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'AI 반도체'통합검색 결과 입니다. (603건)

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한국공대, 연산 기능 갖춘 지능형 메모리 반도체소자 개발

국내 대학 연구팀이 연산기능과 메모리 기능을 통합한 지능형 반도체소자 개발에 성공했다. 한국공학대학교(총장 황수성)는 안승언 교수(나노반도체공학과) 연구팀이 차세대 지능형 반도체에 활용 가능한 로직 연산과 메모리 기능을 통합한 강유전체 기반 프로세스-인-메모리(PIM) 소자 개발에 성공했다고 12일 밝혔다. 이번 연구 결과는 'Exploring Multi-Bit Logic In-Memory with Memristive HfO2-Based Ferroelectric Tunnel Junctions'라는 제목으로 전자 소자·재료과학 분야 저명 학술지 'Advanced Electronic Materials' 3월 8일자 표지논문으로 선정됐다. 연구에는 박사과정 고원우(제1저자), 황현주(공저자) 학생이 참여했다. 연구팀 관계자는 “최근 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 기술발전이 가속하면서 메모리와 프로세서가 분리돼 데이터를 처리하는 '폰노이만(Von Neumann)' 컴퓨팅 시스템 구조 데이터처리 속도에 한계가 나타나고 있다”며 “저전력·멀티레벨 스위칭·고속 동작이 가능한 프로세서와 메모리를 통합한 신개념 반도체소자 개발 필요성이 대두되고 있다”고 설명했다. 연구팀은 하프늄-지르코늄 산화물을 기반으로 강유전체 터널 접합(FTJ) 형태 멤리지스터(메모리+레지스터)를 구현해 멀티레벨 스위칭과 신뢰성을 확보하고 중간 레벨(inter-state) 간 스위칭을 구동하는 데 성공했다. 소자의 스위칭 특성을 조합해 NAND, NOR, OR 등 16가지 논리 연산 기능을 카르노 맵을 통해 제시해 PIM 응용 가능성도 검증했다. 안승언 교수는 “최근 새로운 개념의 컴퓨팅 시스템 구현을 위해 다양한 PIM 소자 연구 결과가 발표되고 있지만 비휘발성 멀티레벨 신뢰성과 중간 레벨 간 스위칭 구동 연구가 여전히 초기 단계에 있는 상황에서 이번 연구의 진일보한 결과는 차세대 지능형 반도체 분야의 기술적·학문적 도약에 기여할것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 중견연구자지원사업과 산업통상자원부가 지원하는 미래반도체개발사업의 지원으로 수행했다.

2024.03.12 21:34주문정

HBM4 두께 표준 '완화' 합의…삼성·SK, 하이브리드 본딩 도입 미루나

오는 2026년 상용화를 앞둔 12단·16단 D램 적층 HBM4(6세대 고대역폭메모리)의 표준이 정해졌다. 최근 진행된 논의에서 관련 기업들이 이전 세대인 720마이크로미터(μm) 보다 두꺼운 775마이크로미터로 패키지 두께 기준을 완화하기로 한 것으로 파악됐다. 이번 합의는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 주요 메모리 제조업체들의 향후 패키징 투자 기조에 큰 영향을 줄 것으로 관측된다. 이들 기업은 HBM4의 패키지 두께가 720마이크로미터로 제한될 가능성을 염두에 두고, 신규 패키징 기술인 하이브리드 본딩을 준비해 왔다. 그러나 패키지 두께가 775마이크로미터로 완화되는 경우, 기존 본딩 기술로도 16단 D램 적층 HBM4을 충분히 구현할 수 있다. 하이브리드 본딩에 대한 투자 비용이 막대하다는 점을 고려하면, 메모리 업체들은 기존 본딩 기술을 고도화하는 방향에 집중할 가능성이 크다. 8일 업계에 따르면 국제반도체표준화기구(제덱, JEDEC) 주요 참여사들은 최근 HBM4 제품의 규격을 775마이크로미터로 결정하는 데 합의했다. 제덱은 국제반도체표준화기구로, 오는 2026년 상용화를 앞둔 HBM4의 규격에 대해 협의해 왔다. HBM3E(5세대 HBM) 등 이전 세대와 동일한 720마이크로미터, 혹은 이보다 두꺼워진 775마이크로미터 중 하나를 채택하는 게 주 골자다. 협의에는 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 등 HBM을 양산할 수 있는 메모리 제조사와, 엔비디아·AMD·인텔 등 주요 시스템반도체 기업들이 다수 참여한다. 이들 기업은 1차와 2차 협의에서는 결과를 도출하지 못했다. 일부 참여사들이 HBM4 표준을 775마이크로미터로 완화하는 데 반대 의견을 보여왔기 때문이다. 그러나 최근 진행된 3차 협의에서는 12단 적층 HBM4, 16단 적층 HBM4 모두 775마이크로미터를 적용하기로 최종 합의했다. 메모리사들이 기존 720마이크로미터 두께 유지가 한계에 다다랐다는 주장을 적극 피력한 덕분이다. 엔비디아, AMD 등도 메모리 3사로부터 HBM을 원활히 수급받기 위해 해당 안을 긍정적으로 수용한 것으로 전해진다. ■ HBM4 표준이 중요한 이유…패키징 향방 '갈림길' 이번 제덱의 표준 규격 합의는 메모리, AI반도체 및 패키징 업계 전반에 적잖은 영향을 미칠 것으로 전망된다. HBM4 패키지 두께가 얼마나 되느냐에 따라 향후 첨단 패키징의 투자 기조가 뒤바뀌기 때문이다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층해 TSV(실리콘관통전극)으로 연결한 고부가 메모리다. HBM4는 오는 2026년 상용화를 앞두고 있다. HBM4는 이전 세대 제품들과 달리, 정보를 주고받는 통로인 입출력단자(I/O)를 2배 많은 2024개 집적하는 것이 특징이다. 또한 적층 D램 수도 최대 16개로 이전 세대(최대 12개)보다 4개 많다. 다만 D램 적층 수가 늘어나는 만큼, 패키징 기술이 한계에 직면했다는 지적이 주를 이뤄왔다. 기존 HBM은 D램에 TSV 통로를 만들고, 작은 돌기 형태의 마이크로 범프를 통해 전기적으로 연결하는 TC(열압착) 본딩 기술을 적용해 왔다. 삼성전자와 하이닉스의 경우 세부적인 방식은 다르지만 범프를 사용한다는 점에서는 궤를 같이한다. 그런데 당초 고객사들은 D램을 최대 16단으로 적층하면서도, HBM4의 최종 패키지 두께를 이전 세대들과 동일한 720마이크로미터로 요구해 왔다. 기존 본딩으로는 16단 D램 적층 HBM4를 720마이크로미터로 구현하기에는 사실상 무리가 있다는 의견이 지배적이다. ■ 삼성·SK, 기존 본딩 기술 유지할 가능성 커져 이에 업계가 주목한 대안이 하이브리드 본딩이다. 하이브리드 본딩은 칩과 웨이퍼의 구리 배선을 직접 붙이는 기술이다. D램 사이사이에 범프를 쓰지 않아, 패키지 두께를 줄이는 데 훨씬 용이하다. 삼성전자·SK하이닉스 역시 공식 행사 등을 통해 HBM4에 하이브리드 본딩을 적용하는 방안을 고려 중이라고 언급한 바 있다. 양사 모두 어플라이드머티어리얼즈, 베시, ASMPT, 한화정밀기계 등 관련 협력사들과 관련 장비·소재를 개발 및 테스트 중이기도 하다. 그러나 하이브리드 본딩 장비는 기존 TC본더 대비 가격이 4배가량 비싸다는 단점이 있다. 공정 변경에 따른 초기 수율 조정이 필요하다는 점도 메모리 제조사들에겐 부담이다. 또한 하이브리드 본딩은 핵심 공정이 아직까지 완성 단계에 이르지 못할 정도로 기술적 난이도가 높다. 때문에 삼성전자·SK하이닉스는 하이브리드 본딩과 기존 TC 본딩을 병행 개발해 왔다. HBM4 패키지 규격이 변동되지 읺는다면 막대한 비용을 지불해서라도 하이브리드 본딩을 적용하되, 규격이 완화된다면 기존 본딩을 고수하겠다는 전략이 깔려 있었다. 이 같은 관점에서, 이번 제덱의 HBM4 규격 합의는 메모리 제조사들이 기존 본딩 기술을 이어갈 수 있는 명분을 제공한다. 반도체 업계 관계자는 "주요 메모리 3사 모두 기존 TC본딩으로 775마이크로미터 두께의 16단 적층 HBM4를 구현하는 데에 무리가 없는 것으로 관측된다"며 "하이브리드 본딩 활용시 제조비용이 크게 상승하기 때문에, 리스크를 굳이 먼저 짊어지려는 시도는 하지 않을 것"이라고 설명했다.

