TECH & – SK hynix Newsroom 'SK하이닉스 뉴스룸'은 SK하이닉스의 다양한 소식과 반도체 시장의 변화하는 트렌드를 전달합니다 Thu, 18 Sep 2025 00:04:43 +0000 ko-KR hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.7.1 https://skhynix-prd-data.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/wp-content/uploads/2024/12/ico_favi-150x150.png TECH & – SK hynix Newsroom 32 32 [패키징X파일 1편] 반도체 산업의 새로운 챕터, 칩렛 /packaging-x-files-ep1/ Thu, 18 Sep 2025 00:00:47 +0000 /?p=53218 인공지능(AI) 시대가 본격적으로 시작되면서, 대용량 데이터를 빠르게 처리할 고성능·고대역폭 메모리의 역할이 중요해졌습니다. 그리고 이를 구현할 첨단 패키징(Advanced Packaging)도 핵심 반도체 기술로 떠오르고 있습니다. 뉴스룸은 반도체 산업 패러다임이 전공정에서 전·후공정 통합으로 이동하는 현시점에서 첨단 패키징 기술의 중요성과 트렌드를 한눈에 파악할 수 있도록 칼럼 시리즈를 준비했습니다.
[패키징X파일] 1편에서는 최리노 교수(인하대 신소재공학과)가 칩렛(Chiplet)에 관해 이야기합니다.

반도체 산업은 미세화 한계와 제조 비용 증가로 새로운 기술적, 경제적 돌파구를 요구받고 있다. 이 가운데 칩렛은 수율과 비용 효율을 높이고, 다양한 공정에 적용할 수 있는 대안으로 주목받는다. 이번 글에서는 칩렛의 장점과 표준화 과정, 그리고 앞으로 해결해야 할 기술적 과제 등을 살펴본다.

전공정에서 후공정으로, 칩렛의 등장

반도체 산업은 소자* 미세화(스케일링)를 통해 같은 면적 내 더 많은 단위 소자를 집적해 웨이퍼 하나에서 더 많은 이익 창출하며 성장했다. 그러나 소자 크기의 감소는 영원히 지속될 수 없다. 소자가 ‘분자 크기’라는 궁극의 한계에 다가갈수록 노광(EUV)*, 식각(Etch)* 등에서 각종 제조 비용 상승이 발생하는데, 이는 소자 미세화를 통한 경제적 이익을 상쇄하고 넘어선다.

* 소자: 반도체 재료(실리콘 등)를 가공해 전기적 기능을 수행하도록 만든 기본 단위를 말하며, 전류를 흐르게 하거나 차단하고, 증폭하거나 스위칭하는 등의 기능을 가짐
* 노광(EUV): 레이저 등으로 웨이퍼에 반도체 회로를 그리는 것
* 식각(Etch): 웨이퍼 위에 새겨진 회로 외부의 불필요한 부분을 깎아내는 것

칩렛, 첨단패키징

▲ 공정 미세화가 더는 비용 절감을 가져오지 않는다. (출처: International Business Strategies, Inc.)

그동안의 반도체 기술은 이 미세화를 중심으로 발전해 왔다. 반도체는 부품이다. 시스템이 원하는 특성을 가져야만 한다. 과거 PC가 반도체의 주시장이었을 때, CPU*/GPU*(로직회로)나 D램*(주메모리) 등은 미세화 공정을 활용해 원하는 특성(속도, 용량)을 달성할 수 있었다.

소자 미세화를 통한 반도체의 성능 향상, 전력 감소, 용량 증가는 새로운 시스템을 등장하게 했는데, 이는 다시 반도체 주력 시장의 변화를 이끄는 선순환을 만들어냈다. 특히 소비 전력 감소는 모바일 시장의 개화를 견인했다. 모바일은 저전력과 함께 작은 공간 안에 다양한 기능을 통합한 반도체를 요구했고, 이는 업계의 또 다른 도약을 이끌었다. TSMC의 InFO* 같은 어드밴스드 패키징 기술의 등장이었다[관련기사].

뒤이어 부상한 시스템은 인공지능(AI)을 비롯한 고성능 컴퓨팅(HPC)이다. 이 시장은 반도체에 새로운 차원의 변화를 요구했다. 바로 거대언어모델(LLM)*의 구현이다. LLM의 엄청난 데이터를 학습하고 처리하기 위해 반도체는 병렬 연산과 더불어 조 단위 파라미터*를 변경·저장하는 작업을 수시로 할 줄 알아야 했다.

* CPU: 연산 장치로, 프로그램의 전반적인 작업을 관리하고 복잡한 계산을 처리함
* GPU: 연산 장치로, 많은 데이터를 한꺼번에 계산해(병렬 연산) 그래픽이나 대규모 연산을 빠르게 처리함
* D램(DRAM): 연산 장치가 작업할 때 필요한 데이터를 임시로 보관하고 빠르게 읽고 쓸 수 있게 하는 주기억장치
* InFO(Integrated Fan-Out): 칩 바깥으로 배선을 넓혀 더 많은 I/O를 연결하는 팬아웃(Fan-Out) 방식의 패키징 기술
* 거대언어모델(Large Language Model, LLM): 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 사람처럼 문장을 이해하고 만들어내는 인공지능
* 파라미터: LLM이 학습을 통해 단어와 문장의 패턴을 기억하고, 다음에 어떤 말을 할지 결정하도록 돕는 숫자 값

칩렛, 첨단패키징

▲ 새로운 시스템이 출연하며 반도체의 변화를 요구하고 있다.

이렇게 진화하는 반도체의 요구사항을 충족하기 위해서는 기존 칩들이 갖고 있던 기능들의 분해와 재조립이 필요하다. 고전적인 방법은 땅을 넓히고(다이* 사이즈 증대), 반도체 전공정(Front End Process)을 이용해 그 안에 모든 기능을 다 넣어 단일 칩(모놀리식 디자인)을 제작하는 것이다.

