* 본 포스팅은 한국알테어 HPC 영업 대표인 박상현님이 집필한 글입니다. 급변하는 반도체 산업에 대한 소식과 이에 맞는 솔루션을 소개합니다.
팬데믹 이후 반도체 산업의 미래
지난 5월 WHO는 3년간의 긴 팬데믹을 공식 해제함으로써, 앞으로 영원히 벗지 못할 것 같았던 마스크는 점차 우리 곁을 떠났고, 일상은 점차 회복기에 접어들었습니다. 그러나 개인의 일상이 빠르게 회복되는 것과는 달리, 팬데믹 동안 끼친 글로벌 산업계의 영향은 여전히 쉽게 가시지 않고 있습니다. 특히 코로나 19 초기에 전 세계적으로 발생한 주요 생산 라인의 락다운 여파는 글로벌 원자재 공급망에 큰 피해를 입혔으며, 현대 산업에서 필수적인 반도체는 급증하는 수요를 따라가지 못해 반도체 품귀 현상도 발생했습니다. 필자 또한 노후 차량을 교체하기 위해 신차 계약을 했으나, 인도 대기 기간이 약 18개월이며 그 주된 원인이 차량에 들어가는 일부 반도체 때문이라는 제조사의 답변을 듣고 적잖이 놀랐던 기억이 있습니다.
이러한 기억은 자동차 구매자 개인에게만 남아있지 않고 자동차와 그 부품을 제조하고 판매하는 산업계에도 트라우마로 남았으며, 그것을 극복하기 위한 대책이 바로 반도체 자체 개발입니다. 이미 미국에서는 포드, GM 등의 글로벌 자동차 제조사들이 반도체 직접 개발을 선언하고 현지 파운드리와 협력하여 양산을 시작했다고 발표했으며, 국내는 현대기아차뿐만 아니라 현대모비스와 만도를 포함해 최근 전장 사업에 적극적으로 뛰어드는 삼성, LG도 반도체 개발에 박차를 가하고 있습니다. 이는 단순히 팬데믹에 대한 트라우마라기보다는 앞으로 펼쳐질 자율주행, 전기차 등의 미래 전략과 맞물려 더욱 심화되는 현상이며, 그간 메모리 반도체에 비중이 높았던 한국 반도체 시장에 큰 변화와 기회가 창출될 것으로 예상됩니다.
위 자동차 업계와 유사하게, 글로벌 빅테크 기업들, 특히 대규모 데이터센터를 기반으로 서비스하는 클라우드 기업들도 반도체 자체 개발에 적극적으로 투자하고 있습니다. 최근 마이크로소프트는 마이아와 코발트라는 자체 AI칩을 발표했으며, 애플과 구글, 메타와 아마존도 엔비디아의 시장 독점에서 벗어나기 위해 AI 반도체 개발을 연이어 발표하고 있습니다. 국내에서도 SKT와 KT를 비롯하여 네이버클라우드, 카카오 등이 리벨리온, 사피온, 퓨리오사 등 AI 반도체 전문 기업들과 협업하여 초거대 AI 시대에 경쟁력을 확보하기 위해 꾸준히 노력하고 있습니다.
그러나 한 가지 우리가 고려해야 할 지점은 메모리 반도체 위주의 대한민국 반도체 산업에서 위와 같은 특정 목적을 위한 칩 개발 수요, 즉 시스템 반도체 개발 수요의 양과 질을 지원할 수 있는지에 대한 부분입니다. 한국은 [2022년의 통계]를 바탕으로 전 세계 비메모리 반도체 시장의 3.3%의 점유율을 차지하고 있으며, 이는 인접 국가인 대만은 10.3%, 일본은 9.2%, 중국은 6.5%에 비해 아시아 국가들 가운데에서도 매우 낮은 수치입니다. 이 마저도 70% 이상의 매출이 삼성전자에서 발생되며 LX세미콘과 SK하이닉스가 뒤를 잇는 형태로, 수년간의 시스템 반도체, 팹리스 산업에서의 변화와 혁신이 필요해 보입니다.
이러한 변화가 필요한 가운데, 자동차와 빅테크에 이어 배터리, 에너지 등 다양한 산업에서 자체 반도체 개발에 대한 증가하는 수요는 SoC 공급 시장에 활력을 불어넣을 것이며, 더디고 비효율적인 프로세스의 개선과 혁신이 빠르게 이루어질 것으로 예상됩니다. 특히 칩 개발 공정 중 발생하는 병목 지점은 우선적인 해결 과제가 될 것입니다. 효율적인 IP 자산관리를 위한 여러 최적화된 디자인 플로우를 관리하는 도구에 대한 관심도 매우 늘어나고 있습니다. 더 나아가, 춘추전국시대와 같은 EDA 도구들을 중립적이면서도 종합적으로 관리할 필요가 있으며, 이는 칩 개발자뿐만 아니라 주문자, 생산자, 사용자, 투자자 간의 공동 가치가 공유되어야 하는 플랫폼의 중요성을 강조하는 것입니다.
반도체 개발을 위한 디자인 플로우 시각화 및 최적화 플랫폼
Altair FlowTracer는 개발자가 작성한 디자인 스크립트를 기반으로 한 직관적인 시각화 기능을 통해 개발 과정 중 발생할 수 있는 오류를 빠르게 디버깅하며, 가지치기 방식의 복제 기능으로 다양한 변수값에 대한 병렬적인 실험 결과 도출과 복잡한 전체 플로우 중 부분적인 런타임 검증으로 불필요한 자원의 소모 없이 빠르게 전체 플로우 최적화를 할 수 있습니다.
예를 들어 백엔드 디자인 레벨의 P&R(플레이스 앤 라우트) 과정에서 하나의 플로우에 다양한 방법론과 변수를 적용할 때 얻을 수 있는 결과 값을 FlowTracer 하나의 플랫폼에서 시각적으로 구현함으로써 가장 최적의 결과물을 빠르게 도출해낼 수 있으며, 이를 바탕으로 검증 레벨과 연계하여 테이프아웃까지의 시간을 단축할 수 있습니다. 뿐만 아니라 FlowTracer를 생산 단계에서 플랫폼으로 활용함으로써 팹리스나 디자인 하우스가 적용하는 라이브러리 조합에 대한 검증도 주문자와 생산자가 동일한 이해를 바탕으로 최적의 결과물을 도출하는 데 도움이 됩니다.
FlowTracer는 고유의 시각화 및 최적화 기능에 대해 시장에서 인정 받아 여러 글로벌 팹리스 회사들로부터 많은 레퍼런스를 확보하고 있으며, 그 용도와 활용법에 대해서도 각 디자인 공정의 레벨에 따라 적용할 수 있는 유연성을 가지고 있습니다. 국내에서는 한국알테어의 HPC 제품군 중 하나로서 EDA-HPC 어플리케이션의 일환으로, EDA 라이선스의 실시간 모니터링 및 관리 기능을 가진 Altair Monitor, EDA Job에 특화된 이벤트 기반의 작업 스케줄러 Altair Accelerator와 함께 많은 반도체 고객에게 제안과 레퍼런스를 점차 늘려가고 있습니다. 또한 EDA 전문 요원이 각 고객사의 환경에 맞는 컨설팅과 진단을 통해 복잡한 칩 개발 과정을 지원하고 있습니다.
Altair FlowTracer에 대해 소개하는 영상을 준비했습니다. 아래의 영상에서 실제 활용하는 데모 영상까지 확인해주시기 바랍니다.
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