2024.03.08 13:49장경윤

30만 AI 개발자 모인다...엔비디아 'GTC 2024' 임박

엔비디아는 지난 4일 '엔비디아(NVIDIA) GTC 2024'를 앞두고 APAC(아시아·태평양) 지역 온라인 사전 인터뷰를 진행했다고 8일 밝혔다. 인터뷰에는 그레그 에스테스 엔비디아 기업 마케팅, 개발자 프로그램 부문 부사장이 참석해 GTC 2024의 준비 과정과 특별히 주목할 만한 세션 등을 언급했다. 세계 최대 AI 개발자 콘퍼런스 GTC는 오는 18일부터 21일까지 미국 캘리포니아주 새너제이에서 개최된다. 팬데믹 이후 5년만에 대면 행사로 돌아온 GTC는 온라인으로도 참석 가능한 하이브리드 형태로 진행된다. 900개의 세션, 250개 이상의 전시, 수십 개의 기술 워크샵 등으로 구성됐으며 30만 명 이상의 전세계 개발자 커뮤니티 회원들이 참석할 것으로 기대된다. 엔비디아는 이번 GTC가 지난 해에 비해 2배 이상의 규모로 진행되는 만큼 행사를 위해 준비를 했으며 성공적인 행사가 될 것이라고 전했다. 특히 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 CEO의 기조연설은 1만명 이상 수용 가능한 SAP 센터에서 진행된다. 젠슨 황 CEO 기조연설은 이달 19일 오전 5시(한국 시간)에 생중계되며, 이후 온디맨드(On-demand)로 제공된다. 또한 디즈니 리서치, 구글 딥마인드, 존슨앤드존슨 이노베이티브 메디슨, 스탠포드 대학교 등 조직 내 리더들이 진행하는 세션을 포함해 약 60개 이상의 강좌가 준비돼 있다. 대기업부터 스타트업, 개발자부터 AI에 관심이 있는 개인 등이 각자의 다양한 요구에 맞게 강좌를 선택할 수 있으며 온라인으로도 수강 가능하다. 그레그 에스테스는 글로벌 차원에서 AI 발전을 위한 엔비디아의 역할을 묻는 질문에 "GTC는 개발자와 컴퓨팅 생태계가 함께 모여 서로를 끌어올릴 수 있는 세계 최고의 장소"라며 "여러 산업의 선도 기업들과 수천 명의 학생들이 최고의 AI를 경험하기 위해 이곳을 찾는다. 엔비디아는 그들을 하나로 모으는 호스트인 것을 매우 자랑스럽게 생각한다"고 말했다.

2024.03.08 13:38장경윤

네패스, 칩렛 기반 AI반도체 개발에 지멘스 솔루션 도입

지멘스EDA 사업부는 국내 OSAT(반도체외주패키징테스트) 기업인 네패스가 첨단 3D-IC 패키지 개발과 관련한 자사의 솔루션을 활용했다고 7일 밝혔다. 네패스는 과학기술정통부 국책과제인 '칩렛 이종 집적 초고성능 인공지능(AI) 반도체 개발'을 위해 AI반도체 설계기업 사피온 등과 컨소시엄을 구성해 개발을 추진하고 있다. 사피온이 AI용 신경망처리장치(NPU)를 개발하고 다수 소자를 네패스가 칩렛 패키지로 구현한다. 서웅 사피온코리아 부사장은 "네패스는 가장 포괄적인 반도체 패키징 설계 및 제조 서비스 포트폴리오를 제공해 고성능과 소형 폼팩터가 중요한 시장에서 혁신과 성공을 이룰 수 있도록 최선을 다하고 있다"며 "네패스가 첨단 패키징을 위한 지멘스의 EDA 기술 도입과 사용을 확대함으로써 성장에 필요한 혁신적인 기술을 확보할 수 있을 것"이라고 말했다. 네패스는 지멘스의 '캘리버' 3DSTACK 소프트웨어, 전기적인 룰 검증을 위한 PCB 설계 검증 솔루션 '하이퍼링스' 소프트웨어 등 지멘스EDA의 광범위한 첨단 기술을 활용해 패키징 혁신을 주도하고 있다. 이러한 지멘스의 기술을 활용해 네패스는 급증하는 글로벌 IC 고객을 위한 2.5D/3D 기반 칩렛 설계를 포함한 빠르고 안정적인 설계 서비스를 제공할 수 있게 됐다.

2024.03.07 15:21장경윤

[단독] SK하이닉스, 지난달 엔비디아에 '12단 HBM3E' 샘플 공급

SK하이닉스가 최선단 HBM(고대역폭메모리)인 12단 D램 적층 HBM3E(5세대 HBM)의 초기 샘플을 지난달 엔비디아에 공급한 것으로 파악됐다. 지난해 8월 8단 제품의 샘플 공급에 이은 성과로, 주요 고객사와의 AI 반도체 협업을 보다 공고히할 수 있을 것으로 전망된다. 6일 업계에 따르면 SK하이닉스는 지난달 엔비디아에 12단 D램 적층 HBM3E의 초기 샘플을 제공했다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층해 데이터 처리 성능을 크게 끌어올린 메모리다. 현재 4세대 제품인 HBM3까지 상용화 궤도에 올랐으며, 다음 세대인 HBM3E는 올 상반기 상용화가 예상된다. HBM3E는 D램을 몇 개 적층하느냐에 따라 8단(24GB)과 12단(36GB) 제품으로 나뉜다. SK하이닉스의 경우 8단 HBM3E는 지난해 하반기에 샘플을 공급해 최근 테스트를 통과했다. 공식적인 일정을 밝히지는 않고 있으나, 이르면 이달부터 양산이 시작될 예정이다. 나아가 SK하이닉스는 지난달 엔비디아에 12단 HBM3E 샘플을 공급했다. 해당 샘플은 극 초창기 버전으로, 주로 신규 제품의 표준 및 특성을 확립하기 위해 활용된다. SK하이닉스는 이를 UTV(유니버셜 테스트 비하이클)이라는 명칭으로 부른다. 이미 하이닉스가 8단 HBM3E의 성능 검증을 마무리한 만큼, 12단 HBM3E 테스트에는 많은 시간이 소모되지 않을 것으로 관측된다. D램의 적층 수가 늘어난 데 따른 일부 디바이스 특성과 신뢰성 검증만 해결하면 될 것으로 업계는 보고 있다. 한편 세계 메모리 업계는 AI 반도체 시장의 급격한 성장세에 발맞춰, 엔비디아·AMD에 최선단 HBM 제품을 공급하기 위한 경쟁을 치열하게 전개하고 있다. 삼성전자는 지난달 27일 12단 HBM3E 개발에 성공했다고 밝혔다. 삼성전자는 해당 제품에 어드밴스드 TC NCF(열압착 비전도성 접착 필름)를 적용해, D램 사이사이의 간격을 7마이크로미터(um)까지 줄이는 데 성공했다. 마이크론 지난달 26일(현지시간) 8단 HBM3E의 대량 생산을 시작했다고 밝혔다. 최선단 10나노급(1b) D램을 적용한 것이 특징으로, 마이크론은 "자사의 8단 HBM3E가 경쟁사 대비 전력 효율이 30% 우수하다"고 강조한 바 있다. SK하이닉스는 12단 HBM3E 샘플 공급과 관련한 질문에 "고객사와 관련한 내용은 어떠한 것도 확인해줄 수 없다"고 전했다.

2024.03.06 13:32장경윤

AMD, 中 AI 반도체 수출 '제동'…美 상무부 규제

미국 주요 팹리스 AMD의 중국향 AI 반도체 수출에 미국 상무부가 제동을 걸었다고 블룸버그통신이 5일 보도했다. 블룸버그통신은 익명의 소식통을 인용해 "AMD가 기존 대비 성능을 낮춘 AI 반도체를 중국에 판매하기 위해 미국 상무부의 승인을 요청했다"며 "그러나 관계자들은 AMD가 제품 판매를 위해 상무부 산업안보국(BIS)의 허가를 받아야 한다고 통보했다"고 밝혔다. 해당 보도와 관련해 AMD와 BIS는 논평을 거부했다. 그러나 AMD의 경쟁사인 엔비디아가 이미 동일한 제재를 받아온 만큼, AMD도 중국 사업에 차질이 불가피하다는 분석이 제기된다. 앞서 미국은 지난 2022년 10월 국가안보를 이유로 중국 반도체 기업에 대한 AI 및 슈퍼컴퓨터용 반도체 수출을 제한했다. 이에 따라 엔비디아는 'A100', 'H100' 등 고성능 AI 반도체를 사실상 중국에 판매할 수 없게 됐다. 엔비디아는 이후 기존 칩 대비 성능을 낮춘 A800, H800 칩을 만들어 규제를 회피하고자 했다. 그러나 미국은 지난해 10월 해당 제품들도 규제 범위에 포함시켰다. AMD는 지난해 하반기 HBM3(4세대 고대역폭메모리)를 탑재한 최신형 AI 반도체 'MI300' 시리즈를 공개하는 등 관련 시장 공략에 적극 나서고 있다. 중국 수출을 위한 커스터머 칩은 'MI309'라는 이름으로 불려왔다. 블룸버그통신은 "어떤 고객이 AMD의 AI 반도체를 구매하려 했는지는 아직 확실하지 않다"며 "한편 미국의 규제가 중국의 현지 AI 반도체 공급망 자립화를 가속화하는 역효과를 낳을 수 있다"고 논평했다.