그러나 이 같은 방법은 경제적 문제가 있다. 반도체 제조에서 다이가 커지면 한 웨이퍼에 만들 수 있는 칩의 수가 줄어 수익성이 낮아진다. 이와 함께 큰 다이로 인해 수율이 감소하고, 이것이 초래하는 비용도 떠안아야 한다[관련기사].

* 다이(Die): 패키지 작업을 하기 전, 웨이퍼 상태에서 개별적인 패턴이 구현된 집적회로다. 이후 패키징 작업을 진행하거나, 성능·기능을 설명하는 경우에는 칩(Chip)으로 표현된다.

칩렛, 첨단패키징

▲ 칩렛의 개념

이러한 환경에서 제안된 방식이 칩렛 디자인(이하 칩렛)이다. 사전적 정의로 칩렛은 큰 반도체 칩을 기능별로 여러 개의 작은 조각(소형 칩)으로 나눈 것이다. 각각의 칩렛이 연산, 저장, 입출력(I/O)* 등 특정 기능을 전담하고, 이러한 조각을 한데 모아 패키징(조립)해 하나의 완성된 시스템 칩처럼 동작하게 하는 것이다.

* 입출력(I/O): 칩과 외부 장치가 데이터를 주고받는 인터페이스

이는 기존 멀티 칩 모듈(Multi-Chip Module, MCM)과 유사한 측면이 있지만, MCM은 여러 개의 독립적인 단위 칩들이 각자 모든 기능을 포함해 개별적으로 동작하도록 구성된 반면, 칩렛은 각 구성 요소가 독립적으로 동작할 수 없다는 핵심적인 차이가 있다.

예를 들어, MCM 방식의 CPU는 4개의 다이가 각각 연산 코어와 I/O 등을 포함해 독립적으로 기능할 수 있지만, 칩렛 방식에서는 연산을 담당하는 CPU 다이와 외부 입출력을 담당하는 I/O 다이가 물리적으로 분리되어 반드시 함께 통합되어야 하나의 완전한 프로세서로서 동작한다.

비용 효율을 강점으로 성장한 칩렛과 표준화를 위한 노력

이론상 칩렛으로 제조했을 경우, 작은 칩렛들은 작은 다이로 만들기에 수율에서 이점을 갖는다. 또한, 칩 내 각각의 기능을 3nm*(나노미터), 7nm, 14nm, 32nm 등 다른 기술 노드에서 만들 수 있다. 하나의 다이에 넣어 만들 때처럼 최첨단 공정을 사용해 비싼 비용을 지불해야 하는 문제를 피할 수 있다. 예를 들어, 고성능이 요구되는 CPU 연산 코어(로직회로)는 최신 3nm 공정을 적용하고, 상대적으로 공정 노드에 덜 민감한 S램*이나 아날로그 회로는 기존 7nm 공정을 적용해 전체 칩의 생산 원가를 크게 낮출 수 있다.

칩렛 설계의 경우 반도체 설계자들이 ‘레고 블록’처럼 다양한 IP* 블록을 조립하고 통합할 수 있게 해, 각 IP 블록을 독립적으로 설계하고 검증할 수 있도록 한다. 이는 전체 칩을 재설계하는 데 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄여준다. 특정 기능의 업그레이드나 변경이 필요할 때는 해당 칩렛만 교체하면 되므로, 개발 효율성도 크게 향상된다.

이는 마치 몇 년 전 ‘구글폰 아라 프로젝트’와 유사한 맥락이다. 구글은 각각 표준화된 모듈로 만들어진 스마트폰의 AP*, 메모리, 통신 모듈, 카메라 등을 조립해 폰을 구성하고, 필요에 따라 느려진 AP나 용량이 커진 메모리만 교체해 사용할 수 있도록 시도한 바 있다. 칩렛 역시 필요한 IP들을 재사용할 수 있도록 기능을 모듈화 하는 개념이다.

* nm: 1나노미터는 머리카락 굵기의 약 10만분의 1 크기. 반도체에서는 회로의 선폭(두께) 같은 아주 미세한 크기를 표현할 때 쓰는 단위
* S램(SRAM): 빠르지만 용량이 작고 가격이 비싼 메모리. 컴퓨터가 계산할 때 데이터를 잠시 저장하는 데 쓰이는 보조기억장치
* IP(Intellectual Property): 반도체 설계에 재사용 가능한 지적 재산(설계 모듈)
* AP(Application Processor): 모바일 등에서 운영체제와 앱 실행 등 모든 연산을 담당하는 핵심 칩

칩렛, 첨단패키징

▲ 칩렛과 비슷한 방식의 모듈형 스마트폰

이와 같이 칩렛은 수율 향상, 비용 효율적·최적 공정 적용, 기존 칩렛 재사용 등으로 생산 효율을 높이고 전체 비용을 절감하게 해준다.

그러나 이를 실현하기 위해서는 여러 칩렛 간 원활한 소통이 필요하다. 칩렛은 다양한 기원, 사양, 설계를 가진 개별 기능 블록을 하나의 시스템으로 통합하는 방식이므로, 이들 간 원활한 통신과 호환성을 보장하는 것이 매우 중요하다.

이는 단순한 물리적 연결을 넘어, 프로토콜 스택*과 소프트웨어 모델에 이르는 전반적인 통합을 요구한다. 만약 표준화된 인터페이스*가 없거나, 각 칩렛 공급업체가 독자적인 방식을 고수한다면, 칩렛의 핵심 이점인 다중 공급업체 활용 및 설계 유연성이 크게 떨어질 수 있다. 이를 위해 업계 전반의 지속적인 협력 및 표준을 준수하려는 노력이 필수적이다.

