미래 반도체 혁신을 이끄는 5대 반도체 설계 트렌드

* 본 포스팅은 알테어 짐 캔탤리 (Jim Cantele) 테크놀로지 산업 부문 수석 부사장이 집필한 글을 바탕으로 작성했습니다.

1971년, 최초의 마이크로프로세서는 약 2,300개의 트랜지스터로 제작되었습니다. 그러나 오늘날의 실리콘 칩에는 1,000억 개가 넘는 트랜지스터가 집적될 수 있습니다. 무어의 법칙이 정점에 이르기 전까지만 해도, IC에 담을 수 있는 트랜지스터 수는 약 2년마다 두 배로 늘어났습니다. 칩 설계의 궁극적인 목표는 점점 작게 만드는 것이었지만, 결국 물리 법칙의 한계에 부딪혔습니다. 현재 가장 작게 실현 가능한 트랜지스터 크기는 단 2나노미터로, 원자 몇 개 정도의 크기에 불과합니다.

이 물리적 한계를 넘어서기 위해 반도체 업계는 지속적으로 혁신을 모색하고 있으며, 다음과 같은 트렌드가 부상하고 있습니다.
클라우드처럼 오래전부터 발전해온 기술이 이제는 데이터 센터 컴퓨팅만큼 일상화되었고, 인공지능(AI)과 머신러닝은 거의 모든 기술 개발 영역에 점점 더 깊숙이 침투하고 있습니다.

1. 수직으로 시뮬레이션하라

기존에는 하나의 칩(단층 구조) 안에 모든 회로를 집적했지만, 회로 밀도가 한계에 도달하면서 공간을 수직으로 활용하는 방식으로 발전하게 되었습니다. 회로 밀도를 높이기 위해서는 선폭을 줄이거나 칩 면적을 키워야 하지만, 이 또한 기술적·경제적 제약이 따릅니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로, 반도체를 수직으로 쌓는 3D 적층(스태킹) 구조가 주목받고 있습니다.

최신 반도체 기술은 다층 구조를 기반으로 하여 칩을 일종의 ‘건축물’처럼 설계합니다. 수직 적층은 회로 밀도를 높이고, 폼팩터를 줄이며, 기능을 집적할 수 있는 효과적인 방법입니다. 그러나 동시에 열 관리, 전력 공급, 기계적 제약 등 새로운 문제를 야기합니다.

예를 들어, 적층으로 인한 과도한 열 스트레스는 성능 저하나 물리적 손상을 유발할 수 있으며, 이는 생산성, 제품 품질, 출시 일정에 직접적인 영향을 미칩니다. 전력 경로의 복잡성 역시 증가하여, 전원 변환기의 동작 특성을 세밀하게 분석해야 하며, 복잡한 IC가 PCB 상에서 유기적으로 작동하도록 하기 위해서는 정밀한 물리 시뮬레이션이 필요합니다.

알테어는 이러한 반도체 설계의 복잡성과 문제를 깊이 이해하고 있으며, 3D IC 기술의 설계 및 구현을 지원하는 상호운용 가능하고 강력한 시뮬레이션 솔루션을 제공합니다.

*3D IC(Three-Dimensional Integrated Circuit)는 말 그대로 3차원적으로 집적된 회로로, 위에서 말한 적층 구조를 구현한 IC입니다. 단순히 층을 쌓는 것이 아니라, 층 간을 연결하는 상호 연결을 구현하는 것으로 높은 집적도, 짧은 신호 전송 거리, 낮은 소비전력이 장점입니다. 적층 구조는 3D IC를 실현하는 방법 중 하나이며, 3D IC는 이를 활용하여 칩 설계의 새로운 패러다임을 구현하는 기술입니다.

2. 설계를 다시 ‘내부’로

2020년 시작된 팬데믹은 전 세계적인 반도체 부족 사태를 야기했고, 이는 많은 산업에서 IC 설계를 외부에서 내부로 전환하는 계기가 되었습니다. 비록 현재는 공급난이 어느 정도 해소되었지만, 기업들은 이미 내부 설계 역량을 확보하기 위한 시스템을 구축했고, 이는 이제 중요한 경쟁력이 되고 있습니다.

