位置の5つの領域312、314、
316、318、および320を示す図3Aに示されている。図3Bは、露光−デフォー
カス(E−D)空間320内での期待されるプロセスウィンドウ322および5つのサン
プリング位置324、326、328、330、および332の一実施形態を示している
。これらは、プロセスウィンドウ322の中央332ならびにそれらの境界の近くの4つ
の追加のサンプリング位置324、326、328、および330での公称または最良の
条件を示している。実際、5個よりも多いまたは少ないサンプリング位置が使用されても
よい。
トパターンの組が、フィッティングパラメータを生成するために使用される。サンプリン
グ位置のいくつかでパターンタイプの数を減らすことで良好なフィッティングを、得るこ
とができる。通常約数千であるテストパターンの完全な組が、プロセスウィンドウ322
の中央332で測定される一方、たとえば、全体の10〜20パーセントの、かなり少な
い数のパターンが、プロセスウィンドウ322の周縁でのサンプリング位置324〜33
0で使用される。結果として、フォーカス露光モデルキャリブレーションのために必要と
されるテストパターン測定値の総数は、他の既存のキャリブレーション方法によって現在
必要とされる、個々のサンプリング位置に対して別々に行われる複数のモデルキャリブレ
ーションよりもかなり少ない。
が通常、多次元キャリブレーションのための基礎として使用されるが、代替となるおよび
追加のパラメータ次元が、等価な方式で同様に使用されてもよい。
義された組が、当該パラメータ空間が十分良くカバーされているかを確認するために解析
される。ステップ216の実施は、テストパターンの二次元周波数空間解析、公称の、最
善の、すなわちデフォルトのシミュレーションパラメータを使用した算定されたプロセス
ウィンドウの解析、またはその他の方法を含んでもよい。定義されたテストパターンおよ
びプロセス条件がパラメータ空間の十分なカバー範囲を提供しない場合、ステップ218
で、追加のテストパターンまたはプロセスウィンドウ内の位置が定義される。方法は次に
、ステップ216へ戻る。ステップ216の解析は、パターンおよびパラメータ選択の整
数部分とみなされているが、図2Aではこの問題の重要性をハイライトするために別個の
ステップとして示されている。追加のデータ点が、より完全な当該パラメータ空間のより
完全なカバー範囲を提供しなければ、より多くのテストパターンをキャリブレーションに
追加することが自動的には精度を改善しないことが、文献に示されている。
範囲を提供する場合、方法が、ステップ220へと継続する。ステップ220では、半導
体製造における現在の最新技法である光学投影リソグラフィでの適用例に対して、キャリ
ブレーションされたフォーカス露光モデルによって説明されるリソグラフィプロセスで使
用されるものと同じマスク技法および製造方法を使用してテストマスクが製造される。テ
ストマスクは前に定義されたテストパターンの全組を含んでいる。これは、問題となって
いるリソグラフィプロセスに応じて、たとえばバイナリマスク、減衰型(attenuated)位相
シフトマスク、またはレベンソン型(alternating)位相シフト、またはクロムレス位相シ
フトマスクとすることができる。将来のリソグラフィについては、光マスクレス技術が、
固定された、可変でないテンプレートレチクルの代わりに、たとえば空間的な光モジュレ
ータを使用して導入されてもよい。フォーカス露光モデルキャリブレーションが、マスク
製造ステップが仮想的なものとみなされることができるところのこれらの技術に対して等
しく適用可能であり、かつ有用である。光マスクレスリソグラフィ(Optical Maskless L
ithography OML)では、選択されたテストパターン(OMLシステムのためのいずれ
かの選択された削除アルゴリズムによって計算される)に対応する空間的な光モジュレー
タ設定が、テストマスクの代わりに使用される。
プロセスと同一のレジストパラメータおよびプロセス条件を使用して、問題となっている
リソグラフィプロセスを代表する露光ツール内でプリントされる。このプリントプロセス
は、1つまたは複数の追加の反射防止層を通常有するウェハ上のレジスト層、プレ露光ベ
ークステップ、テストマスクからレジスト被覆されたウェハ上へ画像を投影することによ
るスキャナまたはステッパ内での露光、ポスト露光ベークステップ、およびレジスト現像
を含む。プリンティングプロセスはまた、このようなものがシミュレーションモデルの一
部である場合、ウェハをエッチングする追加のステップを含む。テストパターンのプリン
ティングは、プロセスウィンドウ内でサンプリング位置として前に定義されたすべてのプ
ロセス設定を使用して行われる。サンプリング位置のすべてに対してのテストパターンの