* 프로토콜 스택(Protocol Stack): 데이터를 주고받기 위해 여러 통신 규칙(프로토콜)을 층층이 쌓아놓은 구조
* 인터페이스(Interface): 정해진 규칙에 따라 신호와 데이터를 주고받는 연결 방식

실제로 반도체 산업 내에서는 칩렛 기반 시스템을 성공적으로 구현하기 위한 전례 없는 수준의 협력이 펼쳐지고 있다. 표준화를 향한 노력도 활발히 진행 중이다. 칩렛 기술의 목표는 여러 공급업체의 구성 요소를 하나의 패키지로 통합하는 것이다. 때문에 서로 다른 기업이 만든 칩렛이 원활하게 통신하고 호환될 수 있도록 공통의 표준이 마련돼야 한다.

2022년 SK하이닉스를 비롯해 AMD, Arm, ASE, TSMC, 구글 클라우드, 메타, 마이크로소프트, 삼성전자, 인텔, 퀄컴 등 반도체 산업의 주요 기업들은 ‘범용 칩렛 인터커넥트 익스프레스 컨소시엄(Universal Chiplet Interconnect Express Consortium, UCIe)’을 발족했다. 이 컨소시엄의 핵심 목표는 다이 투 다이(Die-To-Die, D2D) 상호 연결을 표준화하고 개방형 칩렛 생태계를 조성하는 것이다.

UCIe 1.0 규격은 물리적 계층, 프로토콜 스택(기존 PCIe* 및 CXL* 활용), 소프트웨어 모델 및 규정 준수 테스트를 포함해 완전히 표준화된 D2D 상호 연결을 제공한다. 이를 통해 서로 다른 회사에서 만든 칩렛도 공통 규격만 맞으면 하나의 시스템처럼 통신할 수 있게 된다. 이러한 표준화의 목적은 우리가 다양한 칩을 PCB에 꽂아 시스템을 만드는 것처럼, 칩 제작도 궁극적으로는 ‘플러그 앤 플래이(Plug & Play)’ 방식의 조립형으로 바꾸는 데 있다.

* PCIe(Peripheral Component Interconnect express): 디지털 기기의 메인보드에서 사용하는 직렬 구조의 고속 입출력 인터페이스
* CXL(Compute Express Link): 고성능 컴퓨팅 시스템에서 CPU/GPU, 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 인터페이스. 기존 메모리 모듈에 CXL을 적용하면 용량을 10배 이상 확장할 수 있음

UCIe 1.0 발표 후에도 표준은 진화하고 있다. 2023년에는 1.1 버전, 2024년에는 3D 적층까지 고려한 2.0 버전에 이어, 2025년 8월에는 초당 64기가트랜스퍼(GT/s)에 달하는 데이터 전송 속도를 비약적으로 향상시킨 UCIe 3.0 표준을 공개했다.

칩렛 발전을 위해 해결해야 할 기술적 도전 과제

이렇게 매력적인 칩렛을 더욱 발전시키기 위해서는 극복해야 할 기술적 도전 과제가 몇 가지 있다.

▲ 전기적 연결점(I/O) 역할을 하는 범프의 밀도

첫째로 각각의 칩렛을 높은 전기적 연결점(I/O)을 통해 결합해야 하는 점이다. I/O의 증가는 칩렛 설계에 높은 자유도를 줄 수 있다. 전공정을 통해 하나의 칩으로 만들 경우, 각 기능은 BEOL(Back-End Of Line) 인터커넥트*로 연결되고 그 밀도는 리소그래피*에 의해 결정된다. 반면, 칩렛으로 분리했을 때, 각 칩렛의 전기적 연결은 배치 설계(Placement)의 정밀도에 의해 결정된다.

* BEOL(Back-End Of Line) 인터커넥트: 반도체 소자 제작 후, 트랜지스터 같은 개별 소자를 연결하는 금속 배선 작업
* 리소그래피(Lithography): 반도체 제조 공정에서 웨이퍼 위에 회로 패턴을 새기는 단계로, 노광도 이 공정에 해당됨

모바일과 AI 시장이 커지며 급격히 주목받고 있는 어드밴스드 패키지기술은 바로 이러한 I/O 밀도를 높이며, 여러 종류의 칩을 결합하는 데 초점을 맞추고 있다[관련기사]. 특히 하이브리드 본딩 등 다양한 어드밴스드 패키징 기술은 제조 공정 단계가 늘고 비용이 증가할 수 있지만, 그만큼 고도화된 경쟁력을 제공한다. 이 가운데, 생산 난도 향상 및 수율 감소 문제를 극복할 수 있는 새로운 칩렛 접합 소재 및 공법 개발도 요구되고 있다. 결과적으로, 초기의 높은 비용을 얼마나 빠르게 최적화하느냐가 향후 경쟁력의 핵심이 될 것이다.

칩렛, 첨단패키징

▲ 칩렛을 구현하기 위해서는 다양한 협업이 필요하다.

둘째로 칩을 여러 조각으로 나누면 각각의 인터페이스와 호환성을 설계해야 한다. 칩렛 간 신호, 전원, 클럭*을 정확히 맞춰야 하므로 단일 칩보다 공학적 고려사항이 늘고 설계 난도가 높아진다.

* 클럭(Clock): 칩 내부 연산과 데이터 전송의 타이밍을 맞추는 기준 신호로, 수치가 높을수록 더 많은 연산을 처리함

또, 칩렛 간 데이터 이동은 같은 다이 내부의 연결만큼 빠르고 효율적이지 못하다. D2D 통신은 아무리 가까워도 단일 칩 내부의 트랜지스터 연결보다 지연(Latency)이 크고 전력 소모가 높다. 특히 실시간 반응이 중요한 작업에서는 칩렛 사이 연결 최적화가 매우 중요하다. 뿐만 아니라, 칩렛 간 통신을 위해 I/O에 추가적인 면적과 전력, 비용 등을 소모할 수밖에 없다. 따라서 칩렛을 지나치게 작게 만들면 오히려 효율성이 떨어진다. 그러므로 칩렛의 적정 크기와 개수를 결정하는 설계 방법론도 숙제로 남아 있다. 그래서 이러한 전체적 최적화를 도와줄 EDA(전자설계자동화) 툴의 발전과 새로운 설계 기법이 요구된다.

