인공지능(AI)이 반도체시장에 제공하는 기회, ‘ML+EDA는 트렌드 아닌 필수’

최태우 기자 / 기사승인 : 2019-08-31 15:32:48
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조셉 사위키 멘토 부사장, “AI 도입된 EDA 툴, 안정성·수율개선 최적화 지원”

▲ 조셉 사위키(Joseph Sawicki) 멘토 지멘스비즈니스 IC 전자설계자동화(EDA)부문 수석부사장
“인공지능(AI)이 빠르게 진화하면서 도메인 특화 애플리케이션에 최적화된 반도체(IC) 시장도 성장하고 있다. AI가 반도체기업에게만 기회를 제공하는 것이 아니다. 진화하고 있는 미세공정기술을 뒷받침할 반도체 설계기술시장에도 AI가 기회를 제공할 것이다. 이것은 단순한 트렌드가 아닌, 기술 경쟁력을 확보하기 위한 필수임을 주목해야 한다.”


[IT비즈뉴스 최태우 기자] 조셉 사위키(Joseph Sawicki) 멘토 지멘스비즈니스 IC 전자설계자동화(EDA)부문 수석부사장은 기자와 만난 자리에서 이렇게 말했다.

29일 연례 EDA 기술 컨퍼런스인 ‘멘토 포럼 2019(Mentor Forum 2019)’ 참석 차 방한한 그는 도메인 특화 아키텍처가 확산·주목받고 있는 현재, 반도체 설계를 위한 새로운 설계 방법론과 툴이 요구되고 있다고 강조했다.

조셉 부사장은 도메인 특화 아키텍처로 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 분야를 들었다.

그는 “아키텍처 구현을 위한 설계 부문에서 본다면, RTL은 AI를 위한 적합한 컴퓨팅언어는 아니”라며 “엣지 애플리케이션에서 요구되는 저전력 파워 니즈에 부합되며 CPU-GPU 간의 융합, ML 단에서 엑셀러레이터(가속기)에서의 최적화 이슈 등 특정 아키텍처에서 요구되는 중요한 이슈를 정확히 판단하는 것이 첫 번째 단계”라고 강조했다.

엣지 애플리케이션에 최적화된 AI/ML 엑셀러레이터를 빠르게 설계할 수 있는 기술로는 ‘HLS(High Level Synthesis)’를 들었다.

AI 애플리케이션에 네이티브 툴을 활용해 메모리 최적화를 진행하거나 특정 파이프라인에 집중해야 하는 등 각 사용처에 맞도록 도메인 특화 칩을 위한 구조화를 추진하는 것이 매우 중요하기 때문에, C/C++와 같은 상위수준 프로그래밍 언어를 직접 지원하면서 설계 검증의 속도-정확도를 높일 수 있는 기술로 HLS가 주목받고 있다는 설명이다.

필드프로그래머블게이트어레이(FPGA) 블록에서의 시연도 가능하며 주문형반도체(ASIC) 설계자산(IP)을 위한 전력 최적화와 성능 개선도 가능하다고 덧붙였다.

그는 “시스템온칩(SoC)에서 요구되는 검증 단과 다른 AI칩의 경우 버티컬 환경에 맞춰 애플리케이션의 성능을 검증해야 한다. 변수가 많고 기술적 완성도가 매우 중요한 것도 이유”라며 AI/ML 설계 알고리즘을 실제 SoC 환경에 최적화한 검증을 위해서는 하드웨어(HW)/소프트웨어(SW)를 동시에 가속화하는 에뮬레이션 환경도 필수라고 강조했다.

▲ 인공지능(AI/ML) 칩셋시장 성장 전망. 2021년까지 190%의 연평균성장률이 예상된다. 클라우드/엔터프라이즈에 적용되는 코어시장보다 엣지 노드에서 연결되는 시장이 폭발적으로 성장할 것으로 전망된다. [멘토(트랙티카 '딥러닝 칩셋 전망' 리포트) 자료인용]
◆AI가 제공하는 기회, ‘ML+EDA로 설계 안정성, 수율 개선 가능’
ML시장이 성장하면서 EDA 활용 분야도 확대되면서 이를 뒷받침하는 지능화된 설계 방법론과 툴이 필요하다고 강조했다. AI가 도입된 지능화된 설계 툴을 도입하면 설계 단에서 발생 가능한 오차를 획기적으로 줄이고 반도체 수율 부문에서도 효율성을 얻을 수 있다는 설명이다.

실제로 이날 공개된 자료에 따르면, 모델을 통해 공정결과를 예측할 수 있는 OPC의 경우 ML을 활용하면서 오차범위 1나노(nm) 이내의 결과 값 도출 속도는 3배, LFD(Litho Friendly Design) 부문에서는 ML을 활용하면서 수율제한요소 예측 속도 부문에서는 무려 10배가 빨라졌다.

수율 개선을 위한 DDYA(Diagnosis Driven Yield Analysis) 부문에서는 ML을 도입하면서 노이즈 제거를 통해 수율 손실의 원인을 빠르게 파악하고 알 수 없었던 수율 제한 요소도 파악할 수 있다.

메모리 블록, 표준 셀과 같이 반복적으로 구성 요소를 확인하는데 필요한 시뮬레이션 단에도 ML을 적용할 수 있는데, 편차인식 설계·특성화를 활용하면 라이브러리 특성화와 검증 속도를 비약적으로 높일 수 있으며 라이브러리 품질 향상, PPA(전력/성능/면적)의 개선 효과도 누릴 수 있다는 설명이다.

조셉 부사장은 “스마트시스템이 모든 곳에서 지능화를 주도하고 있다. AI/ML 기반의 도메인 특화 칩(IC) 설계도 가속화되고 있다. 최첨단 인텔리전스를 구현하려면 시스템 설계 관련 전문 지식과 융합된 IC 혁신이 요구되는 시점”이라며 “AI가 반도체시장에 제공하는 무한한 기회, 가치를 활용하기 위해서는 새로운 설계 툴, 방법론이 필요하다. 기술에 대한 고민이 깊은 기업일수록 미래 AI칩 시장에서의 경쟁력을 확보할 수 있을 것”이라고 강조했다.

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