プリンティングは、単一の基板上で繰り返される露光の間で段階的にパラメータを変更す
ることによって、またはいくつかのテストウェハを別々に露光させることによって行うこ
とができる。
生成するために適切なメトロロジーツールを使用して測定される。ステップ224は、C
D−SEMまたはCD−AFMを使用した線幅および線端部プルバック測定(pullback me
asurements)、二次元のSEM画像データの生成および解析、CDの光散乱解析、または
フォーカス露光モデルから派生した予測されるパターンパラメータと相互に関連すること
ができるその他の測定値を含んでもよい。
プロセスのモデルからのシミュレーションされたテストパターンによってマッチングされ
ることを必要とする。リソグラフィプロセスのモデルは、リソグラフィプロセスを表す1
つまたは複数のモデルモジュールを含む。モデルは、少なくとも1つの光学モデルを含み
、レジストモデル、マスクモデル、適用可能な場合、たとえばレジストモデルの後のエッ
チングモデルなどの他のいずれかの適切なモデルをオプションで含んでもよい。図2Aの
方法では、モデルは、例示を容易にするために、光学モデルおよびレジストモデルのみを
含む。ステップ226では、光学モデルに対する、初期フィッティングパラメータ値が選
択され、ステップ228で、レジストモデルに対する初期フィッティングパラメータ値が
、選択される。光学モデルおよびレジストモデルに対する初期フィッティングパラメータ
値は、フィッティングパラメータに対する公称、デフォルトまたは最善値であってよい。
ラメータである。露光ドーズおよびデフォーカスは、調節可能なパラメータとしてみなさ
れないが、プロセスウィンドウ内の選択されたサンプリング位置に対応するように第1の
原理に従って変更されることになる。ステップ230では、プリントされたテストパター
ンが、光学モデルおよびレジストモデルを使用してシミュレートされる。好ましい実施形
態では、ステップ230のシミュレーションが、米国特許第7,003,758号に開示
されているシステムおよび方法を使用して実施される。一実施形態では、図8と相俟って
以下で説明される、リソグラフィシミュレーションシステム800が、ステップ230を
行うために使用される。ステップ230では、シミュレーションが、すべてのテストパタ
ーンに対して、およびステップ212〜216で定義されたプロセスウィンドウ内のすべ
ての位置に対して、シミュレーション結果を作成するために行われる。シミュレーション
中、モデルの露光ドーズおよびデフォーカスパラメータが、第1の原理に従って変更され
、レジストモデルのフィッティングパラメータのすべてを含むモデルのフィッティングパ
ラメータの値は、変化しないままである。
とえばシミュレーションされたライン/スペースまたはギャップ幅を対応するCD−SE
M測定値と比較することによって、実結果に対して比較される。別法として、「測定」が
、予測される二次元プリントパターンを表す、シミュレーションされたレジスト(または
エッチングされた)輪郭線上で行われ、シミュレーションされたパターン上でのこれらの
測定値が、プリントされたパターンの等価な測定値と比較される。測定値は、CDまたは
線端部プルバック、エッジ配置誤差、対応する二次元の形状のより複雑な評価などのスカ
ラー値を含む。CD測定値が、例示の目的のために以下の議論で使用され、かつ他のいず
れのパターンパラメータの測定値が、同様の方式で使用されてもよく、本発明の範囲内に
ある。
で、プロセスウィンドウ内の各サンプリング位置に対してプリントされたテストパターン
とシミュレーションされたテストパターンの間の差の測定値が計算される。一実施形態で
は、式1で以下で定義されるような、二乗平均平方根(RMS)でシミュレーションされ
た値と測定された値の間の「距離」を反映するために計算されることができるコスト関数
によって差が表される。式1では、RMS(k)は、コスト関数のk番目の反復の後のシ
ミュレーションされたCD値と測定されたCD値の間の「距離」である。Mは、プロセス
ウィンドウ内でのサンプリング位置の総数、Nは、プロセスウィンドウ内の各サンプリン
グ位置での測定される予定のテストパターンの数、CDmeans(Ei、Fi、TPJ)は
、プロセスウィンドウ内のi番目のサンプリング位置でフォーカス値および露光値によっ
て作成されたj番目のテストパターン(TP)での実際のCD測定値(Ei、Fi)、こ
こで、Eは露光ドーズ値、Fはフォーカス値、および
であり、Lは、光学モデルおよびレジストモデルのフィッティングパラメータの総数、お
よびkは、k番目の反復の後の調節されたフィッティングパラメータを示す。コスト関数
の定義は、データ点の変更またはその他の調節のための異なる重み計数、Wijを含んで
もよい。
[0054] 式1によって計算されたコスト関数値は、シミュレーション結果と実結果の間の