2024.03.06 09:04장경윤

ISC, 美 '칩렛 서밋'서 AI 반도체용 테스트 소켓 솔루션 공개

반도체 테스트 솔루션 기업 아이에스시(ISC)는 최근 미국에서 개최된 어드밴스드 패키징 학술대회 '칩렛 서밋(CHIPLET SUMMIT) 2024'에서 AI 반도체 테스트 솔루션을 공개했다고 4일 밝혔다. 이번 행사는 AMD, 엔비디아, 인텔, 어플라이드 머티리얼즈 등 글로벌 반도체 기업들의 본사가 위치한 미국 산타클라라에서 2회째 개최된 학술 대회다. 어드밴스드 패키징과 주요 반도체 기업들이 참가했다. ISC는 이번 행사에서 주력 상품인 어드밴스드 패키징용 테스트 소켓 'iSC-WiDER', AI 스마트폰과 웨어러블 디바이스반도체 테스트로 이슈가 되고 있는 고속 번인 테스트 소켓 'iSB-S', 다중칩 패키지 트렌드에 맞춘 솔루션과 서버 칩 테스트 시 발생하는 높은 온도를 통제하는 방열 솔루션 제품 등을 선보였다. 특히 ISC는 북미 대형 고객사의 AI 서버용 GPU, CPU, NPU 반도체 테스트용 소켓 공급량이 전년 대비 50% 이상 늘어났다고도 밝혔다. 이는 2023년 공급 시작 후 1년이라는 짧은 기간에 이뤄낸 성과로, 그동안 AI 반도체와 어드밴스드 패키징테스트솔루션에 투자한 결과라고 ISC는 강조했다. 통상 칩 R&D에서 양산까지 평균 1년 6개월에서 2년 정도 소요되는 점을 감안하면 최단기간 이뤄낸 성과라고 덧붙였다. 또한 이번 학술대회에서 ISC의 고속 번인 테스트 소켓 'iSB-S'는 온디바이스 AI 시장의 개화와 맞물려 행사에 방문한 고객사들의 관심을 끌었다. iSB-S는 ISC가 세계 최초로 개발한 제품으로, 현재 국내외 주요 반도체 IDM과 파운드리 고객사에 샘플 공급을 시작했으며 상반기 중 양산 인증을 받아 공급을 시작할 예정이다. 양산 공급 시 ISC가 독점 공급을 하게 되어 올해 매출 성장에 크게 기여할 것으로 예상된다. ISC 관계자는 “앞으로도 AI 서버 및 스마트폰, 웨어러블 등을 중심으로 비메모리 비중을 80% 이상으로 늘려 성장흐름을 유지할 계획”이라며 “AI 반도체뿐만 아니라 글로벌 반도체 테스트 소켓 시장에서 리더십을 강화해 올해 목표 달성에 최선을 다하겠다”고 강조했다.

2024.03.04 14:11장경윤

日 파운드리 라피더스, 텐스토렌트와 2나노 AI 칩 생산 계약

일본 파운드리(위탁생산) 업체 라피더스가 캐나다 팹리스 텐스토렌트로부터 2나노미터(㎚: 1㎚=10억분의 1m) 공정 기반 인공지능(AI) 칩 생산을 수주했다. 한국, 미국, 대만 중심의 첨단 반도체 공급망 경쟁에서 일본 기업이 처음으로 2나노 칩 고객사를 확보했다는 점에서 주목된다. 28일 닛케이에 따르면 라피더스와 텐스토렌트는 2나노 공정 기반의 AI용 반도체 공동 개발하기로 합의했다. 양산 목표 시기는 2028년이다. 라피더스가 고객사를 공개한 것은 이번이 처음이다. 양사가 공동 개발한 2나노 AI 반도체는 현재 라피더스가 일본 홋카이도 지토세에 건설 중인 공장에서 제조할 예정이다. 텐스토렌트는 AMD, 테슬라에서 첨단 반도체 설계를 주도한 짐 켈러가 최고경영자(CEO)로 있는 AI 반도체 스타트업이다. 지난해 삼성전자에도 4나노 공정 기반 칩 양산을 맡겼다. 해당 칩은 현재 건설 중인 삼성전자 테일러 공장에서 올해 말 또는 내년께 생산될 예정이다. 라피더스는 2022년 11월 토요타, 소니, 키오시아, NTT, 소프트뱅크, NEC, 덴소, 미쓰비시UFJ은행 등 8개사가 설립한 반도체 회사다. 이들 기업은 각각 10억엔(약 93억원)을 출자했다. 일본 정부도 2나노미터 반도체 공장 건설에 700억엔(약 6천918억 원) 보조금을 지급하며 반도체 국산화를 전면에 나서 지원하고 있다. 라피더스는 미국 IBM과 협력해 2027년까지 2나노 공정 기반의 반도체를 생산한다는 계획이다. 해당 칩은 슈퍼컴퓨터, 인공지능(AI) 등에 사용하게 된다. 라피더스 연구원과 엔지니어들은 미국 뉴욕주 소재 'IBM 나노테크 컴플렉스' 연구센터에서 2나노 설계를 연구하고 있다. 텐스토렌트는 일본 정부 주도의 AI용 반도체 개발 사업에도 참가한다. 라피더스, 도쿄대, 이화학연구소가 참여한 '최첨단 반도체 기술센터'(LSTC)'는 일본 정부로부터 280억엔(약 2천500억원)의 지원을 받아 AI용 반도체를 개발하고 있다. 이 사업에서 텐스토렌트는 CPU(중앙처리장치) 부분을 맡았다. 닛케이에 따르면 라피더스는 이 사업을 통해 개발된 AI반도체는 2029년 양산을 목표로 하고 있다. LSTC는 프랑스 전자정보기술연구소(CEA-Leti)와 함께 1나노 공정 반도체 설계에 필요한 기초 기술을 공동 개발하기 위해 지난해 검토 양해각서도 체결했다. 한편, 라피더스 2나노 칩 생산 진출은 반도체 공급망에 큰 변화를 줄 것으로 보인다. 첨단 공정에서 삼성전자와 대만 TSMC 경쟁구도를 펼치고 있는 중에 미국 인텔은 파운드리 재진출 선언과 함께 2030년 삼성전자를 제치고 2위에 오르겠다는 목표를 제시했다. 이에 일본 파리더스까지 가세하면서 첨단 반도체 양산을 위한 수주 경쟁이 더 치열해질 전망이다.

