디일렉 '어드밴스드 반도체 패키지 혁신 공정 콘퍼런스'서 발표
미세화, 2.5D, 3D 경향 강화로 AI 기술 도입 필요
TSV 옵티마이저 등에 AI 기술 도입해 설계 단축
고성능 반도체 수요 증가로 공정 미세화, 2.5D, 3D 패키징 적용이 확대되면서 반도체 설계 복잡성은 빠르게 증가했다. 업계에서는 이러한 복잡성을 해결하기 위해 반도체 설계 자동화(EDA)툴에 AI를 적용해 개발 비용과 시간을 줄이려는 시도를 하고 있다.
한만용 케이던스코리아 상무는 지난 12일 서울 삼성동 코엑스에서 《디일렉》이 주최한 ‘2023 어드밴스드 반도체 패키지 혁신공정 콘퍼런스’에서 “반도체 설계 영역에서 머신러닝 베이스의 AI 설계툴들이 빠르게 상용화되고 있다”라며 “이러한 기능을 이용해 고객들은 더욱 빠르게 반도체 개발이 가능하다”고 밝혔다.
케이던스는 세계적인 반도체 설계 자동화(EDA)툴 기업으로 반도체 설계, 패키징 설계 등에 사용되는 다양한 툴을 제공한다. 주요 고객으로는 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등이 있다.
한 상무는 최근 반도체 설계 영역에서 공정 미세화, 2.5D, 3D 패키징 등 첨단 기술의 등장으로 복잡도가 점점 증가하고 있다며, 이를 해결하기 위해 반도체 설계 영역에서 AI 기술이 적용되는 사례가 확대될 것이라 전망했다.
그는 “조만간 (고객의 반도체 설계에 도움이 되는) TSV 옵티마이저 등 AI 머신러닝 베이스 기능의 대규모 탑재가 예상된다”라며 “아직까지는 AI 기능들이 많이 도입이 되지 않았지만, 케이던스는 AI 기술 도입을 확대하고 있다”고 말했다.
EDA 툴에 AI 기능을 도입하는 것은 케이던스 만의 일이 아니다. 대표적인 경쟁사 시높시스, 지멘스EDA 등도 EDA 툴에 AI 기술 접목을 확대하고 있다.
시높시스는 AI 기술을 적용한 DSO.ai 툴을 공개했다. DSI.ai 툴은 반도체 설계 단계에서 레이아웃 배열 최적화를 진행하는 툴이다. 해당 툴을 통해 인간 엔지니어 대비 효율적인 레이아웃 배열 최적화가 가능하다.
또, 이날 한 상무는 어드밴스드 패키징 설계를 위한 인테그리티 3D-IC 플랫폼(Integrity 3D-IC Platform)을 설명했다. 해당 플랫폼은 설계 과정에서 최적의 3D 구조 배치 시나리오를 테스트하는 등 시뮬레이션이 가능해 어드밴스드 패키징 단계에서 개발 비용과 시간을 단축할 수 있다.
그는 어드밴스드 패키지에 대해 “3D-IC 패키지 분야가 초창기이기는 하지만, 국내·외 유수의 기업의 업체들이 관심을 보이고 있다”며 “향후 3D-IC 패키지 분야는 빠르게 성장할 것으로 보인다”고 밝혔다.