RMS差と呼ばれ、一実施形態では、ステップ232での差の測定値として使用される。
定値である。キャリブレーションプロセスの目標は、コスト関数、たとえば、式2に示さ
れているようなRMS(k)を最小化するように調節可能なフィッティングパラメータを
変更することによって、フォーカス露光モデルを最適化することである。
[0055] ステップ234では、計算された差の測定値が所定の閾値未満であるかどうかの
決定が行われる。別法として、差分測定値の全体的な最小値が探求される。差分測定値が
最小化されていない、すなわち所定の閾値未満でない場合、方法がステップ236で継続
し、このステップで、光学モデルモジュールおよびレジストモデルモジュールのフィッテ
ィングパラメータ値が、ある順序で調節または調整される。方法は次に、光学モデルおよ
びレジストモデルに対する調節されたフィッティングパラメータ値を使用して、プリント
されたテストパターンをシミュレートするために、ステップ230に戻る。次に、ステッ
プ232で、新しいシミュレーションされたテストパターンとプリントされたテストパタ
ーンの間の差の測定値が計算され、差分測定値が、ステップ234で評価される。ステッ
プ236、230、232、および234が、現在の差分測定値が最小化されるまたは所
定の閾値未満になるまで繰り返される。
ッティングパラメータ値が、キャリブレーションされたフォーカス露光モデルに対するフ
ィッティングパラメータ値として指定される。キャリブレーションされたフォーカス露光
モデルが次に、プロセスウィンドウ内のいずれかの位置でのリソグラフィプロセスをシミ
ュレートするために使用されることができる。
raints)をキャリブレーション手順中にフィッティングパラメータ値上に位置させながら
、露光デフォーカスプロセスウィンドウ空間内でのいくつかのプロセス設定を通常含む、
テストパターンのシミュレーション中にプロセスパラメータのいくつかの次元に沿ったデ
ータ点を含むことである。このことは、サンプリング位置間のテストウェハプリンティン
グプロセス内で実際に調節された光学モデル内のプロセス条件のみが、サンプリング位置
でのテストパターンのシミュレーションの第1の原理、たとえば図2Aの方法におけるフ
ォーカスおよび露光ドーズに、従って変化することを許され、そして、モデルの他のすべ
てのフィッティングパラメータが、プロセスウィンドウ内のサンプリング位置間で一定に
保たれることを、単に意味している。単一の、普遍的な、モデルパラメータ値の組が、こ
のようにして、キャリブレーションプロセスから導出され、キャリブレーションのために
使用される厳密な位置ではなく、プロセスウィンドウの初期サンプリング領域の妥当な近
傍でのいずれかの露光−ドーズ設定で、「新しい」モデル(すなわち、予測されるパター
ン)を生成するために使用されることができる。リソグラフィプロセスが公称条件でシミ
ュレーションされるのみである場合であっても、プロセスウィンドウの中央だけでなくプ
ロセスウィンドウの中央からある距離の複数の位置にて収集されたデータを使用してフォ
ーカス露光モデルが構成されるときより、良い性能が達成される。
でモデルを生成するための方法ステップのフローチャートである。ステップ252で、フ
ォーカス露光モデルが、図2Aと相俟って上記で説明された方法に従ってキャリブレーシ
ョンされる。ステップ254で、リソグラフィプロセスがシミュレーションされるところ
のプロセスウィンドウ内の位置が選択される。選択された位置はプロセスウィンドウ内の
どこであってもよい、すなわち、選択される位置は、フォーカス露光モデルのキャリブレ
ーション中に使用されたサンプリング位置の1つであってよいが、そうである必要はない
。次に、ステップ256で、第1の原理に従ってキャリブレーションされたフォーカス露
光モデルに対するプロセスウィンドウ内の選択された位置に対応する、変更されたモデル
パラメータ(たとえば、露光およびフォーカス)に対する値の組を提供することによって
モデルが生成されるが、他のキャリブレーションされたモデルパラメータ(すなわち、フ
ィッティングパラメータ)のすべては、FEMの最終的にフィッティングされた値に保持
される。モデルが次に、プロセスウィンドウ内の選択された位置でリソグラフィプロセス
の性能をシミュレートするために使用されてもよい。
ブレーションが行われた。約2000個の一次元および二次元のテストパターンの全組が
、この65nmプロセスでのモデルキャリブレーションのために定義された。プロセスウ
ィンドウ内の11個の位置が、キャリブレーションに対して選択される。これらの位置は
、図4Aに概略的に示されている。テストウェハが、プロセスウィンドウ内のこれらの1
1個の位置に対してプリントされた。図4Bに示されているように、これらの位置は、+
/−100nmおよび+/−150nmのフォーカスずれ、+/−2.41%から+/−
