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光刻是极大规模集成电路制造的核心工艺，光刻分辨率决定集成电路的特征尺寸。光源掩模优化(Source Mask Optimization，SMO)技术被认为是增大光刻工艺窗口、减小工艺因子k1的最重要分辨率增强技术之一。基于梯度的SMO技术是一种新的SMO技术，由于其方法简单、计算高效、速度快得到了广泛的研究。通常，基于梯度的SMO方法需要利用评价函数梯度的解析表达式。随着光刻节点的不断减小，光刻成像模型的数学表达式越来越复杂，评价函数梯度解析表达式往往难以求解或者需要对光刻成像模型进行简化，在牺牲模型精度的前提下才可能求解。针对此问题，本文提出了一种基于随机并行梯度速降算法的SMO技术，避免了求解评价函数梯度解析表达式的过程，降低了优化复杂度，主要研究内容包含以下几个方面: 1.提出了一种基于随机并行梯度速降算法的光源掩模优化技术。以只读存储器接触孔阵列、动态随机存储器交叉门两种典型图形为例进行了仿真验证，两种图形的图形误差(Pattern Error, PE)分别降低了75％和80％，有效提高了光刻分辨率。分析了在基于随机并行梯度速降算法的SMO过程中引起评价函数PE振荡的原因，结果表明迭代步长参数选择过大及迭代过程中掩模的二值化都会引起PE振荡。 2.研究了初始照明光源形状对基于随机并行梯度速降算法的光源掩模优化结果和收敛速度的影响。以二维接触孔图形为例，初始照明光源为环形照明时的优化效果最好，优化速度最快。仿真结果表明优化后光源形状与掩模图形不受初始照明光源影响，主要由目标图形决定。初始照明光源形状越复杂，优化后照明光源形状与掩模图形则越复杂，收敛速度越慢。 3.研究了工艺条件下基于随机并行梯度速降算法的光源掩模优化技术，通过在优化过程中增加投影物镜波像差、离焦等工艺参数研究了其鲁棒性。以只读存储器接触孔阵列和动态随机存储器交叉门两种典型的图形为例进行了仿真验证，优化后的两种掩模图形光刻胶像的PE值分别降低了75％和70％，并有效增大了焦深。