EDA(전자설계자동화) 툴의 사용은 증가하고 있으며, 이 툴들은 매우 고가이므로 자원의 효율적 활용이 매우 중요합니다. 라이선스 활용률을 극대화하고, 작업 지연 없이 원활한 수행을 위해 효율적인 스케줄링과 자원 오케스트레이션이 요구됩니다. 일부 기업은 하드웨어 에뮬레이션 환경을 구축해 알테어 솔루션을 병행 사용하고 있습니다. 알테어는 반도체 설계와 EDA 환경 전반에 걸쳐 완전한 솔루션을 제공합니다.

기업들이 향후에도 계속해서 자체 설계 방식을 유지할지, 아니면 외부 아웃소싱으로 회귀할지는 아직 확실하지 않지만, 이미 상당한 시간과 비용을 투자한 만큼 품질과 일정에 대한 통제를 위해 내부 설계를 선호하는 기업도 많을 것으로 보입니다.

3. 설계 그리고 디버깅

IC 설계의 복잡성은 갈수록 증가하고 있으며, 이로 인해 성능 병목, 기능 오류, 인터커넥트 문제 등 다양한 리스크가 발생할 수 있습니다. 이러한 이슈를 생산 이전에 빠르게 탐지하고 해결하는 것이 핵심이며, 문제의 근본 원인을 파악하고 설계 동작을 시각적으로 분석할 수 있는 소프트웨어가 필수입니다. 빠른 디버깅은 개발 주기를 단축시키고, 출시 시간을 앞당기는 데 중요한 역할을 합니다.

4. 클라우드에서의 설계

클라우드 기술은 성능과 접근성 측면에서 계속 발전해 왔으며, 이제는 반도체 설계 환경에서도 점점 더 중요해지고 있습니다. 전통적인 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서는 대규모 하드웨어와 전문 인력이 필요했지만, 클라우드는 이러한 장벽을 크게 낮추었습니다. 초기 투자 비용 없이도 원하는 만큼의 컴퓨팅 자원을 유연하게 사용할 수 있기 때문에, 클라우드는 특히 EDA 사용자에게 매우 매력적인 옵션입니다.

물론, 클라우드 비용은 빠르게 증가할 수 있기 때문에, 자원 활용의 최적화는 필수입니다. 알테어의 HPC 및 클라우드 솔루션은 EDA 라이선스를 포함한 자원 사용을 최적화하고, 사용자가 직관적이고 협업 가능한 플랫폼에서 원격으로 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

5. AI와 머신러닝

가장 주목할 만한 변화는 AI와 머신러닝입니다. 이제 IC 설계에서도 AI는 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 머신러닝은 데이터 분석, 설계 검증, 성능 예측 등 다양한 영역에서 인간의 작업을 보완하고 있습니다.

EDA 툴은 대량의 데이터를 생성하기 때문에 머신러닝과 매우 잘 맞습니다. 복잡한 EDA 작업이나 수백 개의 코어, 대용량 메모리를 요구하는 맞춤형 CPU/GPU 설계에서 머신러닝은 기존 방식보다 더 적은 자원과 시간으로 더 뛰어난 성능을 구현할 수 있습니다. 알테어는 데이터 분석과 AI 기반의 지능형 스케줄링 기술을 통해 작업 시간을 예측하고 필요한 자원 규모를 계산함으로써, 고속·대용량 연산 환경에서의 효율을 극대화하고 있습니다.

6. 결론

오늘날 고성능 컴퓨팅(HPC)과 고처리량 컴퓨팅(HTC)의 경계가 모호해지고, 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되면서 데이터 중심 의사결정의 중요성이 커지고 있습니다. HPC와 EDA는 AI·머신러닝을 지원하고, 동시에 AI·머신러닝은 다시 HPC와 EDA를 강화하고 있습니다. 결국 이 기술들은 하나로 융합될까요? 아니면 각자의 방향으로 더 발전할까요?

확실한 것은, AI와 머신러닝이 반도체 설계 분야에서 다음 패러다임의 중심이며, 이미 현실이 되었다는 점입니다. 이 융합은 기술 가속화를 더욱 빠르게 만들고 있으며, 반도체 설계의 혁신을 이끄는 원동력이 되고 있습니다. 1970년대 시작된 IC 기술은 이제 전례 없는 수준의 정밀성과 속도를 자랑합니다. 설계 복잡성, 공급난, 지정학적 불확실성과 같은 여러 도전과제에도 불구하고, 집적회로는 계속해서 진화하며 우리의 기술 미래를 이끌고 있습니다.