4.82%の公称値からの露光の変更を含む。いくつかのキャリブレーション実行が、図
4Bに示されている11個の位置の様々な部分集合(サブセットsubset)に対して行われ
た。11個すべてよりも少ない位置がキャリブレーションのために使用される場合、残り
のデータが、測定されたテストパラメータ値からシミュレーションされたものの偏差を決
定することによってモデル確認のために使用された。約2000テストパターンのフルセ
ットが、公称条件(プロセスウィンドウの中央)で使用され、300、すなわちテストパ
ターンの15%の他のすべてのサンプリング位置のみが、含まれていた。すべての測定値
は、スカラーCD測定値であり、モデルの精度が、シミュレーションされたCD値と測定
されたCD値の間のRMS偏差によって定量化された。
ションのために使用されたプロセスウィンドウ内のサンプリング位置の図形的な表示を与
えている。すべての残りの場所からのデータが、モデル確認のために使用された。第2列
の各セルに示されている点は、図4Bに示されている等価な位置に対応する。キャリブレ
ーションおよび確認場所の数が、それぞれ、図5の列3および4に示されている。列5は
すべての部位およびパターンにわたるnm単位での全RMSを列挙しており、一方単一の
サンプリング位置での最大RMSが、最終列に示されている。数は、11個すべてのサン
プリング位置からのデータを使用するとき、最良の全体フィッティングが得られるが、サ
ンプリング位置の数をデフォーカス方向に沿って3だけ減少させた後でさえもフィッティ
ング品質の極めて小さい偏差しかないことを示している。したがって、プロセスウィンド
ウ内の3個、公称条件、公称露光での正のデフォーカス条件、および公称露光での負のデ
フォーカス条件のみのサンプリング位置で収集されたデータを使用してフォーカス露光モ
デルをキャリブレーションすることが好ましい最良の実行である。また、露光変更による
サンプリング位置のみが選択される、露光のみの場合を除いて、他のすべての結果は、モ
デル精度が、プロセスウィンドウ内でのサンプリング位置の実際の選択に対して感受性が
ないことを示している。キャリブレーションされたフォーカス露光モデルを作成するため
の方法はさらに、キャリブレーションデータによってカバーされるパラメータ範囲外への
外挿を修正することが可能である。
ーズの小さな変更でさえも、パラメータフィッティングプロセスが、悪い光学パラメータ
を結果として生じさせる。結果は、さほど驚くべきものではない。前に議論されたように
、デフォーカス効果が、レジストパラメータ、たとえ拡散定数によって模倣されてもよい
。フォーカスを通るデータなしでは、フィッティングは、正確なモデルパラメータ値を生
成するために十分拘束されない。したがって、モデルキャリブレーションのために公称か
ら外れたサンプリング位置を選択するための基準は、フィッティングパラメータに対する
正確な最終値を得るために公称フォーカスから外れた少なくとも1つのサンプリング位置
を含むことである。
をキャリブレーションすることの現在の実施に対してかなり利益を提供する。図6は、2
つのキャリブレーションアプローチ、すなわちそれぞれフォーカス露光モデルのキャリブ
レーションと複数の個別のモデルのキャリブレーションの間の比較をそれぞれ提供する。
サンプリング位置の数と公称サンプリング位置の和がxであることを仮定している。従来
技法の複数の個別のモデルでは、すべての(1+x)位置に対して必要とされる測定値の
総数は、したがって(1+x)Nである。逆に、上記で述べたように、フォーカス露光モ
デルが、余分な(すなわち、公称でない)サンプリング位置では測定値の15%しか必要
としないため、すべての(1+x)位置に対して必要とされる測定値の総数は、(1+0
.15x)Nにしかならない。また、従来技法の複数の個別のモデルは、(1+x)位置
のそれぞれでの別個のキャリブレーションを必要とするが、フォーカス露光モデルは、同
時に考慮されるプロセスウィンドウ内のすべての位置での測定値に対して1つのキャリブ
レーションのみしか必要としない。また、従来技法の複数の個別のモデルとは違い、フォ
ーカス露光モデルは、分離可能な共通のマスク項、光項、レジスト項を有する。さらに、
フォーカス露光モデルは、図2Bに示すように、サンプリング位置によって定義された全
境界内で、制限されない追加のモデルを生成することが可能である(すなわち、プロセス
ウィンドウ内の制限されない位置で正確な予測を作成する)が、従来技法の複数の個別の
モデルは、別個のキャリブレーションが行われた(1+x)位置でしか正確であり得ない
。
ためのシステム700の一実施形態のブロック図である。システム700は入力デバイス
712、モデルキャリブレーションモジュール714、出力デバイス716および記憶領
域718を含むが、それに限定されない。記憶領域718は、物理的なモデル情報720