이 밖에도 양품 칩렛 선별을 위한 테스트의 복잡성, 열 방출 관리, 전력 분배 등 칩렛의 공정과 설계를 위한 다양한 기술적 해결책이 필요하다. 이처럼 칩렛의 전면적인 구현을 위해서는 설계와 제조 공정 양쪽에서의 긴밀한 협업이 중요하다.

칩렛 기술은 AI 시장의 발전과 함께 반도체 산업의 구조를 다시 만들고 있다. 지금까지 반도체 산업을 상징했던 설계, 팹(FAB), ATP(Assembly, Testing and Packaging) 체제의 개편을 요구한다. 팹 이후 순차적으로 이뤄지는 ATP가 아닌 팹과 테스트(Test), 어드밴스드 패키징이 동시에 이루어지며 기존 산업 구조를 재정의하게 만들고 있다. 또 어드밴스드 패키징의 발전은 이러한 경계를 모호하게 만든다.

최근 TSMC의 CoWoS*, SoIC*는 새로운 칩렛 설계를 가능케 했다. AMD와 엔비디아의 AI 및 HPC 제품은 실리콘 인터포저* 위에 여러 칩을 놓고 하나의 패키지로 만드는 방식인 TSMC CoWoS 플랫폼 위에서 구현됐다. 이때, SK하이닉스는 대역폭이 극대화된 메모리(HBM)를 제공하여 이 제품을 완성시키고 있다. 또한 HBM 성능 극대화를 목표로 CoWoS 공정 기술을 TSMC와 함께 고도화하고 있기도 하다[관련기사]. 칩렛은 이러한 기술적 노력들을 바탕으로 한걸음씩 진화를 거듭하는 중이다.

* CoWoS(Chip on Wafer on Substrate): 기존 패키징 방식은 메모리와 비메모리 등 서로 다른 칩들을 각각 패키징한 다음 기판 위에서 연결하는 방식이라면, CoWoS는 칩들을 실리콘 기반의 인터포저 위에 올려 한꺼번에 패키징하는 방식. 칩간 거리가 가까워져 제품 면적이 줄고, 배선을 더 늘릴 수 있어 신호 전달 속도가 빨라진다는 특징이 있음. TSMC 고유의 패키징 기술이며, HBM과 GPU를 결합하는 방식 중 하나임
* SoIC(System on Integrated Chips)는 TSMC의 3D 적층 패키징 기술로, 칩을 위로 쌓아 직접 연결하는 방식. 하이브리드 본딩 등을 활용해 전력 소모와 지연을 줄이고, 칩 간 연결 밀도를 극대화하는 것이 특징
* 실리콘 인터포저(Silicon Interposer): 얇은 실리콘 기판 위에 미세한 배선을 만들어 여러 칩을 서로 빠르고 촘촘하게 연결해주는 중간판

이처럼 칩렛 기술은 단순히 비용을 절감하기 위해 제안된 방법을 넘어 반도체 산업 전반의 구조를 바꾸어 가고 있다. AI 시대를 맞아 웨이퍼 위 다이 안의 소자 수를 증가시키는 고전적인 ‘무어의 법칙’을 넘어서, 시스템 단위 면적 위에 소자 수를 증가하는 새로운 ‘무어의 법칙’을 이끌어 가는 기술이 되고 있다.

※ 본 칼럼은 AI/반도체에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

]]> SK하이닉스, ‘AI Infra Summit 2025’ 참가… AiM 설루션 시연 통해 AI 가속 위한 메모리 혁신 선보여 /ai-infra-summit-2025/ Fri, 12 Sep 2025 06:00:25 +0000 /?p=52861

SK하이닉스가 지난 9일부터 11일까지(미국시간) 미국 캘리포니아주 산타 클라라(Santa Clara)에서 열린 AI Infra Summit 2025에 참가해 차세대 AI 메모리 ‘AiM*’ 기반 설루션을 선보이며 미래 AI 서비스를 선도할 기술력을 입증했다.

* AiM(Accelerator-in-Memory): SK하이닉스의 PIM 반도체 제품명, GDDR6-AiM이 이에 포함됨

AI Infra Summit 2025는 글로벌 AI 업계의 주요 기업과 연구 그룹이 최신 하드웨어(Hardware)와 소프트웨어(Software) 인프라 기술을 공유하고 시연하는 자리다. 기존의 AI Hardware & Edge AI Summit을 리브랜딩한 행사로, ‘Powering Fast, Efficient & Affordable AI(빠르고, 효율적이며, 경제적인 AI 구현)’란 슬로건 아래 3,500명 이상의 전문가와 100여 개 글로벌 기업이 참여했다.

SK하이닉스는 골드 스폰서로 참가해 PIM* 기술 기반의 AiM을 이용한 설루션을 집중적으로 선보였다. 부스는 ‘Boost Your AI: AiM is What You All Need(당신의 AI를 강화하라: AiM이 바로 해답이다)’라는 주제로 구성됐으며, AiMX* 카드 4개와 엔비디아(NVIDIA) H100 GPU 2개가 장착된 슈퍼마이크로 서버(Supermicro SYS-421GE-TNRT3)를 기반으로 라이브 데모가 진행됐다. 방문객들은 실제 환경에서 시스템 성능을 직접 체험하며 AiM 제품의 기술력과 차별성을 확인했다.

