차세대 프로세서의 기술과 시장 현황
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차세대 프로세서의 기술과 시장 현황
  • 김경한 기자
  • 승인 2019.11.01 09:00
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반도체 성장 견인할 DARQ 기술 주목해야

[테크월드=김경한 기자] 돌연 사망하지만 않았다면 한국인 최초로 노벨상을 받았을 것으로 여겨지는 강대원 박사. 그가 세계 최초로 트랜지스터를 발명해 냄으로써 오늘날 세계 각국은 반도체라는 작디작은 소자를 통해 수많은 생활의 편익을 제공받고 있다. 이제 반도체는 생활의 편익을 넘어 인류의 삶 자체를 변화시킬 인공지능(AI), 자율주행, 양자컴퓨터에까지 그 적용범위를 확대해 가고 있다. 인류의 삶을 보다 윤택하게 할 차세대 반도체의 현황과 전망을 살펴본다. 

 

반도체 CEO 60%, DARQ 영향력 높이 평가
미국의 다국적 경영 컨설팅 기업인 액센츄어(Accenture)는 87%에 이르는 반도체 회사 CEO들이 이미 하나 혹은 그 이상의 DARQ 기술을 시도해 오고 있다고 밝혔다. DARQ 기술은 블록체인으로 대표되는 분산원장기술(Distributed Ledger Technology, DLT), 인공지능(Artificial Intelligence, AI), VR과 AR을 포괄하는 확장현실(Extended Reality, XR), 양자컴퓨팅(Quantum Computing)을 아우르는 단어로, 전체 산업에 새로운 비즈니스 기회를 제공할 것으로 보이는 신기술들을 일컫는다. 
액센츄어는 DARQ 기술이 반도체 업계를 변화시킬 뿐만 아니라 이 산업의 성장을 견인할 것으로 보고 있다. 분산원장(블록체인)은 데이터 검증과 빠른 추적 기능뿐만 아니라 AI 기능도 지원함으로써 비즈니스 운영환경을 개선한다. AI와 확장현실은 맞춤형 칩에 대한 수요를 증가시키면서 반도체 산업을 끌어올릴 것이다. 양자컴퓨터는 완전히 새로운 컴퓨팅 공학을 도입해야 하므로 반도체 신기술에 대한 기대가 높다. 

DARQ 기술의 활용범위  * 출처: 액센츄어
DARQ 기술의 활용범위  * 출처: 액센츄어

액센츄어가 설문조사한 반도체 회사들의 60%에 이르는 CEO들은 향후 3년 동안 DARQ 기술의 융합이 회사 조직에 더 혁신적이거나 광범위한 영향력을 행사할 것이라고 답했다. 앞으로 차세대 반도체 간 기술교류를 통해 새로운 비즈니스 기회가 생길 수 있음을 시사하는 대목이기도 하다. 

 

AI와 데이터센터에 활용되는 GPU
무어의 법칙은 18~24개월에 단위면적당 반도체 소자의 수가 2배 증가한다는 개념이다. 하지만 2000년대 중반 AMD는 클럭 주파수로 대표되는 속도 중심의 성능 경쟁에서 탈피할 것을 선언한 이후, 프로세서의 성능 발전은 단일 코어 프로세서에서 멀티코어 프로세서로 발전하고 있다. 
이러한 점은 인텔의 엔지니어인 프레드 폴락이 제시한 ‘폴락의 법칙’에 의해 설명할 수 있다. 이 법칙은 반도체의 면적이 2배 증가할 때 그 성능은 1.4배 증가하며, 전력소모는 면적에 비례한다는 이론이다. 폴락의 법칙에 따르면, 연산처리 기능을 강화함으로써 복잡도를 증가시키는 방법보다 복잡도가 작으면서 적정 수준의 연산능력을 가지는 프로세서를 복수 개 병렬로 사용하는 방법이 성능 향상에 더 효과적이다. 
대표적인 예가 엔비디아의 GPGPU다. GPGPU는 메인 프로세서는 아니지만, 200~400여 개의 프로세서 코어를 이용해 시스템의 연산성능을 극대화하는 그래픽 처리장치(GPU)다. 현재 엔비디아의 GPGPU는 글로벌 기업의 데이터센터나 슈퍼컴퓨터, 천체망원경 등에 공급되고 있다. 엔비디아는 ‘엔비디아 테슬라’라는 고성능 컴퓨터 전용 GPGPU를 만들어, V100, P100, P4/P40 등다양한 버전으로 공급하고 있다. 

엔비디아 테슬라 V100
엔비디아 테슬라 V100

그래픽카드에 지나지 않던 엔비디아의 GPU가 다양한 분야에 활용되며 성공 가도를 달리는 것에 고무던 것일까. 인텔은 최근 GPU 시장으로의 재도전을 시도하고 있다. 
재도전이라는 말에서 알 수 있듯이, 인텔의 GPU 개발 의지는 이미 1990년에 시작됐다. 그 시기에 인텔은 외장형 GPU인 i740을 선보인 바 있지만 경쟁사의 GPU에 비해 상대적으로 낮은 성능으로 인해 큰 성공을 거두지는 못했다. 이후 인텔은 2008년 8월에 라라비(Larravee)라는 프로젝트를 발표하며 재도전에 나섰다. 인텔은 수십 개의 코어를 탑재하는 라라비를 2009년 말이나 2010년 초에 시장에 선보일 계획이었지만, 2009년 말 라라비 프로젝트마저 돌연 취소했다. 
인텔의 세 번째 도전은 최근 이어지고 있다. 최근 고성능 GPU가 인공지능, 데이터센터에서 활용됨에 따라 그 무한한 성장 가능성을 확인했기 때문이다. 업계에 따르면, 인텔이 2020년 하반기 Xe 아키텍처 기반의 독립형 GPU를 출시할 예정이라고 한다. 하지만 회사 자체적으로 GPU를 양산할 계획이 없다는 내부 방침이 알려지면서 삼성전자나 TSMC에서 이 제품을 생산할 것이라는 추측도 나오고 있다. 이는 두 회사가 EUV(극자외선) 공정에서 7nm 공정에 돌입했을 만큼 우수한 기술력을 갖췄기 때문이다. 