を含むが、それに限定されない。光学モデル情報720は、光学モデル情報722および
レジストモデル情報724を含むが、それに限定されない。光学モデル情報722は、光
学モデルおよび各光学モデルパラメータに対する1組の考えられる値を含み、レジストモ
デル情報724は、レジストモデルおよび各レジストモデルパラメータに対する1組の考
えられる値を含む。モデルキャリブレーションモジュール714が、入力デバイス712
を介してプロセスウィンドウ定義情報およびプリントされたテストパターン測定値を受信
する。モデルキャリブレーションモジュール714が、キャリブレーションされたフォー
カス露光モデルを生成するために、プロセスウィンドウ定義情報およびプリントされたテ
ストパターン測定値を、光学モデル情報722およびレジストモデル情報724と相俟っ
て使用する。キャリブレーションされたフォーカス露光モデルは、少なくとも2つの連続
的に調節可能な光学パラメータによって記述されたプロセスウィンドウ上にリソグラフィ
プロセスの性能を記述することが可能である。
態の図である。システム800は、アプリケーション処理システム814aおよびフロン
トエンド処理システム814bを含むが、それに限定されない1つまたは複数の凡用型の
数値計算システムを含むが、それに限定されない。アプリケーション処理システム814
aは、システム800の全体動作のジョブ管理を扱うように適切に構成されている。特に
、一実施形態では、アプリケーション処理システム814aは、アプリケーション処理デ
バイス836およびアプリケーションSCSI RAID838aを含む。アプリケーシ
ョン処理デバイス836は、システム800の様々な構成要素の動作の管理を提供するよ
うに適切にプログラムされている。この点で、たとえば、アプリケーション処理デバイス
836は、アクセラレータシステム816の様々な構成要素のための設計データベースを
分割するようにプログラムされ、それによって、アクセラレータシステム816の構成要
素によって行われる個々のジョブ、機能またはプロセスを特定する。アプリケーションS
CSI RAIDハードディスクアレイ838aは、アプリケーション処理デバイス83
6によって使用されるプログラムおよびデータ(たとえば、設計データベース)のための
記憶を提供する。
外部世界」)に、その直接の相互作用を扱うまたは行うように適切にプログラムされたフ
ロントエンド処理デバイス840、たとえば、ジョブ設定および/または結果報告/解析
のためのシステム800へのオペレータまたはユーザのアクセスを提供するクライアント
コンピュータ(図示せず)を含む。フロントエンドSCSI RAID838bは多数の
シミュレーションジョブの結果および画像を記憶するために使用されるため、フロントエ
ンド処理デバイス840に関連付けられた、フロントエンドSCSI RAIDハードデ
ィスクアレイ838bは、大容量記憶デバイスであるべきである。フロントエンド処理シ
ステム814bはまた、アプリケーションSCSI RAID838a(たとえば、設計
データベース)からデータを提供する、またはそこからデータを引き出すためにアプリケ
ーション処理システム814aと通信し、かつユーザまたはオペレータによって命令され
たとき、ジョブを開始するようにアプリケーション処理システム814aに命令する。
4bは、たとえば、高速スイッチ(たとえば、ギガビットイーサネット(登録商標)スイ
ッチ842aおよび842bを通じて、アクセラレータシステム816と接続している。
スチン)によって製造および提供されている、Dell 5224 PowerConn
ectであってよい。Dell 5224 PowerConnectの実装および動作
は、アプリケーションノート、技術/雑誌記事およびデータシートに詳細に記載されてお
り、それらのすべてが、参照によって本明細書に組み込まれる。
クのすべてまたはほとんどすべてが、アクセラレータシステム816によって、および特
に、1つまたは複数のアクセラレータ成分816a〜nによって行われてもよい、この構
造は、アクセラレータハードウェア構成要素816a〜nの数を変更することによって拡
張可能な数値計算容量を可能にする。さらに、この構造はまた、システム800の全体的
な耐故障性を可能にするまたは強化することを可能にする。たとえば、所与のアクセラレ
ータハードウェア構成要素816a〜nが故障した場合、そのジョブが、他のアクセラレ
ータハードウェア構成要素816a〜nに再割当されることができ、このようにして、シ
ステム800がその動作条件/状態を維持する。
4a〜n(1つまたは複数のマイクロプロセッサを備える)、1つまたは複数のアクセラ
レータサブシステム846a〜n、および関連するマイクロプロセッササブシステム84
4a〜nと結合された、ローカルまたはレジデントメモリストレージ848a〜nのうち