* PIM(Processing-In-Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 더해 인공지능(AI)과 빅데이터 처리 분야에서 데이터 이동 정체 문제를 풀 수 있는 차세대 기술

* AiMX(AiM based Accelerator): GDDR6-AiM 칩을 사용해 대규모 언어 모델(Large Language Model, 대량의 텍스트 데이터로 학습하는 인공지능으로 챗GPT가 이에 해당)에 특화된 SK하이닉스의 가속기 카드 제품

▲ SK하이닉스가 전시한 AiM 솔루션 데모

데모의 핵심은 LLM* 서비스에서 발생하는 메모리 월* 현상의 해소였다. 기존 GPU 단독 시스템은 컴퓨트 바운드* 연산과 메모리 바운드 연산*을 모두 GPU에서 처리한다. 이는 시스템에 대한 사용자의 요청이 증가하고 각 요청의 문맥이 길어질수록 효율성이 떨어지는 문제로 이어진다. 그에 비해 AiMX 기반의 디스어그리게이티드 시스템*은 메모리 바운드 연산을 AiMX에서 분담해, GPU가 연산 성능에 집중할 수 있도록 설계됐다. 때문에 더 많은 요청을 동시에 처리할 수 있으며, 긴 문맥도 안정적으로 다룰 수 있다.

* LLM(Large Language Model-대규모 언어 모델): 방대한 데이터를 학습해 자연어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델

* 메모리 월(Memory Wall): 데이터 처리 속도에 비해 메모리 접근 속도가 느려 발생하는 성능 한계

* 컴퓨트 바운드(Compute-bound): 연산 능력이 전체 처리 속도를 결정하는 상태

* 메모리 바운드(Memory-bound): 메모리 접근 속도가 전체 처리 속도를 결정하는 상태

* 디스어그리게이티드 시스템(Disaggregated System): 서로 다른 종류의 프로세싱 유닛(Processing Unit)으로 시스템을 구성해 연산 작업을 이원화하는 구조

회사는 소프트웨어 측면에서의 개선도 선보였다. AI 서비스 개발에 널리 사용되는 프레임워크 vLLM*을 활용해 AiM 기반 설루션의 기능을 강화했으며, 복잡한 추론 과정을 거치는 리즈닝 모델*에서도 긴 토큰 생성을 안정적으로 지원한다.

이러한 설계 및 최적화 덕분에 AiM 기반 설루션은 LLM 서비스 운영에서 발생하는 비용, 성능, 전력 소모 문제를 동시에 개선하며 GPU 단독 시스템 대비 운영비 절감 효과도 제공할 수 있다.

* vLLM(Virtual Large Language Model): 대규모 언어 모델 추론을 최적화하고 성능을 높이는 AI 프레임워크

* 리즈닝 모델(Reasoning Model): 단순 응답을 넘어 논리적 추론을 수행하는 고급 AI 모델

▲ AI Infra Summit 2025에서 발표를 진행하는 SK하이닉스 임의철 부사장(Solution AT 담당)

행사 둘째 날에는 SK하이닉스 임의철 부사장(Solution AT 담당)이 ‘Memory/Storage: Crushing the token cost wall of LLM service: Attention offloading with PIM-GPU heterogeneous system(LLM 서비스의 토큰 비용 벽을 허무는 메모리·스토리지 혁신: PIM-GPU 이기종 시스템의 Attention offloading*)’을 주제로 발표를 진행했다. 임 부사장은 LLM 서비스의 토큰 처리 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 새로운 접근법을 공유하며, AI 메모리 기술이 산업 혁신의 동력이 될 수 있음을 강조했다.

* Attention offloading: LLM이나 트랜스포머 모델에서 어텐션 연산의 일부를 메모리 외부 장치로 분산하거나 캐싱하여, GPU나 메인 메모리의 부담을 줄이는 기술

SK하이닉스는 “이번 행사는 하드웨어부터 데이터센터, 엣지 AI까지 확장된 AI 인프라의 현주소를 보여준 자리였다”며 “회사는 앞으로 차세대 AI 메모리 설루션을 통해 미래의 AI 서비스가 직면한 과제를 풀어낼 수 있는 기술력을 지속적으로 선보이겠다”고 밝혔다.

]]> 2025 SK하이닉스 미래포럼 개최…차세대 AI 전략을 향한 대화와 통찰 이어져 /future-forum-2025/ Fri, 12 Sep 2025 05:00:00 +0000 /?p=53057

▲ SK하이닉스 미래포럼 현장

SK하이닉스가 지난 11일 경기 이천캠퍼스에서 ‘AI 시대, First Mover로서의 기술적 도약과 Paradigm 변화’라는 주제로 2025 SK하이닉스 미래포럼(이하 미래포럼)’을 열었다.

미래포럼은 글로벌 AI 시장의 트렌드와 변화를 조망하고 SK하이닉스 반도체 기술의 발전 방향을 논의하는 자리로, 회사의 미래 준비 역량을 강화하고 구성원이 빠르게 변화하는 AI 기술 흐름을 이해하며 향후 전략을 함께 탐색할 수 있는 자리이다. SK하이닉스는 작년에 이어 올해에도 미래포럼을 개최하며 연속성 있는 미래 준비에 대한 강한 의지를 보여주고, 전 구성원이 미래 기술에 대한 지식과 통찰력을 갖출 수 있도록 공유와 소통의 장을 지속적으로 마련해 나갈 것이라고 전했다.

이번 미래포럼에는 주요 경영진과 국내외 주요 대학 교수진 및 비즈니스 파트너가 참석해, 메모리·시스템 분야를 넘어 AI 모델과 서비스, 차세대 메모리 기술, 첨단 패키징 기술 등에 대해 열띤 토론을 펼치며 지식과 인사이트를 공유했다. 또, 온·오프라인으로 행사에 참석한 SK하이닉스 구성원은 빠르게 변화하는 AI 기술의 흐름을 체감하고, 앞으로 나아가야 할 기술 전략에 대해 논의하는 등 의미 있는 시간을 가졌다.

▲ SK하이닉스 미래포럼의 포문을 연 곽노정 대표이사 사장(CEO)

영상을 통해 미래포럼의 포문을 연 곽노정 대표이사 사장은 “SK하이닉스 미래포럼은 미래를 향한 깊이 있는 고민과 논의의 장이 필요하다는 갈증 속에서 시작되었다”며, “AI 모델, 인프라, 응용 서비스 등 AI 밸류 체인(Value Chain) 전체를 아울러 국내외 석학과 비즈니스 파트너와 함께 논의하며 입체적이고 살아있는 지혜를 구하고자 한다”고 밝혔다. 또, “기술, 비즈니스 모델, 일하는 방식까지 포괄해 ‘지속 가능한 First Mover가 되기 위한 SK하이닉스만의 딥 시퀀스(Deep Sequence)’를 설계하고 실행해야 한다”고 강조했다.

