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公开(公告)号:CN111243636A
公开(公告)日:2020-06-05
申请号:CN201910827187.5
申请日:2019-09-03
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种半导体存储器装置和半导体存储器装置的操作方法。所述半导体存储器装置包括:存储器单元阵列,包括第一存储器单元和第二存储器单元;以及外围电路。当接收到第一命令、第一地址和第一输入数据时,外围电路响应于第一命令基于第一地址从第一存储器单元读取第一数据,通过使用第一数据和第一输入数据执行第一运算,并通过使用第一运算的结果从第二存储器单元读取第二数据。
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公开(公告)号:CN116719206A
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202310134128.6
申请日:2023-02-09
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G03F1/36
Abstract: 本发明构思提供了一种基于深度学习的光学邻近校正(OPC)图案的拐角倒圆方法,通过该方法可以确保图案化的可靠性,以及一种包括该拐角倒圆方法的OPC方法和掩模制造方法。该基于深度学习的OPC图案的拐角倒圆方法包括:获得晶片上的光阻(PR)图案或蚀刻图案的轮廓;获得与轮廓相对应的PR图案或蚀刻图案的正方形布局;利用正方形布局和轮廓通过深度学习生成变换模型;以及通过使用变换模型获得关于正方形布局目标的倒圆布局目标。
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公开(公告)号:CN116266357A
公开(公告)日:2023-06-20
申请号:CN202211222889.9
申请日:2022-10-08
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了使用深度学习来预测轮廓的计算装置及其操作方法。所述操作方法包括:在全芯片中对独特图案进行采样;通过执行与所述独特图案对应的严格模拟来提取多个高度中的每个高度的抗蚀剂轮廓的等高线;准备与多个高度中的每个高度的等高线对应的输入图像和输出图像;使用输入图像和输出图像对所提取的等高线执行深度学习;以及根据深度学习的执行来生成轮廓预测模型。
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公开(公告)号:CN118629036A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410255103.6
申请日:2024-03-06
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种概率上预测轮廓的轮廓概率预测方法,该轮廓概率预测方法包括:获取针对已经根据设计图像对其执行了工艺的晶片的图像的多个轮廓图像;根据该多个轮廓图像确定轮廓平均和轮廓标准偏差;基于该轮廓平均和该轮廓标准偏差,生成利用概率分布计算的概率分布图像;以及通过将该设计图像和该概率分布图像输入到概率预测模型,来深度学习训练概率预测模型。
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公开(公告)号:CN118212158A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202310932611.9
申请日:2023-07-27
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06T5/77 , G06N3/0499 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/74
Abstract: 提供用于半导体图案校正的方法和设备。所述方法包括:使用后向校正神经网络生成第一期望图案图像的第一校正结果图像,后向校正神经网络被提供基于第一期望图案图像的输入,后向校正神经网络执行第一工艺的后向校正;基于第一校正结果图像使用前向模拟神经网络来生成第一模拟结果图像,前向模拟神经网络执行第一工艺的执行的前向模拟;以及更新第一校正结果图像,使得减小第一期望图案图像与第一模拟结果图像之间的误差。
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公开(公告)号:CN116432744A
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202211579875.2
申请日:2022-12-06
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06T3/60
Abstract: 公开了一种训练半导体处理图像生成器的方法。所述训练半导体处理图像生成器的方法包括:用包括第一组和第二组的多个掩模图像来训练所述半导体处理图像生成器;用所述第二组和通过对所述第一组应用变换而获得的第一变换组来训练所述半导体处理图像生成器;以及用所述第一组和通过对所述第二组应用变换而获得的第二变换组来训练所述半导体处理图像生成器。
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公开(公告)号:CN119008438A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202410011796.4
申请日:2024-01-02
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H01L21/66 , H01L21/67 , G06N20/00 , G06T7/00 , G05B19/418
Abstract: 公开了一种电子设备的操作方法,该电子设备包括处理器并且支持半导体器件的制造。该操作方法包括:在处理器处,接收用于制造半导体器件的布局图像和通过拍摄实际制造的半导体器件而生成的拍摄图像;在处理器处,基于凸显布局图像和拍摄图像的边缘和拐角的结果来对齐布局图像和拍摄图像;以及在处理器处,基于对齐的布局图像和对齐的拍摄图像执行学习,使得根据布局图像生成第一修改后的布局图像,并且半导体器件是基于根据布局图像生成的第二修改后的布局图像来制造的。
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公开(公告)号:CN116705790A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310176787.6
申请日:2023-02-28
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H01L27/02 , G06F30/392 , G06T7/00 , G06N20/00 , G06F115/10 , G06F115/02
Abstract: 公开了一种电子装置的操作方法,该电子装置包括执行基于机器学习的半导体布局仿真模块的处理器。该操作方法包括:在由处理器执行的半导体布局仿真模块处接收布局图像;基于布局图像和半导体集成电路的制造装置信息图像推断晶片图像,半导体集成电路由半导体制造装置基于最终布局图像制造;当晶片图像不可接受时调整布局图像;以及当晶片图像可接受时确认布局图像为最终布局图像。
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公开(公告)号:CN114296684A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111134669.6
申请日:2021-09-27
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了基于压缩截断奇异值分解(C‑TSVD)的交叉开关阵列装置和使用该装置的模拟乘积累加(MAC)操作方法。基于C‑TSVD的交叉开关阵列装置可以包括:在m×n矩阵中的原始交叉开关阵列,具有行输入线和列输出线并且包括电阻存储器设备的单元;或者通过基于C‑TSVD分解原始交叉开关阵列获得的两个部分交叉开关阵列;模数转换器(ADC),其转换经过阵列划分获得的子阵列的列输出线的输出值;加法器,其将ADC的结果求和以对应于列输出线;以及控制器,其控制原始交叉开关阵列或两个部分交叉开关阵列的应用。输入值被输入到行输入线,权重被乘以输入值,并且累加的结果作为列输出线的输出值被输出。
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