2024.02.29 10:37이나리

SK하이닉스, 가우스랩스와 국제학회서 'AI 반도체 계측 기술' 성과 발표

SK하이닉스와 가우스랩스가 AI(인공지능) 기반 반도체 계측 기술 성과를 합동으로 발표했다. 이 기술을 통해 향후 반도체 제조 공장이 생산성이 개선될 것으로 기대된다. 양사는 이달 25~29일 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리고 있는 국제학회인 'SPIE AL 2024'에 참가해 AI 기반 반도체 계측 기술 개발 관련 논문 2편을 발표했다. SPIE AL(SPIE Advanced Lithography + Patterning)는 1955년에 미국에서 설립된 광학, 광자학 분야 학회인 국제광전자공학회(SPIE, Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers)가 주최하는 컨퍼런스다. 주로 반도체 회로를 그리기 위한 노광기술 전반에 대한 논의가 이뤄진다. SK하이닉스는 "당사는 반도체 수율과 생산성을 높이기 위해 그동안 가우스랩스와 다양한 영역에서 협업을 진행해 왔고, 이번에 권위 있는 국제학회에서 양사의 개발 성과가 담긴 논문 2편을 발표하게 됐다"며 "앞으로도 가우스랩스와 지속 협력해 기술 우위를 확보하기 위해 노력하겠다"고 밝혔다. 이번 논문 발표를 통해 가우스랩스는 AI 기반 가상 계측 솔루션 'Panoptes VM(Virtual Metrology)'의 예측 정확도를 높이는 알고리즘인 '통합 적응형 온라인 모델(Aggregated AOM)'을 소개했다. SK하이닉스는 2022년 12월부터 Panoptes VM을 도입해 현재까지 5000만 장 이상의 웨이퍼에 가상 계측을 진행했다. 이를 시간으로 환산하면 초당 1개 이상의 웨이퍼를 가상 계측한 것으로, 회사는 이 소프트웨어의 성능에 힘입어 공정 산포를 약 29% 개선할 수 있었다. 산포는 해당 공정에서 생산된 제품들의 품질 변동 크기다. 산포가 줄어들수록 불량 가능성이 줄어들기에 산포가 적정 수준을 넘어서지 않도록 관리해야 한다. 가우스랩스가 학회에서 새로 공개한 알고리즘은 기존 AOM을 업그레이드한 버전으로, 동일한 패턴을 공유하는 장비 등의 데이터를 통합 모델링해 데이터 부족 문제를 해결하는 동시에 예측 정확도를 높였다. 이 알고리즘을 적용하면 공정 산포 개선율이 높아진다. 가우스랩스는 학회 발표에서 '범용 노이즈 제거 기술(Universal Denoising)'도 소개했다. 반도체 계측 중 일부 작업은 반도체 구조 검사용 전자 현미경(CD-SEM) 이미지를 바탕으로 진행된다. 극도로 작은 나노미터 단위까지 정확하게 측정하기 위해서는 전자 현미경 이미지의 노이즈(잡티)를 제거해 해상도를 높이는 것이 중요하다. 가우스랩스가 개발한 이 기술은 AI를 이용해 다양한 형태의 이미지에서 노이즈를 한번에 제거해 준다. 회사는 "SK하이닉스와 테스트를 진행한 결과, 이미지 획득 시간이 기존 기술의 1/4까지 단축되는 것을 확인했다"며 "앞으로 이 기술이 반도체 계측 장비의 생산성을 42% 개선할 것”이라고 전망했다. 김영한 가우스랩스 대표는 "당사는 산업용 AI 소프트웨어가 반도체 제조 현장에서 효과적으로 사용될 수 있도록 하는 연구개발에 힘쓰고 있다"며 "앞으로도 AI 기반의 다양한 솔루션 제품을 지속 출시해 '제조 현장 인공지능화'를 선도할 것"이라고 말했다. 한편, 지난 2020년 미국 실리콘밸리에 설립된 가우스랩스는 산업용 AI 솔루션 및 소프트웨어를 개발하는 스타트업이다. 당시 SK하이닉스로부터 5천500만 달러를 투자받은 바 있다.

2024.02.29 09:23이나리

"리벨리온 AI칩 '아톰' 첫 시연 반응 뜨거워...세계 무대 진출 신호탄"

"ISSCC 2024에서 처음 선보인 아톰의 데모 시연에서 성능과 전력 효율성, 범용성 면에서 모두 좋은 평가를 받았습니다. AI 하드웨어 개발사는 물론 AI 알고리즘 개발사들과도 협력하는 계기도 얻게 됐죠. 이번 행사가 리벨리온의 세계 무대 활약을 알리는 일종의 '신호탄'이라고 볼 수 있을 것 같습니다." 오진욱 리벨리온 CTO는 최근 기자와의 서면 인터뷰에서 이달 18일 미국 샌프란시스코에서 열린 글로벌 최대 규모 반도체 학회 'ISSCC 2024'에서 거둔 성과에 대해 이같이 밝혔다. ISSCC는 반도체 직접회로 설계 분야에서 최고의 권위를 가진 학회다. 삼성전자, SK하이닉스는, TSMC, 인텔, 엔비디아, AMD, 미디어텍, 구글 등 글로벌 테크 기업들이 첨단 기술을 발표한다. 올해엔 국내 AI 반도체 기업으로는 유일하게 리벨리온의 NPU(신경망처리장치) '아톰'과 관련한 논문도 채택됐다. 아톰은 5나노미터(nm) 공정 기반의 데이터센터용 칩으로, 올해 상반기부터 양산될 예정이다. 아톰은 128TOPS(1초 당 128조번의 정수 연산) 및 32TFLOPS(1초 당 32조번의 부동소수점 연산)의 성능을 갖췄다. 지난해 시행한 반도체 벤치마크인 'MLPerf 3.0'에서는 엔비디아의 추론용 AI 반도체 대비 1.4~2배 빠른(언어모델 BERT-Large 기준) 속도를 입증하기도 했다. 나아가 리벨리온은 이번 ISSCC에서 아톰의 또 다른 강점인 전력 효율성, 범용성 등을 직접 시연했다. 아톰을 기반으로 이미지 생성 모델과 언어 모델을 가속 시연한 결과, 전력 소모량은 보편적인 GPU 대비 5분의 1 수준으로 나타났다. 데이터 처리에 필요한 에너지 양을 나타내는 J/TOKEN도 GPU 대비 3~4.5배 효율적인 것으로 나타났다. 또한 리벨리온은 확장 가능하고 프로그램이 가능한(Programmable) 코어를 기반으로 아톰을 설계했다. 이를 통해 현재 국내 양산 제품 중 유일하게 비전과 언어모델을 모두 지원 가능하다는 게 리벨리온의 설명이다. 오진욱 CTO는 "아톰의 첫 데모 시연 현장에서 방문객들은 아톰이 지닌 성능 및 효율성, 범용성 등에 긍정적인 평가를 내렸다"며 "이번 행사로 리벨리온 제품이 발휘할 수 있는 하드웨어 성능에 대해 글로벌 전문가들의 인정을 받았다고 자부할 수 있다"고 강조했다. 다음은 오진욱 CTO와의 일문일답이다. Q. 리벨리온의 AI 칩 제품군 중에서 아톰을 이번 ISSCC 2024의 논문 주제로 선택한 이유는? "리벨리온은 지난 2021년 처음으로 출시한 AI 반도체 '아이온(ION)'으로 자사 코어 아키텍처의 경쟁력을 보여준 바 있다. 두번째로 출시한 '아톰(ATOM)'은 리벨리온의 기술이 담긴 코어를 스케일업(Scale-Up)해 코어의 확장가능성을 보여준 제품이다. 리벨리온은 아톰에 고유한 코어 설계 기술을 녹여내는 한편, 범용성과 높은 속도를 실현하기 위해 다양한 칩 기술을 집약했다. 이 같은 기술적 성과를 상용화 단계의 제품에 담아냈음을 증명하고자 이번 논문에서 아톰을 다뤘다." Q. 이번 행사에서 아톰의 첫 데모 시연이 있었다. 전력 효율성에서 어떠한 성능을 입증했는지? "이번 ISSCC에서 아톰을 기반으로 이미지 생성 모델과 언어 모델을 가속하는 시연을 진행했고, 보편적으로 활용되는 GPU 모델과 아톰을 비교했다. 우선 아톰의 절대적인 전력 소모량은 GPU 대비 5분의 1 수준으로 매우 적게 나타났다. 두번째로, 에너지 효율성 측정을 위해 J/TOKEN을 단위로 활용했다. 이 경우 '아톰'이 GPU 대비 3~4.5배 더 효율적인 것으로 측정됐다. 토큰은 컴퓨터가 이해할 수 있는 가장 작은 텍스트의 단위다. 한마디로 J/TOKEN은 하나의 데이터 처리를 위해 필요한 에너지의 양을 나타낸다고 볼 수 있다." Q. 논문 및 시연에 대한 방문객들의 반응은? "이번 ISSCC에는 구글, 엔비디아, 애플 등 생성형AI 기술을 선도하는 회사들이 참여했다. 리벨리온의 발표에 대해선 저희의 하드웨어 뿐 아니라 컴파일러 기술에 대한 좋은 평가를 받았다. 또한 ISSCC 2024에서 아톰의 첫 데모 시연을 진행했는데, 리벨리온의 부스가 유독 붐비며 전문가들의 관심을 불러일으켰다. 특히 방문자들로부터 확산(Diffusion) 모델 기반의 데모를 보는 건 처음이라며, 비교 대상인 GPU와 비교했을 때 성능과 효율성에 대해 놀랍다는 반응을 받았다. 또한 타사 제품과 다르게 여러 알고리즘을 돌릴 수 있는 저희만의 범용성(Versatality)에 대한 좋은 평가를 받기도 했다." Q. 아톰에 적용된 설계 방식의 특징이 궁금하다. "리벨리온이 아톰을 설계하며 내세운 목표는 속도와 성능 중 양자택일이 아닌 두 가지 모두를 잡은 칩을 만들자는 것이었다. 이번 논문에서는 이러한 목표를 달성하기 위한 리벨리온의 설계 기술이 축약돼 있다. 먼저 아톰은 효율을 높일 수 있는 코어 구조를 채택했다. 영어로 풀어내면 'Flexible AI Compute Core'라고 할 수 있는데, 이러한 구조를 채택한 리벨리온의 고유한 코어를 'DNC(Dual Neural Core)'라고 부른다. 대다수의 NPU가 한정된 작업만을 가속할 수 있는데 비해, 리벨리온의 코어는 비전모델, 언어모델 등 다양한 작업을 지원하도록 설계됐다. 때문에 가속해야하는 AI 작업종류에 관계없이 안정적으로 높은 수준의 성능을 보장한다는 점이 특징이다. 뿐만 아니라 더 빠른 속도를 달성하기 위해 머신러닝 작업에 최적화된 D램 메모리(Hierarchical Memory) 구성 방식을 적용했다. 또한 코어 간 데이터 커뮤니케이션 시스템을 효율화해, 지연을 최소화하는 등 설계 초기 단계에서부터 속도와 성능을 확보하기 위한 독자적 기술을 발전시켜 왔다." Q. 리벨리온이 바라보는 NPU 시장의 전망과 이에 대응하는 전략은 무엇인가? "생성형 AI 시대가 도래하면서, 한 두가지의 작업이 아닌 비전 모델, 언어 모델 등 다양한 종류와 크기의 AI 작업을 처리해야 하는 상황이 요구되고 있다. 이에 따라 AI 내부에서의 범용성과 유연성의 중요성이 높아지고 있다. 앞서 말했듯, 리벨리온은 아톰 칩 설계 단계부터 범용성을 중요한 요소로 보고 이를 중심으로 개발을 진행했다. 현재 국내 양산 제품 중 비전과 언어모델을 모두 지원하는 제품은 아톰이 유일하다. 또한 차세대 칩에서는 성능을 더욱 높일 계획이다. 리벨리온은 대규모(1천억 파라미터 수준)의 언어모델을 지원하기 위해서 칩렛(다른 기능을 가진 반도체를 하나의 칩으로 이어붙이는 패키징 기술) 구조를 활용한 차세대 AI반도체 '리벨(REBEL)'을 개발하고 있다." Q. 반도체 스타트업으로서 ISSCC에 참여한 소감은? "ISSCC는 말 그대로 '회로'를 다루는 학회기 때문에 반도체 하드웨어의 성능을 검증할 수 있는 좋은 무대다. AI 반도체와 관련해 소프트웨어의 중요성이 많이 언급되고 있지만, 결국에는 하드웨어의 성능이 뒷받침되어야 한다. 이러한 관점에서 리벨리온이 가진 핵심 기술력, 그리고 리벨리온 제품이 발휘할 수 있는 하드웨어 성능에 대해 글로벌 전문가들의 인정을 받았다고 자부할 수 있다. 그리고 무엇보다 이번 ISSCC 참여로 리벨리온의 존재감을 미국과 세계 시장에 확실하게 알릴 수 있었다. 본 발표로 AI 하드웨어를 개발하는 회사 뿐만 아니라 AI 알고리즘을 개발하고 서비스하는 회사들과 협력하는 계기를 만들기도 했다. 한마디로, 앞으로 세계 무대에서 활약할 리벨리온의 시작을 알리는 일종의 신호탄이라고 볼 수 있겠다."