▲ SK하이닉스 미래포럼 오프닝 스피치를 진행하는 안현 개발총괄 사장(CDO)

이어 무대에 오른 안현 개발총괄 사장(CDO)은 “빠른 변화의 물결 속에서 기술과 비즈니스 모델, 그리고 일하는 방식 전반에 걸친 총체적 혁신을 통해 새로운 길을 열어가야 한다”고 말했다. 또한 “각 주제마다 조직의 경계를 넘어 내외부 전문가들이 함께 모여 기술의 변화와 허들을 극복할 방안을 치열하게 논의했고, 그 결과로 얻은 통찰을 미래포럼을 통해 공유하고자 한다”며 “기존의 틀을 잠시 내려놓고 새로운 관점과 아이디어들을 연결하는 시간을 되길 바란다”고 당부했다.

다양한 세션 속 심층 토의… 함께 그린 차세대 AI 비즈니스

이날 포럼에서는 총 4개의 아젠다와 2개의 패널 토의가 진행되었다. 첫 번째 아젠다에서는 UCSD 컴퓨터공학과 Jishen Zhao 교수, NVIDIA Dan Ernst 수석 디렉터와 SK하이닉스 강욱성 부사장(차세대PP&E 담당), 임형진 부사장(US AI DC Solutions 담당)이 전문가로 참여하였으며, Jishen Zhao교수, Dan Ernst수석 디렉터, 강욱성 부사장이 <AI 모델의 진화에 따른 우리의 미래 ‘Gen. AI부터 Physical AI, 그리고 그 이후’>를 주제로 발표를 진행했다.

두 번째 아젠다 <AI 혁신을 견인하는 실리콘 르네상스 ‘AI Memory와 Storage 혁신’>에서는 인공지능 반도체 스타트업 Rebellions 박성현 대표와 KAIST 유회준 교수, 서울대학교 이재욱 교수가 함께 리서치 후 ‘AI 시대, 메모리의 르네상스’의 주제로 서울대학교 이재욱 교수가 대표 발표를 진행하였으며, SK하이닉스 임의철 부사장(Solution AT 담당)이 ‘Memory & Storage Solution For AI Era’의 주제로 발표를 진행했다. 본 아젠다에서는 AI 알고리즘 및 시스템의 최신 트렌드와 해결 과제에 대한 설루션을 제안하며, AI 시대를 이끌어 갈 수 있는 풀 스택 메모리 & 스토리지(Full Stack Memory & Storage) 설루션을 제공해 나갈 것을 선언했다.

이어서 아젠다 1, 2의 전문가들이 함께 무대에 올라 권언오 부사장을 모더레이터로 하여 ‘시장 패러다임 변화와 기술 리더십 경쟁’, ‘기술 난제 극복을 위한 설루션’, ‘5~10년 뒤 변화 예측’을 주제로 패널 토의를 이어갔다. 참석자들은 AI 기술의 진화가 가져올 도전과 기회에 대해 깊이 공감하며, 기술적 난제를 극복하기 위한 혁신적 접근과 협력을 바탕으로 한 시너지 창출의 필요성을 강조했다.

▲ SK하이닉스 미래포럼 오후 개회사를 하는 차선용 미래기술연구원장(CTO)

오후 미래포럼은 SK하이닉스 차선용 미래기술연구원장(CTO)의 개회사로 시작되었다. 차선용 미래기술연구원장은 “AI 모델의 진화와 반도체 기술의 혁신은 더 이상 별개의 이야기가 아닌, 서로의 한계를 확장하며 새로운 가능성을 열어가는 기술적 공생 관계”라고 강조했다. 이어서 “SK하이닉스는 ‘풀 스택 AI 메모리 프로바이더(Full Stack AI Memory Provider)’로서 AI가 필요로 하는 성능을 한발 앞서 예측하고 그 기반을 제공하는 데 집중하고 있다”며, “이는 우리 구성원 모두가 각자의 전문성으로 AI 혁명을 이끌고 있기 때문”이라고 덧붙였다.

이어진 세 번째 아젠다에서는 KAIST 유경식 교수와 SK하이닉스 손호영 부사장(Advanced PKG개발 담당)이 <빛으로 연결하는 미래 ‘CPO(Co-Packaged Optics) 기술 진화와 메모리 산업의 파급 효과’>를 주제로 발표를 진행했다. Si Photonics 기술의 동향과 주요 기술 유형 검토 결과를 공유하고, 이를 메모리 시스템 내부와 주변에 어떻게 적용할 수 있을지 검토했다. 또한, 각 응용 분야별로 필요한 기술을 점검하고, Architecture, Design, Device, Package 관점에서 앞으로 어떤 준비가 필요한지 제시했다.

네 번째 아젠다에서는 KAIST 이태억 명예교수와 장영재 교수, SK하이닉스 박상범 부사장(양산기반기술 담당), 정유인 부사장(MES 담당)이 <미래를 위한 Factory Intelligence ‘우리는 준비됐는가?’>라는 주제로 발표를 진행했다. 스마트 팩토리가 지향하는 목표와 앞으로 일어날 일하는 방식의 변화를 제시하고, 스마트 팩토리의 최고 단계인 Autonomous FAB 준비 현황과 핵심 기술, 그리고 예상되는 주요 과제를 공유하며 이를 극복하기 위해 필요한 기술적·조직적 협업의 중요성을 강조했다.

