아주 작은 실리콘 한 조각에 얼마나 많은 트랜지스터를 다양한 반도체 집적회로(IC) 신기술로 적용할 수 있을까요? 1971년 최초의 마이크로프로세서는 2,300개의 트랜지스터로 제작되었지만 오늘날의 생산 공정에서는 무려 1,000억 개가 넘는 트랜지스터를 만들 수 있습니다. 이제는 더이상 무어의 법칙*이 통하지 않는다는 시각도 있지만, 이 이론이 쇠퇴하기 전에는 IC에 집적할 수 있는 트랜지스터의 수가 2년마다 약 2배씩 증가했고 칩 설계의 목표는 가능한 작게 만드는 것이었습니다. 그러나 이는 현실적인 물리 법칙의 한계에 항상 부딪히며 마침내 오늘날 가장 작은 실용적인 트랜지스터의 크기는 일반적인 원자보다 조금 더 큰 2나노미터(nm)에 불과합니다.

* 무어의 법칙: 반도체 발전 속도에 대한 이론으로, 인텔 창립자인 고든 무어가 “반도체 집적도가 24개월마다 2배로 늘어난다”고 예측한 이론. 즉 기술 발전에 따라 칩 위에 올라가는 트랜지스터의 수가 많아진다는 의미.

이러한 벽을 뛰어넘고 반도체 칩 설계의 혁신을 지속하기 위해 노력하면서 반도체 업계에 주목해야 할 몇 가지 트렌드가 나타나고 있습니다. 특히 클라우드는 최근 빠르게 발전해오면서 전통적인 데이터 센터 컴퓨팅의 대안으로 자리를 잡아가고 있고, 인공 지능(AI)과 머신러닝은 아직은 초기 단계임에도 불구하고 거의 모든 기술 개발의 부분에서 뜨거운 관심을 받고 있습니다.

 

반도체 설계 트렌드 #1: 높이 쌓아 올리기

오늘날 IC 디자이너들은 트랜지스터 소자를 더 작고, 조밀하게 집적하는 것을 넘어 더 높이 쌓아 올리려고 있습니다. 이것은 마치 다층 구조의 건축물을 설계하는 것처럼 반도체도 쌓아 올리는 방식이며 현실의 도시 계획과 같이 IC 디자이너는 물리적 집적 수평 공간이 부족할 때 위쪽으로 쌓아올립니다.

수직 적층 방식은 3D IC 기술만의 다양한 추가 기능, 폼 팩터 축소, 인터커넥트 밀도 개선 등의 이점을 제공하지만, 발열 등의 문제 또한 야기할 수 있습니다. 적층으로 인한 과도한 발열은 성능 문제와 기계적 고장을 유발하여 궁극적으로 조직의 생산성, 제품 품질 및 출시 시간을 저해할 수 있습니다. 특히, CPU와 같이 트랜지스터의 노출 표면적이 적은 Chip의 냉각의 경우 이를 적용한 모든 시스템에서 문제를 야기할 수 있습니다. 알테어는 오늘날 반도체 산업이 직면한 과제를 잘 이해하고 있기 때문에 설계자가 열 관리 전략을 최적화하고 첨단 전자 시스템에서 3D IC 기술을 쉽게 구현할 수 있도록 지원합니다.

반도체 설계 트렌드 #2: 인하우스 설계 도입

2020년 코로나19로 인한 봉쇄 조치와 재택 근무에 대한 수요로 전 세계적으로 마이크로칩이 부족해지면서 자동차 및 항공우주와 같은 주요 산업의 제조업체를 포함한 많은 기업이 자체적으로 IC를 개발해야 했습니다. 기존에는 대부분 프로세서를 아웃소싱했지만, 이제는 능동적인 시장 상황 대응을 위한 칩 개발을 자체적으로 수행해야 한다는 사실을 깨닫는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다. 반도체 부족 현상이 완화되고 있지만 이미 많은 기업과 조직에서 중요한 프로세스가 바뀌고 있습니다. 그 어느 때보다 전자 설계 자동화(EDA) 툴의 사용률은 높아지고 있으며, 이러한 툴은 매우 고가이기 때문에 라이선스를 최적화하고 워크로드를 원활하게 실행하며 사용자가 긴 대기열에서 기다리거나 IT 문제로 어려움을 겪지 않고 생산성을 유지할 수 있도록 효율적으로 리소스 관리를 하는 것이 중요합니다. 일부 제조업체는 EDA 툴 외에도 하드웨어 에뮬레이션 환경을 위해 알테어 솔루션과 함께 하드웨어 에뮬레이션을 사용하고 있습니다. 알테어는 반도체 설계 및 EDA를 위한 완벽한 솔루션 제품군을 제공합니다.

반도체 설계 업계가 정상적으로 업무를 재개함에 따라 설계자와 제조업체가 인하우스 IC 설계를 계속 할지, 아웃소싱으로 돌아가는 것이 더 좋을지의 여부는 아직 지켜봐야 합니다. 이미 자체 공정과 장비에 상당한 시간과 비용을 투자했기 때문에 많은 기업이 품질과 생산 시간을 제어할 수 있는 인하우스 설계를 계속하는 것을 선호할 수 있습니다.