2024.02.26 14:54장경윤

유럽서 2천억 선주문 '잭팟'...토종 팹리스 소테리아 "올해 삼성서 4나노 양산"

"소테리아는 사전 고객 확보와 선주문 계약과 개발비를 지원받아 주문형 반도체 칩을 설계하고 양산하는 CSSP(Customer Specific Standard Product) 팹리스 기업 입니다. 안정적이고 명확한 비즈니스 모델을 추구하기 때문이죠." 국내 팹리스 스타트업 소테리아는 2018년 설립된 초저전력 고성능컴퓨팅(HPC) 가속기 업체다. 최근 국내서 이슈되는 퓨리오사AI 등 3사 AI 반도체 스타트업이 엔비디아와 경쟁을 목표로 초대형 데이터센터를 겨냥한 AI 가속기에 주력한다면, 소테리아는 대형 및 중소 데이터센터를 타겟으로 맞춤형 HPC 가속기를 공급한다는 점에서 차별화를 뒀다. 즉, 틈새 시장(니치마켓) 공략을 통해서 안정적으로 고객과 시장을 확보해나가는 것이 사업 전략이다. 소테리아가 주력하는 분야는 초저전력 HPC 가속기 ASIC(주문형반도체)와 컴퓨트익스프레스링크(CXL) 기반 니어 데이터 프로세싱(NDP) 메모리 솔루션이다. 소테리아는 0.3V 저전력의 HPC 가속기 '아르테미스(Artemis)'를 올해 4월 말 삼성전자 파운드리 4나노미터(mn) 공정에서 웨이퍼를 투입하는 테이프아웃(Tape Out)을 진행하고, 10월께 양산할 예정이다. NDP 메모리 '에클레시아(Ecclesia)'는 올해 설계 검증해서 2026년 테이프아웃이 목표다. 소테리아가 양산 전 시제품을 만드는 통상적인 과정인 멀티프로젝트웨이퍼(MPW) 없이 바로 싱글 테이프아웃을 할 수 있는 배경은 유럽과 북미 고객사들로부터 170만 달러(약 23억원)의 1차 개발 지원금을 수취하고, 2000억원의 공급 계약을 체결해 일부 선수금을 받았기 때문이다. 주요 고객사로는 영국 블록체인 업체 '아르고', 스위스 데이터센터 비즈니스 업체 'ACME' 등이 있다. 이는 소테리아를 창업한 김종만 대표가 2021년부터 유럽 전역을 직접 발로 뛰며 영업한 노력의 성과다. 그 결과 소테리아는 반도체 스타트업 업계에서 이례적으로 바로 대량 물량 생산에 돌입할 수 있었다. 김 대표는 "반도체 비즈니스는 기술도 물론 중요하지만 스타트업 입장에서는 기술 마케팅과 양산 개발력이 더 중요하다. 고객이 있어야 제품이 있고 고객 요구사항을 맞춰주는 것이 진정한 기술력이라고 생각한다"며 "소테리아는 고객사들로부터 주문을 받고 협업을 통해서 고객사 니즈와 밸류 체인에 잘 맞는 경쟁력 있는 칩을 제작하는 진정한 ASIC 업체다"라고 강조했다. 김종만 대표는 서울대학교 전기공학부를 졸업하고 LG전자 선임연구원으로 경력을 쌓았다. 이후 다시 학업에 올라 펜실베니아 주립대학 전기공학 석사 및 컴퓨터공학 박사를 취득하고, 조지아 공대 전기컴퓨터공학부 교수로 재직한 반도체 전문가다. 현재 소테리아 개발 인력은 20명 정도다. 이 중 삼성전자 출신 개발자가 80%에 달하고, 10명은 반도체 실무 경력이 20년 이상인 베테랑들로 꾸려져 있다. 다음은 김종만 대표와 일문일답이다. Q. 소테리아 칩의 개발 계획(로드맵)이 궁금하다. "소테리아는 현재 두 가지 프로젝트를 진행 중이다. 0.3V 저전력의 HPC 가속기 '아르테미스(Artemis)'는 올해 4월말 테이프아웃을 거쳐 10월에 삼성전자 4나노 공정에서 양산할 예정이다. 국내에서 삼성전자 4나노 싱글 테이프아웃은 소테리아가 최초라는 점에서 자긍심이 있다. 이 칩은 북미, 유럽 고개사들로부터 2천억원 이상 수요를 확보했다. 또 중소형 데이터센터 시장을 겨냥하는 CXL 기반 NDP 메모리 '에클레시아(Ecclesia)'는 올해 설계 검증해서 2026년 테이프아웃이 목표다. 향후 계획으로는 차세대 2나노 공정으로 아르테미스를 2025년 말에 테이프아웃하고, 2026년 양산을 목표로 하고 있다. 파운드리는 삼성전자가 유력하다. 3세대 AI 뉴로모픽 반도체(NPU)는 2025년 샘플을 공급하려고 한다." Q. 초저전력 HPC 가속기 '아르테미스'가 친환경 데이터센터를 공략하는 이유는? "통상적으로 4나노 공정들은 0.75볼트(V) 전압을 쓰는데, 소테리아의 HPC 가속기 '아르테미스'는 0.3V를 사용해 초저전력 구현이 강점이다. 우리는 칩을 초저전력으로 구동하기 위해 Arm, 시놉시스의 라이브러리를 사용하지 않고 독자 개발했다. 0.3V 아르테미스는 이머전 쿨링(Immersion Cooling)을 사용하는 친환경 데이터센터에 수요가 높을 것으로 기대된다. 최근 생성형 AI 등으로 데이터를 많이 사용하게 되면서 데이터센터의 전력을 많이 소모하고 있다. 이에 메타, 구글, 마이크로소프트 등의 신규 데이터센터는 냉각으로 전력을 40% 낮춰주는 이머션 쿨링을 구축하는 이유다." Q. 중대 및 소형 데이터센터 시장에 맞춤형 칩을 공급한다던데? "냉정하게 엔비디아가 타깃하는 하이퍼 스케일 데이터센터 시장에서 경쟁하는 것은 중단기적으로 승부 보기가 어렵다고 판단했다. 우리는 나스닥에 있는 수많은 미국 금융 업체, 중대형 데이터센터 클라우드 시장을 공략해 맞춤형 가속기 칩을 공급한다는 전략을 세웠다. 경쟁사와 차별점은 고객사들로부터 알고리즘, 스펙, 프로토콜, 워크로드 등을 직접 받아서 협업하며 최적의 칩을 설계하고 가격 경쟁력, 전력 효율 및 유지 보수에도 뛰어난 CSSP(Customer Specific Standard Productor)를 양산 공급한다는 것이다. 신생 회사로서 고객사로들부터 개발비 지원 및 선수금 확보를 만들어 가는 과정은 험난하고 혹독한 검증을 통해야만 한다. 이 과정에서 임직원 모두의 헌신과 팀웍이 더욱 빛나는 한해가 되고 있다." Q. 인텔과도 파운드리 협력 논의가 있었다고 하는데, 삼성을 사용하는 이유는? "아무래도 대형 물량 양산 가능성에 인텔 뿐만 아니라 TSMC와도 논의가 있었다. 하지만 일정이나 경험 등에서 조금씩 리스크(risk)가 있었고 당사의 첫 제품인 만큼 정말 긴말한 파트너쉽 없이는 양산에 성공할 수 없다고 판단했다. 저희 임직원이 대부분 삼성 출신이며 또한 해외에 있는 파운드리사 보다는 삼성과 비교할 수 없을 정도로 긴밀하게 협력이 가능했고 지금 개발 완료를 목전에 두고 있으며 여러 협력사에서도 당사의 제품이 경쟁사와 대등한 수준으로 높게 평가 하고 있다. 4나노 뿐만 아니라 다음 2나노 제품도 삼성과 협력을 기대하고 있다."

