
(1)AI가 더욱 똑똑해지는 비밀, 반도체와 EDA
(2)AI와 피지컬 디자인, 반도체 설계 자동화의 미래
(3)AI 인프라 혁신, 반도체 IP가 열쇠
(4)AI가 바꾸는 검증 자동화, 반도체 칩 품질과 신뢰성 향상
반도체 산업은 초미세 공정과 고집적 설계 트렌드로 인해 설계와 제조의 난이도가 꾸준히 높아지고 있다. 산업계 분석가들은 칩에 탑재되는 트랜지스터 수가 2030년 이전에 1조개에 달할 것으로 전망한다. 실제로 첨단 반도체 칩 한 개를 생산하는 데 수백만 달러가 소요되고, 설계 개발과 검증에는 수억달러가 투입된다. 개발 공정의 모든 단계가 어렵지만 피지컬 디자인은 가장 많은 혁신과 효율화가 요구되는 분야다.
전자설계자동화(EDA) 산업이 크게 발전한 덕분에 칩 설계의 추상화 수준이 크게 향상됐다. 지난 수십 년간 설계자들은 레지스터 트랜스퍼 레벨(RTL) 또는 그 이상 수준에서 코드를 작성했고 이러한 추상 모델을 게이트 수준의 넷리스트로 변환하기 위해 합성 도구를 사용했다.
반도체 설계에서 PPA(Power, Performance, Area) 최적화는 필수 과제다. 최적화 대상인 세 가지 요소는 서로 경쟁 관계에 있다. 예를 들어, 설계의 속도를 높이면 보통 다이 면적이 커지고, 전력 소모를 줄이면 설계 성능이 저하될 수 있다.
기존 레이아웃 최적화 과정은 매우 반복적이어서 설계 제약조건을 조정하고 향상된 PPA 균형을 찾기 위해 많은 실행이 필요했다. 성공적인 제품을 만드는 데는 △타깃 폼팩터에 최적화된 저전력 설계 △경쟁제품에 뒤지지 않는 칩 속도 △시장 경쟁력을 갖춘 칩 크기 등이 고려돼야 한다. 여기에 적기 시장 진입, 예산 압박, 3DIC 멀티 다이 시스템 등 신기술 도입까지 겹치면서, 피지컬 디자인 과정의 혁신은 선택이 아닌 필수가 됐다.
최근 인공지능(AI)의 발전은 엔지니어는 물론 엔지니어가 아닌 사람 모두에게 매우 놀라운 수준이다. 칩 개발 과정에 내재된 문제들을 감안하면 EDA 기업이 자사 솔루션에 AI를 통합하려고 노력하는 것은 당연하다. 전체 개발 플로우 중 피지컬 디자인 단계는 AI 도입으로 이점을 누릴 수 있다. 피지컬 디자인을 위한 솔루션 스페이스와 연관 데이터 세트의 규모가 매우 크기 때문에 기존의 반복적 수동 플로우에 비해 AI가 훨씬 빠르고 예측 가능한 방식으로 최적의 PPA 솔루션을 모색할 수 있다.
시높시스의 DSO.ai는 EDA 업계 최초의 자율형 AI 칩 설계 애플리케이션으로 강화 학습을 활용해 최적의 PPA결과를 이끈다. 시높시스의 피지컬 디자인 도구는 다양한 워크플로우 옵션을 제공하며 AI가 이러한 옵션을 신속하게 탐색해 가장 효과적으로 최적화할 수 있도록 돕는다.
멀티 다이 시스템의 최적화는 적층 칩의 전력 밀도와 다이 간 연결을 고려해야 하기 때문에 더욱 어렵다. 시높시스의 3DSO.ai는 열 무결성(Thermal Integrity), 신호 무결성(Signal Integrity), 전력 네트워크 설계를 위한 고속 네이티브 분석 엔진을 통합해 멀티 다이 기술을 활용하는 설계자가 신속하고 자동화된 방식으로 시스템 성능과 결과 품질(QoR)을 극대화할 수 있도록 지원한다.
시높시스의 DSO.ai는 현재 시높시스 반도체 기업 고객의 90%가 도입한 강력하고 검증된 솔루션이다. 사용자들은 DSO.ai 도입으로 생산성이 세 배 이상 향상됐고 전력 소모는 최대 15% 감소했으며 다이 크기도 대폭 줄었다고 보고했다. 강력한 AI 기능을 탑재한 시높시스의 DSO.ai는 칩 개발자가 까다로운 피지컬 디자인의 문제를 해결하고 최적의 PPA 결과를 달성하면서도 생산성을 전례 없는 수준으로 향상할 수 있도록 지원한다.
지난달 19일 개최된 시높시스 유저 그룹 컨퍼런스(SNUG Korea 2025)는 역대 최대 인원이 참석할 만큼 반도체 업계의 뜨거운 관심을 받았다.
시높시스 최고 제품 개발 책임자와 삼성 파운드리, SK 하이닉스, 리벨리온, ARM Korea의 최고 기술 리더들이 전한 기조 연설에서는 지능형 시스템이 의사 결정 및 자동화의 경계를 확장하는 가운데, 에이전트 AI의 영향력이 커지고 있음을 강조했다. 또한 시높시스와의 협업을 통해 멀티 다이 통합, 고대역폭 메모리 및 AI 기반 설계 플로우 분야에서 이룩한 혁신적인 발전과 실질적인 영향을 공유했다.
이경민 기자 kmlee@etnews.com