の1つをそれぞれ備える、1つまたは複数のアクセラレータ構成要素816a〜nを備え
てもよい。ハードウェア加速能力の程度または量は、実行される数値計算の程度または量
に応じて、マイクロプロセッササブシステム844a〜nと釣り合わされる。
ntel(米国カリフォルニア州、サンタクララ)によって製造された2つのXeonマ
イクロプロセッサを含む。アクセレータサブシステム846a〜nはそれぞれ、ASIC
(Application-Specific Integrated Circuit )、Special-Purpose DSP Integrated Cir
cuit、および/またはプログラマブルゲートアレイ(たとえば、フィールドプログラムマ
ブルゲートアレイ(“FPGA”))を含む。実際、アクセラレータサブシステム846
a〜nはそれぞれ、複数のアクセラレータサブシステムを含んでよく、たとえば、アクセ
ラレータサブシステム846aは、図8に示されているように、アクセラレータサブシス
テム846a1〜6axのすべてを含んでもよい。このようにして、完全に使用されると
き、アクセラレータサブシステム846a〜nはそれぞれ、約25個のXeonマイクロ
プロセッサの数値計算容量を含む。
られたアクセラレータサブシステム846a〜nの間の高速通信を容易にする。バス85
0a〜n上の通信プロトコルおよび技法は、PCI、PCIX、または高速通信プロトコ
ルおよび技法であってよい。実際、現在公知であるまたは最近開発された、いかなる高速
技法もバス850a〜nに実装されてもよい。特に、一実施形態では、バスインターフェ
イスが、International Business Machines Corp
oration(米国、ニューヨーク市アーモンク)による21P100BGC PCI
−Xブリッジ(64ビット/133MHz)を使用して実装されてもよい。21P100
BGCの実装および動作は、アプリケーションノート、技術/雑誌記事およびデータシー
トに詳細に記載されており、それらのすべてが、参照によって本明細書に組み込まれる。
および変更が、添付の特許請求の範囲で説明されたような本発明の広義の精神および範囲
を逸脱することなく、本発明に対して行われてもよい。前の説明および図面はしたがって
、限定的な意味でなく例示的な意味で考慮されるべきである。
Claims (6)
- リソグラフィプロセスの能力を予測するための単一のプロセスウィンドウモデルを生成するためのシステムであって、
情報を記憶するための記憶領域、
入力デバイス、
出力デバイス、
前記記憶領域内に記憶された物理的なモデル情報、および
モデルキャリブレーションモジュールを備え、
前記記憶領域が、選択された物理的なモデル情報が前記モデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように、前記モデルキャリブレーションモジュールと連絡し、
前記入力デバイスが、プロセスウィンドウを定義するプロセスウィンドウ定義情報が前記モデルキャリブレーションモジュールにとって使用可能にされることができるように、かつ、前記定義された前記プロセスウィンドウ内の異なるテスト条件の下でのウェハの測定値から得られた個別の測定値情報が、前記モデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように、前記モデルキャリブレーションモジュールと連絡し、
前記モデルキャリブレーションモジュールにおいて、
(a)前記定義されたプロセスウィンドウにわたるリソグラフィプロセスの性能が2つの連続的に調節可能な光学パラメータで記載されることができるように、前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータを除く前記物理的なモデル情報内の他のパラメータを一定に保ちながら、前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータを変更することによって、前記リソグラフィプロセスのシミュレーションされた値を作成すること、
(b)前記リソグラフィプロセスの前記シミュレーションされた値と前記個別の測定値情報とを比較すること、を含み、
前記(a)および前記(b)により前記単一のプロセスウィンドウモデルを生成するものであり、
前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータが、公称条件における露光ドーズおよびフォーカス、並びに、公称条件における露光ドーズおよびフォーカスの変更値である、
システム。 - 前記物理的なモデル情報が、照射源、開口数、および光学収差のうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記物理的なモデル情報が、レジストモデル情報を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記物理的なモデル情報が、マスクモデル情報を含む、請求項1に記載のシステム。