2024.02.26 14:04이나리

AI가 경제성장률도 좌우한다

한국은행이 올해 경제성장률을 2.1%로 전망한 가운데 인공지능(AI) 투자 확대에 따라 우리나라 경제성장률이 상향 조정될 수 있다는 분석을 내놨다. 한국은행은 '2024년 경제전망'을 통해 최근 AI 탑재 스마트폰 등 AI가 탑재된 기기의 관심이 높아지고 있으며, 이에 따라 글로벌 IT 경기가 빠르게 반등할 수 있어 우리나라 경제성장에 상방 압력을 미칠 수 있다고 진단했다. AI를 뒷받침 하기 위한 고성능·고용량 반도체 제조에 우리나라가 우위에 있어 경제성장에 긍정적 영향을 줄 수 있다는 부연이다. 한국은행은 가트너 자료를 인용해 D램이 올해 1분기부터 초과수요가 발생하면서 가격이 오를 것으로 전망하며, 이에 따라 반도체·무선통신기기·컴퓨터 등 IT 수출(통관 기준)도 2024년에는 전년 동기 대비 29.5% 증가할 것으로 관측했다. 반도체 수요 증가는 국내 설비투자도 확대에 영향을 준다. 가트너와 골드만삭스 등의 자료를 통해 한국은행은 국내 반도체 기업 등의 설비투자가 2023년 0.5% 늘었던 것과 대조적으로 4.2% 증가할 것으로 봤다. 한국은행 경제모형실 관계자는 "반도체 수요가 확대돼 설비투자와 수출이 증대가 된다는 경로를 통해 모형 안에서 증가하는 수치가 경제성장률에 어떤 영향을 줄지 살폈다"며 "글로벌 IT 수요가 얼마나 늘어날지를 추정하는 채널을 통해 봤다"고 설명했다.

2024.02.24 14:30손희연

엣지 AI 칩, 6년간 '2배' 성장 전망…PC·스마트폰서 채택 활발

엣지 AI용 프로세서 시장이 PC, 스마트폰 등 다양한 산업의 수요 증가로 견조한 성장세를 이뤄낼 것으로 예상된다. 23일 시장조사업체 옴디아에 따르면 세계 엣지 AI용 반도체 시장 규모는 지난 2022년 310억 달러(한화 약 41조2천200억 원)에서 오는 2028년 600억 달러(약 79조7천300억 원)로 2배가량 증가할 전망이다. 엣지 AI는 중앙 집중형 서버를 거치지 않고 기기 주변의 로컬 네트워크를 통해 데이터를 처리하는 기술을 뜻한다. 엣지 AI는 최근 IT 업계의 화두로 떠오른 온디바이스 AI와도 맞닿아 있다. 온디바이스 AI는 기기 자체에서 AI 기능을 처리하는 기술로, 실제 구동 환경에서는 클라우드 및 엣지 네트워크를 동시에 활용하는 '하이브리드 AI' 운용이 필요하기 때문이다. 옴디아는 이들 기술과 연관된 AI 가속기, AI용 주문형 반도체, GPU(그래픽처리장치) 등 관련 산업이 견조한 성장세를 보일 것으로 내다봤다. 예상 시장 규모는 2022년 310억 달러에서 2028년 600억 달러로, 연평균 성장률은 11% 달할 전망이다. 실제로 AI 시대를 겨냥한 시스템 반도체는 스마트폰, 노트북 등에서 점차 도입이 확대되는 추세다. 스마트폰의 경우 삼성전자, 퀄컴, 미디어텍 등이 최신 모바일 AP(애플리케이션 프로세서)에 AI 성능을 앞다퉈 강조하고 나섰다. 일례로 삼성전자는 올해 초 '엑시노스 2400'을 공개하면서 AI 성능이 전작 대비 14.7배 향상됐다고 설명한 바 있다. 퀄컴이 지난해 10월 공개한 '스냅드래곤 8 3세대'는 내부 '헥사곤' NPU(신경망처리장치) 성능을 98%, 효율성을 40%가량 높였다. 노트북용 프로세서도 상황은 비슷하다. 애플 'M3' 시리즈, 퀄컴 '스냅드래곤 X 엘리트', AMD '8000G' 등 최신 프로세서들이 모두 AI 기능 구현을 위한 성능을 갖췄다. 옴디아는 "최근 엣지 AI용 반도체가 활발히 출시되면서 AI PC로의 전환을 앞당기고 있다"며 "스마트폰 시장도 현재 3분의 2 이상이 어떠한 형태로든 AI 기능을 갖추고 있어, 프리미엄 제품을 중심으로 성장세가 예상된다"고 밝혔다. 국내 스타트업들도 엣지 AI용 NPU 시장 진출을 준비하고 있다. 모빌린트는 80 TOPS(TOPS: 초당 1조 번의 정수 연산처리) 수준의 고성능 NPU를 개발해, 올해 첫 시제품 양산을 목표로 하고 있다. 딥엑스는 올해 산업별로 다른 성능을 갖춘 온디바이스용 NPU 4종을 양산하고, 내년에는 LLM(대규모언어모델) 및 생성형 AI를 구동하는 초저전력 온디바이스 AI 칩을 출시할 계획이다. 옴디아는 "AI ASSP(특정 용도로 설계된 표준 칩)가 전통적인 GPU의 자리를 흡수해 전체 엣지 AI용 프로세서 시장의 비중을 19%에서 28%로 확대할 것"이라며 "PC 시장은 기존 스마트폰 칩셋 구조인 CPU·GPU·NPU를 점점 더 많이 채택하고 있다"고 설명했다.

2024.02.23 14:39장경윤

엔비디아, 4분기 매출 265% 급증…AI 서버로 '퀀텀 점프'

글로벌 팹리스 엔비디아가 또 다시 '어닝 서프라이즈'를 달성했다. 폭발적인 인공지능(AI) 서버 수요 증가세에 따른 효과로, 회사는 올해 상반기에도 당초 예상을 뛰어넘는 매출을 달성할 수 있을 것으로 내다봤다. 엔비디아는 22일 2023 회계연도 4분기(2024년 1월 종료) 매출이 221억 달러로 전년 동기에 비해 265% 증가했다고 발표했다. 이는 전분기에 비해서도 22% 늘어난 것이며 증권가 전망치 204억 달러를 크게 웃돌았다. 같은 분기 주당 순이익(GAAP 기준)도 4.93달러로 전분기 대비 33%, 전년동기 대비 765% 늘어났다. 엔비디아 호실적의 주역은 데이터센터 사업이다. 해당 분기 데이터센터 사업 매출은 184억 달러로 전분기 대비 27%, 전년동기 대비 409% 증가했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "가속컴퓨팅 및 생성형 AI가 티핑 포인트(특정 현상이 급속도로 커지는 지점)에 도달했다"며 "국가, 산업을 가리지 않고 전 세계적으로 수요가 급증하고 있다"고 밝혔다. 엔비디아는 올 상반기 실적에 대해서도 긍정적인 전망을 내비쳤다. 회사는 2024 회계연도 1분기(2024년 4월 종료) 매출 예상치로 전분기 대비 8% 증가한 240억 달러를 제시했다. 이 전망치 역시 증권가 예상보다 9% 가량 상회한 수치다. 현재 엔비디아는 AI 산업의 핵심인 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 이를 기반으로 한 AI 가속기 시장을 사실상 독과점하고 있다. 올해에도 3나노미터(nm) 기반의 신규 제품 'B100' 출시를 목표로 하는 등, 시장 지배력 유지를 위한 행보를 이어가고 있다.

