"인공지능(AI)과 머신러닝 적용으로 반도체 설계·공정 모두 빨라질 것이다."
조셉 사위키(Joseph Sawicki) 멘토 지멘스 비즈니스 수석부사장은 29일 서울 잠실에서 열린 기자간담회에서 "멘토 등 주요 반도체 설계 툴 업체는 AI와 머신러닝을 반도체 설계에 적용하고 있다"면서 "앞으로 반도체 설계와 공정 모두 빨라질 것"이라고 밝혔다. 사위키 부사장은 멘토 지멘스 비즈니스에서 집적회로(IC) 반도체설계자동화(EDA) 개발을 이끌고 있다.
멘토는 이미 캘리버(Calibre)란 뛰어난 반도체 설계 툴을 보유하고 있다. 반도체 아키텍처 설계용 툴로, 설계 단계에서 공정 결과를 예측할 수 있다. 사위키 부사장은 "머신러닝을 반도체 설계 툴에 적용하면 오차범위 1나노미터(nm) 이내 예측 결과를 3배 빨리 얻을 수 있다"고 강조했다.
머신러닝은 고객사 수율도 개선할 수 있다. 그는 "7나노공정에서 8000개의 CPU가 12~24시간 수행하는 검증 작업도 머신러닝을 사용하면 시간을 3분의 1로 단축할 수 있다"면서 "관련 데이터를 파운드리 업체에 제공하면, 어떤 툴에서 문제가 발생해 수율 손실이 왔는지 알 수 있다"고 설명했다. 이어 "노이즈 제거로 수율 손실 원인 파악 시간을 줄이고, 수율 제한 요소를 찾으면 수율을 높일 수 있다"고 덧붙였다.
AI 시대에 빼놓을 수 없는 것은 방대한 데이터량이다. 그는 "AI 시대에 네트워크로 유입되는 데이터량은 앞으로 10년간 1000배 이상 증가할 것"으로 봤다. 그는 "데이터량이 1000배 이상 늘어난 환경에서는 데이터를 데이터 센터로 보낸 뒤에 처리하는 것은 실용성이 떨어진다"면서 "머신러닝과 알고리즘으로 데이터 센터와 에지 모두에서 데이터를 처리하고 관리해야 한다"고 강조했다. 이어 "향후 수년간 인공지능 및 머신러닝 칩셋 시장은 두자릿수 성장, 에지 기기는 190% 성장할 것이란 예상도 나온다"고 말했다. 에지 부문에서 반도체 산업에 특히 기회가 있다는 의미다.
AI 기반 반도체에 대한 시장 기대감도 형성됐다. 사위키 부사장은 "최근 2년간 AI 기반 도메인 특화 아키텍처를 연구하는 반도체 스타트업에 대한 벤처캐피털 투자가 급증했다"면서 "투자를 유치한 스타트업 중에는 도메인 인공지능과 딥러닝 칩을 만드는 기업이 많다"고 설명했다. 이어 "차량간 커뮤니케이션, 스마트 시티, 사물인터넷(IoT) 등에서 방대한 데이터가 생성되고, 이를 관리하고 활용할 필요가 커졌다"고 덧붙였다.
조셉 사위키 부사장은 에지 애플리케이션이 최적화한 인공지능 및 머신러닝 액셀러레이터를 위한 설계 기술로 HLS(High Level Synthesis)를 제시했다. C/C++ 등 상위 프로그래밍 언어를 직접 지원해 반도체 설계 검증 속도와 정확도를 높이는 기술이다.
사위키 부사장은 "반도체 산업은 향후 10년간 성장 주기에 진입한다"면서 "AI가 반도체 산업 성장을 이끌고, AI를 적극 활용하는 반도체 기업이 크게 성장할 것"이라고 밝혔다. 이어 "멘토는 머신러닝에 기반한 반도체 설계 툴로 고객사를 적극 지원하겠다"고 말했다.