반도체 설계 트렌드 #3: 클라우드에서 설계하기

클라우드 컴퓨팅을 지원하는 기술이 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 발전함에 따라 클라우드 구축에 필요한 비용과 사용자 경험 학습 등 진입 장벽이 낮아지면서 클라우드는 이미 트렌드로 자리잡고 있습니다. 오늘날의 반도체 설계자는 실리콘 칩을 만들고 IC 설계를 인하우스로 가져오는 것뿐만 아니라 컴퓨팅을 클라우드로 가져가오고 있습니다. 사실상 무제한의 용량과 저렴한 진입 비용의 클라우드 및 하이브리드 클라우드를 사용하는 EDA 사용자가 그 어느 때보다 많아지면서 컴퓨팅 리소스를 효과적으로 관리하는 것이 중요해졌으며, 생산성을 높이고 비용을 낮추는 것이 가능해졌습니다.

단일 클라우드 컴퓨팅은 전통적으로 고성능 컴퓨팅(HPC)과 강력한 온프레미스 슈퍼컴퓨터에 24시간 IT 전문가가 상주하는 것처럼 데이터센터 하드웨어와 이를 운영할 전문 인력에 대규모의 초기 투자를 하는 대신 매력적인 대안이 될 수 있습니다. 하지만 클라우드 컴퓨팅은 사용량의 누적으로 빠르게 비용이 상승할 수 있습니다. 반도체 산업 협회에 따르면 미국 반도체 기업들은 매출의 약 5분의 1을 R&D(연구 개발)에 투자하며, 이는 매년 수백억 달러에 달합니다. 알테어의 HPC 및 클라우드 솔루션을 통해 기업은 값비싼 EDA 툴 라이선스를 포함한 리소스를 최적화하고 통합된 협업 플랫폼에서 사용자가 쉽게 액세스하고 원격으로 시각화할 수 있습니다.

반도체 설계 트렌드 #4: 인공 지능과 머신 러닝

가장 중요한 것은 의료 진단, 자연어 생성, 스마트 홈 제어 등 우리 삶의 모든 측면에 적용되어 세상을 변화시키고 있는 AI와 머신러닝이 전 세계적으로 확산되고 있는 추세가 IC 설계와 개발에도 영향을 미치고 있다는 점입니다. AI는 많은 화제를 불러일으키고 있는 ChatGPT와 같은 애플리케이션에서 가장 눈에 띄지만, 컴퓨터 내부의 실리콘 칩처럼 우리가 이미 당연하게 여기는 제품 및 프로세스에도 중요한 방식으로 기여하고 있습니다.

머신러닝은 이미지 식별 및 패턴 인식과 같은 작업에서 나중에 사용할 수 있도록 대량의 데이터를 입력하고 처리하는 훈련에서 시작됩니다. 머신러닝은 이미 데이터 분석과 의사 결정에서 오류를 줄이고 정확도를 높이는 데 도움을 주고 있으며, 추상적 분석이나 주관적 판단과 같은 인지적 작업은 여전히 인간이 더 뛰어나지만, 데이터가 많이 쌓이면 쌓일 수록 편견이 없고 방대한 하드 데이터 세트에 액세스할 수 있다는 이점이 있습니다.

EDA는 머신러닝에 적합한 대량의 데이터를 생성하며, 설계자는 EDA 성능을 향상시키기 위해 머신러닝을 사용합니다. 점점 더 복잡해지는 EDA 작업과 수백 개의 코어와 대용량 메모리 요구사항이 있는 맞춤형 CPU 및 GPU의 필요성으로 인해 AI와 머신러닝은 시간과 리소스 소비를 줄이면서 기존 방식을 능가하고 있으며, 기업들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 IC 설계 도구를 개선하면 더 높은 수준의 추상화를 통해 작업하고 더 나은 결과를 더 빠르게 제공할 수 있다는 사실을 깨닫고 있습니다.

반도체 설계 트렌드 #5: 기술 융합

가장 흥미로운 트렌드는 효율적인 반도체 설계를 위해 사용하는 솔루션을 비롯하여 엔터프라이즈 컴퓨팅의 거의 모든 영역에서 융합하고 있다는 점입니다. HPC와 고처리량 컴퓨팅 간의 실질적인 경계가 모호해지고, 많은 부분이 클라우드로 이동하며, 의사 결정이 점점 더 데이터 중심으로 이루어지고 있는 가운데, HPC와 EDA는 AI와 머신러닝을 촉진하고 있으며, 동시에 AI와 머신러닝은 HPC와 EDA의 성능을 높이고 있습니다. 이 모든 기술 분야가 결국에는 서로 구분할 수 없을 정도로 융합될지, 아니면 결합된 기술들이 독자적인 생명력을 갖고 더 멀리 뻗어나갈지는 아직은 모릅니다. 그러나 한 가지 분명한 사실은 EDA에서 AI와 머신러닝이 차세대 대세라는 점이며, 이미 현실로 다가오고 있다는 것입니다.

컨버전스는 그 어느 때보다 빠른 기술 가속화로 이어지고 있으며, 50년 전의 아무것도 없었던 시작에서 오늘날의 최첨단 성능으로 발전한 반도체 설계의 혁신을 가능하게 하고 있습니다. 복잡성 증가, 칩 부족 등의 문제에도 불구하고 집적 회로는 계속해서 진화하고 우리의 기술적 미래를 형성하고 있습니다.

알테어가 2023년 7월 10일부터 12일까지 2023 DAC(Design Automation Conference) 에 참가했습니다. 자세한 내용을 링크에서 확인해보세요.