2024.02.22 08:50장경윤

김기태 SK하이닉스 부사장 "올해 HBM '완판'...이젠 속도전 승부수"

김기태 SK하이닉스 HBM 세일즈&마케팅 부사장이 "올해 HBM은 이미 완판"됐다며 "2024년이 막 시작되었지만, 우리는 시장 선점을 위해 벌써 2025년을 준비하고 있다"고 자신감을 내비쳤다. HBM(고대역폭메모리)는 여러 개의 D램 칩을 TSV(수직관통전극)로 연결해 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치 메모리다. HBM은 1세대(HBM)-2세대(HBM2)-3세대(HBM2E)-4세대(HBM3)를 거쳐 현재 5세대(HBM3E)까지 개발된 상태다. SK하이닉스는 HBM 시장에서 점유율 1위를 차지한다. 김기태 부사장은 21일 SK하이닉스 뉴스룸을 통해 "생성형 AI 서비스의 다변화 및 고도화로 AI 메모리 솔루션인 HBM 수요 역시 폭발적으로 증가했다. 고성능·고용량의 특성을 지닌 HBM은 메모리 반도체가 전체 시스템의 일부에 불과하다는 기존 통념을 뒤흔든 기념비적인 제품"이라며 "특히, SK하이닉스 HBM의 경쟁력은 탁월하다. 높은 기술력으로 글로벌 빅테크 기업에서 앞다퉈 찾고 있다"고 말했다. SK하이닉스는 올해 전사 역량을 결집해 이룬 HBM 1등 타이틀을 사수하고, 더욱 강한 HBM 시장 리더십을 구축하는 것을 목표로 한다"라며 "이를 위해 회사는 김 부사장이 이끄는 HBM Sales & Marketing 조직을 포함해 제품 설계, 소자 연구, 제품 개발 및 양산까지의 모든 부서를 모아 'HBM 비즈니스' 조직을 신설했다. 김 부사장은 "SK하이닉스는 영업·마케팅 측면에서 AI 시대에 대응할 준비를 꾸준히 해왔다"라며 "고객과의 협력 관계를 미리 구축했고, 시장 형성 상황을 예측했다. 이를 바탕으로 회사가 누구보다 앞서 HBM 양산 기반을 구축하며 제품 개발을 진행해 빠르게 시장을 선점할 수 있었다"고 강조했다. 이어서 그는 "지속적인 시장 우위를 점하기 위해서는 기술 경쟁력은 기본이고, 영업적인 측면에서 TTM(Time To Market: 제품이 구상되고 시장에 나오기까지 걸리는 시간)을 단축하는 것이 관건"이라며 "고객 물량을 선제적으로 확보해서, 좋은 제품을 더 좋은 조건에 판매할 수 있도록 협상하는 것이 반도체 영업의 기본이다"고 말했다. 그는 대외적으로 불안정한 요소들이 아직 남았지만, 올해 메모리 반도체 업황 상승세가 시작되었다고 진단했다. 글로벌 빅테크 고객들의 제품 수요가 회복되고 있으며, PC나 스마트폰 등 자체 AI를 탑재한 온디바이스(On-Device) 등 AI의 활용 영역이 넓어짐에 따라 HBM3E뿐만 아니라 DDR5, LPDDR5T 등 제품 수요까지 커질 것으로 기대했다.

2024.02.21 10:56이나리

리벨리온, ISSCC 2024서 AI 칩 '아톰' 기술력 입증

AI반도체 스타트업 리벨리온은 글로벌 반도체 학회 'ISSCC 2024(국제고체회로학회)'에 참가해 자사의 머신러닝 시스템온칩(SoC) 기술 논문을 발표했다고 21일 밝혔다. ISSCC는 반도체 회로 설계 분야에서 가장 명망 있는 학술대회로 약 3천 명의 연구자들이 참여한다. 올해 학회는 미국 샌프란시스코에서 2월 18일(현지시간)부터 5일간 개최된다. 리벨리온은 19일 진행된 '프로세서 및 커뮤니케이션 시스템온칩' 세션에서 논문을 발표했다. 리벨리온은 "ISSCC가 기술에 대한 이론적 주장을 넘어 실제 구현된 칩을 기반으로 제품성능의 실현가능성을 검증하는 학회인만큼, 이번 논문 채택과 발표는 곧 리벨리온의 실제 제품 경쟁력에 대한 신뢰성을 보여준다"고 밝혔다. 논문에서 리벨리온은 인공지능 추론용 시스템온칩 '아톰(ATOM)' 설계에 적용된 리벨리온의 고유한 기술을 설명하고, 이를 바탕으로 작은 크기의 칩으로도 높은 수준의 연산 능력을 발휘할 수 있음을 증명했다. 특히 ▲다양한 목적에 따라 활용될 수 있는 (flexible) AI 연산 코어 ▲온칩(On-chip) 네트워크 ▲속도에 방점을 둔 메모리 아키텍처 등 고도화된 설계 방식을 활용해 타사 GPU와 NPU 대비 높은 컴퓨팅 자원 활용 역량을 선보였다. 이번에 공개된 기술은 올 상반기 양산에 나서는 데이터센터향 AI반도체 '아톰(ATOM)'에 적용됐다. 논문 세션에 이어 리벨리온은 '아톰'을 활용한 실시간 데모 시연도 함께 진행했다. 이번 시연에서 '아톰'은 LLM 모델 구동과 이미지 생성 등 생성형AI 추론 영역에 있어 GPU 대비 높은 에너지 효율성을 보이며 학계와 글로벌 업계 관계자의 주목을 받았다. 오진욱 리벨리온 CTO는 “양산단계에 접어든 제품의 에너지 효율성과 성능을 객관적으로 입증했다는 점에서 이번 ISSCC 논문 채택은 리벨리온에 매우 뜻깊은 순간“이라며 “검증된 글로벌 수준의 기술 경쟁력이 리벨리온이 목표로 하는 세계 시장 진출에 좋은 밑거름이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

2024.02.21 09:03장경윤

삼성전자·Arm, 최첨단 파운드리 동맹 강화…'GAA' 경쟁력 높인다

성전자 파운드리 사업부가 글로벌 반도체 설계 자산(IP) 회사 Arm의 차세대 SoC(시스템온칩) 설계 자산을 자사의 최첨단 GAA(게이트-올-어라운드) 공정에 최적화한다고 21일 밝혔다. 삼성전자는 Arm과의 협력을 통해 팹리스 기업의 최첨단 GAA 공정에 대한 접근성을 높이고, 차세대 제품 개발에 소요되는 시간과 비용을 최소화할 계획이다. 계종욱 삼성전자 파운드리 사업부 Design Platform개발실 부사장은 "Arm과의 협력 확대를 통해 양사 고객들에게 생성형 AI 시대에 걸맞은 혁신을 지원하게 됐다"며 "삼성전자와 Arm은 다년간 쌓아온 견고한 파트너십을 통해 최첨단 기술과 노하우를 축적해왔으며, 이번 설계 기술 최적화를 통해 팹리스 고객들에게 최선단 GAA 공정 기반 초고성능, 초저전력 Cortex-CPU를 선보이겠다"고 말했다. 이번 협업은 다년간 Arm CPU IP를 삼성 파운드리의 다양한 공정에 최적화해 양산한 협력의 연장선이다. 양사간 협업으로 팹리스 고객들은 생성형 AI 시대에 걸맞는 SoC 제품 개발 과정에서 ARM의 최신형 CPU 접근이 용이해진다. 삼성전자의 최선단 GAA 공정을 기반으로 설계된 Arm의 차세대 Cortex-X CPU는 우수한 성능과 전력효율로 최고의 소비자 경험을 제공할 것으로 기대된다. 삼성전자와 Arm의 협력은 팹리스 기업에게 적기에 제품을 제공하면서도 우수한 PPA(소비전력, 성능, 면적)를 구현하는 것에 초점을 맞춘다. 양사는 이를 위해 협력 초기부터 설계와 제조 최적화를 동시에 처리하는 DTCO(Design-Technology Co-Optimization)를 채택해 Arm의 최신 설계와 삼성전자의 GAA 공정의 PPA 개선 효과를 극대화했다. 생성형 AI는 새로운 소비자 경험을 제공하는 제품의 핵심 요소로 꼽히고 있다. 양사는 이번 파트너십으로 삼성전자의 GAA 공정을 기반으로 Arm의 차세대 Cortex-X CPU의 접근성을 극대화하고, 고객의 제품 혁신을 지원할 방침이다. 크리스 버기 Arm 클라이언트 사업부 수석 부사장 겸 총괄 매니저는 "삼성전자와의 오랜 협력관계를 통해 다년간 혁신을 지속할 수 있었다"며 "삼성 파운드리의 GAA 공정으로 Cortex-X와 Cortex-A 프로세서 최적화를 구현해 양사는 모바일 컴퓨팅의 미래를 재정립하고, AI 시대에 요구되는 성능과 효율을 제공하기 위해 혁신을 거듭할 것"이라고 말했다. 양사는 이번 협업을 계기로 다양한 영역에서 협력 확대를 위한 초석을 마련했다. 양사는 차세대 데이터센터 및 인프라 맞춤형 반도체를 위한 2나노 GAA와 미래 생성형 AI 모바일 컴퓨팅 시장을 겨냥한 획기적인 AI 칩렛 솔루션을 순차적으로 선보일 계획이다.