이어진 두번째 패널 토의는 ‘First Mover의 mindset과 Biz. Paradigm의 변화’에 대한 인사이트를 공유하는 자리로 구성되었다. 이 자리에는 Furiosa AI 백준호 대표와 BCG 박성훈 대표, KAIST(파네시아) 정명수 석좌교수(대표), SK하이닉스 이세호 부사장(미래메모리연구 담당), 김원호 팀장(경영기획), 민승기 팀장(R&D전략), 최원하 팀장(차세대PP&E), 김용기 전문강사(SKHU Faculty)가 참여했다.

▲First Mover의 생존 전략: 비즈니스 패러다임 전환의 실제 ▲패러다임 파괴자의 플레이 북: 우리는 어떻게 새로운 판을 짜는가 ▲차세대 비즈니스 패러다임을 여는 기술의 진화를 주제로 외부 전문가 3인의 발제 후, ‘First Mover의 정의’, ‘First Mover로 나아가기 위한 SK하이닉스의 저력’, ‘지속가능한 First Mover가 되기 위한 Do & Don’t’, ‘기존 Biz.와 Customized Biz의 차이점’, ‘고객가치추구형 Customized Biz를 위해 각자 위치에서 해야 할 일과 변화 예측’을 주제로 토론이 진행되었다.

▲ SK하이닉스 미래포럼에서 폐회사를 하고 있는 SKHU 홍상후 총장

포럼은 SKHU 홍상후 총장의 폐회사로 마무리됐다. 홍 총장은 “미래포럼을 통해 ‘First Mover’의 진정한 의미를 되새기며, 남들이 보지 못하는 가능성에 과감히 도전하고 누구도 가보지 않은 길을 개척해 새로운 비즈니스와 기술의 지평을 열어 업계와 세상을 더 밝게 이끌어 가야 할 우리의 역할과 책임을 다시 한번 확인했다”고 전하며, “오늘의 포럼은 끝이 아니라 새로운 패러다임을 여는 시작점이며, 우리 모두가 ‘First Mover’로서 새로운 미래를 함께 만들어 가야 한다”고 강조했다.

철저한 준비와 구성원 참여로 완성한 포럼, 차세대 전략으로 이어가다

SK하이닉스는 올해 초부터 미래포럼 준비를 시작해 C-Level 및 탑팀(Top Team)들의 토론을 거쳐 아젠다를 확정했으며, 총 5개월간 내외부 전문가의 치열한 스터디와 토론을 진행했다. 또, 아젠다 별로 국내외 최고 전문가를 섭외하고, 사내 유관 분야 전문가들이 함께 모여 지식과 경험을 융합한 인사이트를 도출하도록 했다.

SK하이닉스는 이번 미래포럼을 통해 얻은 양질의 지식과 통찰을 전 구성원에게 공유하고, SKHU 커리큘럼에도 적극 반영해 구성원 역량을 강화하고 지속적인 연구·개발을 통해 미래 반도체 시장 리더십을 이어갈 계획이라고 밝혔다.

]]> [SK하이닉스 앰버서더 JOB로그 5편] 반도체의 성능을 완성한다, 전류의 길을 만드는 ‘소자’ /ambassador-job-log-ep5/ Tue, 09 Sep 2025 05:00:08 +0000 /?p=53106 반도체는 눈에 보이지 않는 ‘전류’로 동작한다. 이 전류가 얼마나 안정적으로 흐르고, 필요한 순간에 정확히 반응하는지가 곧 성능을 결정한다.

소자 직무는 이러한 전류의 길을 설계하고 최적화하는 일을 맡는다. 이를 통해 반도체 개발의 출발점에서 제품이 안정적으로 작동할 수 있는 기반을 마련하고, 성능을 끌어올리는 핵심 역할을 담당한다.

뉴스룸은 SK하이닉스 대학생 앰버서더(이수인, 방승현)와 함께 SK하이닉스 백은우 TL(NAND Cell Device팀) 김상덕 TL(NAND CA팀)을 만나, 소자 직무가 현업에서 어떤 업무와 역할을 수행하는지, 그리고 그 안에 담긴 기술적 가치와 인재상은 무엇인지에 대해 이야기 나누었다.

반도체의 성능과 신뢰성을 결정짓는 핵심, 소자

소자 직무는 메모리 셀과 주변 회로의 전기적 특성을 설계하고, 공정 조건을 최적화하여 반도체의 성능과 신뢰성을 확보하는 업무를 맡고 있다.

반도체의 기본 단위인 소자는 전류의 흐름, 속도, 전력 소모에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 소자 직무는 반도체 개발의 출발점에서 핵심적인 역할을 맡는다. 이를 건물 시공에 비유하면, 설계도를 현실로 구현하기 위해 최적의 재료와 공법을 적용하고, 시공 과정에서 발생하는 문제를 해결해 건물이 온전히 기능하도록 책임지는 일에 가깝다.

이와 같이 소자 직무는 설계와 공정을 잇는 가교 역할을 한다. 설계에서 정의한 회로 동작이 실제로 구현 가능한지 검토하고, 공정 단계에서 발생할 수 있는 전기적 변화를 분석해 보완책을 마련한다. 또한, 문제의 원인이 설계인지 공정인지, 혹은 소자 자체의 물리적 한계인지 등을 규명하는 과정에서 다양한 직무와의 유기적으로 협력하기도 한다.

세부 직무는 크게 네 가지 축으로 나뉜다. PI(Process Integration)는 설계와 공정을 연결하며 개발 기준을 수립하고 전체 공정 관리를 총괄하는 컨트롤 타워 역할을 맡는다. Device는 소자의 전기적 특성을 개선하고, 스케일링 한계와 신뢰성 문제를 해결하기 위한 연구를 수행한다. CA(Characterization Analysis)는 칩 단위에서 특성과 신뢰성을 검증하며, FA(Failure Analysis)는 불량 원인을 규명하고 개선 방향을 제시한다.

이 밖에도 TCAD/Modeling*을 통해 소자의 동작을 시뮬레이션하고, 정전기 방전에 대비한 보호 소자(ESD) 개발, 회로 레이아웃 검증(LDR), 장기 신뢰성 평가(Reliability), 차세대 메모리 기술 연구(Revolutionary Memory) 등 다양한 세부 분야가 함께 소자 직무를 뒷받침한다.