 

초미세 공정의 승자는 누가 될 것인가
글로벌 시장조사업체인 IC 인사이츠는 10nm 미만 공정의 생산규모가 2019년에는 5%를 유지하다가 2023년에는 25%로 급증할 것으로 예상했다. 10nm 미만 반도체 웨이퍼의 월 평균 생산량으로 계산하면, 2019년 105만 장에서 627만 장으로 6배 가까이 증가할 전망이다. 
현재까지 10nm 미만 반도체 생산에 성공한 업체는 삼성전자와 TSMC밖에 없으며, 두 회사는 10nm 미만 반도체 시장을 선점하기 위해 치열하게 기술개발 경쟁을 하고 있다. 삼성전자는 지난 4월에 7nm EUV 제품을 선보였으며, 내년에는 5nm 공정을 적용한 칩을 양산할 계획이다. TSMC는 이미 5nm 공정의 시험 생산에 들어갔으며, 내년 초 5nm 공정을 적용할 예정이다. 

ASML EUV 노광장비
ASML EUV 노광장비  * 출처: ASML

업계에서는 삼성전자는 EUV 노광장비 15대를 3년 내에 사겠다는 구매의향서를 ASML에 전달했다고 알려져 있다. 이 장비는 대당 2000억 원에 달하므로, 삼성전자의 구매비는 3조 원에 달한다. 이는 최근 파운드리 업계에서 고공행진을 하고 있는 TSMC를 맹추격하기 위한 삼성의 과감한 투자 전략으로 보인다. 

 

시스템 반도체 1위를 향한 삼성의 도전
삼성전자는 지난 4월 2030년까지 메모리 반도체뿐만 아니라 시스템 반도체 분야에서도 글로벌 1위를 달성하겠다는 ‘반도체 비전 2030’을 발표했다. 이를 위해 국내 R&D 분야에 73조 원, 최첨단 생산 인프라에 60조 원을 투자하는 등 총 133조 원을 투자할 계획이다. 
이 발표에서 삼성전자는 향후 화성캠퍼스 신규 EUV라인을 활용해 생산량을 증대할 예정이라고 했는데, 최근 15대의 EUV 노광장비의 구매 예정 소식이 들림에 따라 이 계획은 착실히 진행되고 있는 것으로 보인다. 

삼성전자 화성 EUV라인 조감도
삼성전자 화성 EUV라인 조감도

국내 팹리스 업체를 지원하는 등 상생협력을 통해 한국 시스템 반도체 산업생태계를 강화한다는 방침도 세웠다. 국내 중소 팹리스 고객들이 제품 경쟁력을 강화하고 개발기간도 단축할 수 있도록 인터페이스 IP, 아날로그 IP, 시큐리티(Security) IP 등 삼성전자가 개발한 IP(Intellectual Property, 설계자산)를 호혜적으로 지원한다. 
지난 6월 삼성전자는 ‘반도체 비전 2030’의 연장선상에서 AI 시대를 선도할 핵심 기술인 NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치) 사업을 육성할 계획도 발표했다. 2030년까지 NPU 분야 인력을 2000명 규모로 10배 이상 확대하고, ‘차세대 NPU 기술’ 강화를 위해 전사적인 역량을 집중할 예정이다. 

삼성전자 강인엽 LSI사업부장이 ‘NPU 설명회’에서 NPU 관련 설명을 하고 있다. 
삼성전자 강인엽 LSI사업부장이 ‘NPU 설명회’에서 NPU 관련 설명을 하고 있다. 

삼성전자는 NPU 기술 역량 강화를 위해 시스템 LSI사업부와 종합기술원에서 선행 연구와 제품 개발을 지속 해오고 있다. 그 첫 결과물로 모바일 SoC(System on Chip) 안에 독자 NPU를 탑재한 '엑시노스 9(9820)'을 2018년에 선보였다. 이 제품은 기존에 클라우드 서버와 데이터를 주고받으며 수행하던 인공지능 연산 작업을 모바일 기기가 자체적으로 할 수 있도록 '온 디바이스 AI(On-Device AI)'를 구현했다. 
향후 모바일부터 전장, 데이터센터, IoT 등까지 IT 전분야로 NPU 탑재를 확대한다는 계획도 갖고 있다. 삼성전자는 모바일용 플래그십 SoC 제품부터 순차적으로 NPU를 탑재를 확대 적용하며, 인포테인먼트 시스템(IVI, In-Vehicle Infotainment), 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance Systems) 등 NPU를 탑재한 차량용 SoC 제품 개발에도 집중할 방침이다. 이외에도 데이터센터의 빅데이터 처리 성능을 높일 수 있는 딥러닝 전용 NPU를 개발해 AI 연산을 강화하는 등 활용 범위를 넓혀 나간다. 


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