- リソグラフィプロセスの能力を予測するための単一のプロセスウィンドウモデルを生成するための方法であって、
前記単一のプロセスウィンドウモデルを生成するためのシステムが、
情報を記憶するための記憶領域、
入力デバイス、
出力デバイス、
前記記憶領域内に記憶された物理的なモデル情報、および
モデルキャリブレーションモジュールを備え、
前記記憶領域が、選択された物理的なモデル情報が前記モデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように、前記モデルキャリブレーションモジュールと連絡し、
前記入力デバイスが、プロセスウィンドウを定義するプロセスウィンドウ定義情報が前記モデルキャリブレーションモジュールにとって使用可能にされることができるように、かつ、前記定義された前記プロセスウィンドウ内の異なるテスト条件の下でのウェハの測定値から得られた個別の測定値情報が、前記モデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように、前記モデルキャリブレーションモジュールと連絡し、
前記モデルキャリブレーションモジュールにおいて、
(a)前記定義されたプロセスウィンドウにわたるリソグラフィプロセスの性能が2つの連続的に調節可能な光学パラメータで記載されることができるように、前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータを除く前記物理的なモデル情報内の他のパラメータを一定に保ちながら、前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータを変更することによって、前記リソグラフィプロセスのシミュレーションされた値を作成すること、
(b)前記リソグラフィプロセスの前記シミュレーションされた値と前記個別の測定値情報とを比較すること、を含み、
前記(a)および前記(b)により前記単一のプロセスウィンドウモデルを生成するものであり、
前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータが、公称条件における露光ドーズおよびフォーカス、並びに、公称条件における露光ドーズおよびフォーカスの変更値である、
方法。 - コンピュータに、リソグラフィプロセスの能力を予測するための単一のプロセスウィンドウモデルを生成させるための命令を記憶するコンピュータ読取可能媒体であって、
前記単一のプロセスウィンドウモデルを生成するためのシステムが、
情報を記憶するための記憶領域、
入力デバイス、
出力デバイス、
前記記憶領域内に記憶された物理的なモデル情報、および
モデルキャリブレーションモジュールを備え、
前記記憶領域が、選択された物理的なモデル情報が前記モデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように、前記モデルキャリブレーションモジュールと連絡し、
前記入力デバイスが、プロセスウィンドウを定義するプロセスウィンドウ定義情報が前記モデルキャリブレーションモジュールにとって使用可能にされることができるように、かつ、前記定義された前記プロセスウィンドウ内の異なるテスト条件の下でのウェハの測定値から得られた個別の測定値情報が、前記モデルキャリブレーションモジュールによってアクセスされることができるように、前記モデルキャリブレーションモジュールと連絡し、
前記命令は、前記モデルキャリブレーションモジュールにおいて、
(a)前記定義されたプロセスウィンドウにわたるリソグラフィプロセスの性能が2つの連続的に調節可能な光学パラメータで記載されることができるように、前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータを除く前記物理的なモデル情報内の他のパラメータを一定に保ちながら、前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータを変更することによって、前記リソグラフィプロセスのシミュレーションされた値を作成すること、
(b)前記リソグラフィプロセスの前記シミュレーションされた値と前記個別の測定値情報とを比較すること、を実行させるものであり、
前記(a)および前記(b)により前記単一のプロセスウィンドウモデルを生成させるものであり、を実行させるものであり、
前記2つの連続的に調節可能な光学パラメータが、公称条件における露光ドーズおよびフォーカス、並びに、公称条件における露光ドーズおよびフォーカスの変更値である、
コンピュータ読取可能媒体。
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