2024.02.21 08:46장경윤

사피온, 서웅 R&D센터 부사장·이상민 운영 총괄 부사장 선임

국내 AI 반도체 기업인 사피온(대표 류수정)이 서웅 R&D센터 부사장과 이상민 운영 총괄 부사장을 선임했다고 20일 밝혔다. 사피온은 업계 전문가 선임을 통해 재무 건전성 확보와 함께 제품 경쟁력을 강화해 글로벌 AI 반도체 기업으로 지속 성장한다는 목표다. 서웅 R&D센터 부사장은 사피온에서 AI 반도체 및 시스템 소프트웨어(SW) 개발을 담당한다. 서웅 부사장은 사피온 합류 이전에 SKT에서 데이터센터용 NPU X330 개발 책임을 맡았으며 삼성전자 종합기술원에서 데이터센터용 NPU, 모바일용 AP의 GPU, DSP등 다양한 분야의 프로세서 설계를 담당했다. 이상민 운영 총괄 부사장은 사피온에서 투자 유치 및 전략기획, 재무, HR 등을 담당한다. 이상민 부사장은 사피온에 합류하기 이전 SKT에서 Tech사업개발팀 팀장으로 일하며 사피온의 분사 및 미국 법인 설립 등을 성공적인 비즈니스 안착을 이끈바 있다. 이 부사장은 테크 중심의 신규 사업 개발은 물론, 글로벌 비즈니스 확대를 위한 전략 수립, 글로벌 조인트벤처 설립 등을 성공적으로 수행했고고 현재는 GS(Global Solution) AI반도체추진 담당을 맡고 있다. 그는 서울대학교 전기공학 학사학위를 받았다. 서웅 사피온 R&D센터 부사장은 "사피온의 지속성장을 위해 AI 반도체 기술을 고도화하고, 이를 기반으로 하는 서비스 모델을 개발하고 활용 분야를 넓혀 시장 확대를 앞당길 것이다"라고 밝혔다. 이상민 사피온 운영 총괄 부사장은 "성장 기반을 다지고 있는 사피온의 핵심 전략 개발과 조직력 강화, 재무 건전성 확보를 통해 안정성을 높일 수 있도록 운영 관리에 최선을 다할 것"이라고 전했다. 류수정 사피온 대표는 "서웅 R&D센터 부사장과 이상민 운영 총괄 부사장 선임을 통해 제품 경쟁력과 서비스를 강화하는 한편, 사피온의 기술력과 비전을 전세계적으로 확장할 수 있는 지속성장을 위한 초석을 공고히 다질 것"이라고 강조했다.

2024.02.20 09:43이나리

사피온·어드밴텍, 엣지 서버용 AI칩 시장 공략 나서

AI 반도체 기업 사피온(SAPEON)은 엣지 인공지능(Edge AI) 및 IoT, 임베디드 컴퓨팅 분야 글로벌 선도기업 어드밴텍코리아(어드밴텍케이알)와 함께 수요연계를 통한 시스템반도체 시제품 제작 지원 사업인 '콤파스(COMPASS)' 시제품 제작 지원 대상자로 선정됐다고 16일 밝혔다. 양사는 협력을 통해 고성능 엣지 AI시장 공략에 나선다. 엣지 AI는 서비스가 필요한 장치 혹은 제품에서 인공지능 응용이 직접 구동되는 것을 의미한다. 클라우드(Cloud) 시스템과 비교해 엣지 AI의 기술을 통해 저지연 실시간 서비스 및 개인 정보 보안 강화 등이 가능하다. 콤파스는 산업통상자원부 산하 한국산업기술기획평가원이 운영하고 한국반도체연구조합이 주관하는 수요연계를 통한 시스템반도체시제품 제작지원사업이다. 시스템반도체 분야 수요가 있는 기업과 기술을 가진 반도체 공급 기업을 매칭하고, 상용화를 위한 시제품 개발에 필요한 사업비를 지원한다. 사피온은 데이터센터에 이어 엣지 분야에서도 사업을 확대해갈 계획으로, 어드밴텍과 AI 엣지 컴퓨팅용 서버개발의 속도를 높일 예정이다. 사피온은 AI반도체를 탑재한 엣지 서버용 카드를 개발하고, 어드밴텍은 사피온의 카드를 탑재한 엣지 서버 개발을 추진한다. 이를 통해 사피온은 AI 반도체의 활용 범위를 확대하고, 고성능 엣지 AI에 적용 가능한 NPU와 어드밴텍 엣지 서버를 함께 공급해 고성능 엣지 AI 컴퓨팅 시장을 공략한다. 류수정 사피온 대표는 “사피온은 AI반도체를 탑재한 엣지 서버용 카드와 어드밴텍 엣지 서버를 함께 공급해 고성능 엣지 AI 컴퓨팅 시장 공략에 나서고 있다”며 “이를 통해 국내 최고 수준의 AI 기술 역량과 인프라를 확보해 반도체 생태계를 강화함으로써, 향후 등장할 미래 디바이스에도 바로 활용 가능한 다양한 사례를 만들어 나갈 계획"이라고 밝혔다. 정준교 어드밴텍케이알 대표는 “AI 대전환 시대를 맞아 경쟁력 강화를 위해 사피온과 협력을 강화하고 있다"며 "어드밴텍은 엣지 AI 플렛폼 개발 선도기업으로 사피온과의 기술 개발 분야의 협력에 속도를 높여, 글로벌 최고 수준의 신뢰성 있는 엣지AI와 엣지 컴퓨팅 플렛폼을 제공해 함께 시장 확대를 앞당길 것"이라고 밝혔다.

2024.02.16 09:44장경윤

ISC, 작년 매출 1천402억 원…4분기 흑자 전환 성공

반도체 테스트 솔루션 기업 아이에스시(ISC)는 2023년 연간 매출액이 1천402억 원, 영업이익은 107억 원(영업이익률 8%)을 기록했다고 15일 밝혔다. 해당 실적은 전년 대비 매출액은 21.6%, 영업이익은 80.8% 감소한 수치다. 2023년 4분기 매출액은 250억 원으로 전분기 대비 감소했으나, 영업이익은 25억 원(영업이익률 10%)으로 흑자 전환했다. AI 반도체 및 비메모리 반도체용 제품 매출 상승이 핵심 요인으로 작용했다. 비수기 시즌임에도 전체 매출의 약 80%가 비메모리 부문에서 발생했으며, 그중 AI 스마트폰의 AP 반도체, 주력 제품군인 데이터센터용 AI 서버 CPU·GPU·NPU 소켓이 좋은 성과를 거뒀다는 것이 ISC의 설명이다. 한편 메모리 부문에서는 글로벌 고객사의 생산량 감소 및 단가 인하 압박으로 어려움을 겪고 있으나, ISC가 메모리 분야 빅3 고객사 내 가장 높은 점유율을 유지하고 있어 메모리 업황 개선 시 큰 혜택을 볼 것으로 ISC는 전망했다. 또한 주력 제품군인 실리콘 러버 소켓이 전체 매출의 80%를 차지하는 가운데, ISC가 북미 지역을 중심으로 한 해외시장에서 꾸준한 성과를 거뒀으며 온디바이스 AI, AI 서버 등 고마진 하이엔드 반도체 제품 중심으로 매출이 발생해 24년 높은 성장을 전망하게 한다고 강조했다. ISC는 관계자는 “2024년은 회사의 밸류에이션을 높여 주주가치를 증진시키는 'ISC 2.0' 프로젝트의 시작”이라며 “주력사업 외에도 반도체 포트폴리오를 확장해 사상 최대 실적, 반도체 테스트 소켓 시장 점유율 1위를 달성할 것”이라고 강조했다.

2024.02.15 09:30장경윤

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