* TCAD(Technology Computer-Aided Design)/Modeling: 반도체 소자의 구조와 동작을 컴퓨터로 모사·예측하는 시뮬레이션 기법

소자는 이런 인재를 찾는다

소자 엔지니어는 반도체가 안정적으로 개발되고 양산될 수 있도록 전 과정을 관리하고 감독하는 역할을 한다. 따라서 다양한 직무의 지식을 폭넓게 이해하면서도, 동시에 깊이 있는 전문성을 갖추는 것이 중요하다.

이 과정에서 요구되는 역량은 명확하다. 반도체 물리와 전자기학에 대한 탄탄한 이해를 바탕으로, 전기적 데이터를 정밀하게 해석하는 능력과 문제를 논리적으로 해결할 수 있는 사고력이 필수다.

또한 소자 엔지니어는 소자의 물성을 기반으로 설계와 공정 과정에서 발생하는 다양한 문제의 원인을 파악하고 해결해야 한다. 이를 위해 설계·공정·테스트 조직과 긴밀히 협업해야 하며, 원활한 소통 능력 또한 중요한 자질로 꼽힌다.

SK하이닉스의 송상목 TL(Talent Acquisition팀)은 “소자의 미세화가 가속화되면서 신뢰성과 수율 확보가 점점 더 까다로워지고 있다”며, “이 때문에 차세대 소자 연구와 새로운 공정 기술 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 소자 엔지니어는 그 중심에서 중요한 역할을 하고 있다”고 설명했다. 이어 “반도체 산업에서 스페셜리스트(Specialist)이자 제네럴리스트(Generalist)로 성장하고 싶다면 소자 직무에 도전해 보길 바란다”고 덧붙였다.

Q1. 간단한 자기소개 부탁드립니다.

백은우 TL: NAND Cell Device 팀에서 3D 낸드 플래시의 성능 향상을 위한 선행 기술 연구와 개발을 맡고 있습니다. 제품이 완성되기 전 웨이퍼 단계에서 소자의 전기적 특성을 평가·분석하고, 새로운 구조나 재료 도입 시 발생할 수 있는 전기적 문제를 해석해 개선 방향을 제시합니다.

김상덕 TL: 저는 NAND CA팀에서 칩(Chip)의 특성 분석을 담당하며, 이를 통해 수율과 품질을 확보하고 있습니다. 구체적으로는 칩의 동작을 검증하고 최적화하는 업무, 그리고 품질 테스트에서 불량이 발생했을 때 원인을 분석해 개선책을 마련하는 역할을 맡고 있습니다.

Q2. 소자 직무의 핵심 목표는 무엇인가요?

백은우 TL: 소자 직무의 목표는 혁신 기술을 적기에 개발하는 것입니다. 이를 위해서는 실험과 데이터 분석을 기반으로 문제의 원인을 규명하고 개선안을 도출할 수 있는 문제 해결력이 무엇보다 중요하다고 생각합니다.

김상덕 TL: 나아가 고성능 소자를 개발해 생산 효율성을 높이고 시장 경쟁력을 확보하는 것도 중요한 목표입니다. 끊임없는 연구개발을 통한 기술 혁신은 필수이며, 새로운 아이디어와 창의적인 접근 방식으로 문제를 해결할 수 있는 역량도 필요합니다.

Q. 현업에서 가장 많이 고민하는 문제는 무엇인가요?

백은우 TL: 가장 큰 도전은 신기술 도입에 따른 불확실성입니다. 새로운 재료나 구조를 적용하면 예상치 못한 전기적 문제가 발생할 수 있기 때문입니다. 이를 해결하기 위해서 TCAD 시뮬레이션과 협업을 통해 불량 메커니즘을 세우고 검증하는 과정을 거칩니다. 또한 공정·분석 팀과의 긴밀한 커뮤니케이션으로 다양한 시각을 반영해 후속 실험을 설계하며, 최신 논문·특허 분석 등 업계 동향 파악을 통해 방향성과 실현 가능성을 검토합니다.

김상덕 TL: 고성능 제품을 높은 수율로 양산하는 것이 가장 큰 과제입니다. 공정 난이도가 높아질수록 수율 확보가 어렵기 때문에 설계·공정 엔지니어들과 끊임없이 피드백을 주고받고 개선 조치를 마련하고 있습니다.

Q. 소자 직무에서 신입사원에게 기대하는 자질이나 역량은 무엇인가요?

김상덕 TL: 반도체 물리에 대한 기본 이해는 필수입니다. 소자의 전기적 특성을 정확히 알아야 성능 개선을 위한 다양한 시도를 할 수 있기 때문입니다. 또한 어려운 개발 환경 속에서도 포기하지 않고 문제를 해결하려는 끈기와 여러 조직과 긴밀하게 협업할 수 있는 원팀 스피릿 역시 중요합니다.

백은우 TL: 처음 소자 직무로 입사하게 되면, 소자의 전기적 특성 측정과 분석을 맡으며 실무 툴을 익히고, 점차 복잡한 실험을 담당하면서 데이터 해석 능력을 키워가게 됩니다. 기본 이론 지식부터 실험 배경, 실무에 필요한 다양한 스킬까지 배워야 할 것이 많지만 차근차근 습득하며 엔지니어로서 성장하는 모습을 보여주는 것이 중요합니다. 처음에는 모든 것이 낯설고 벅찰 수 있지만 ‘왜 이 데이터를 분석하는가’라는 목적을 잊지 않고 적극적으로 사고하며 업무에 임하는 태도가 필요합니다.

Q. 소자 직무를 꿈꾸는 예비 지원자에게 조언을 해주신다면?

김상덕 TL: 저는 연구실 경험을 통해 소자 직무와 조금 더 가까워질 수 있었는데요. 소자 직무에서 맡고있는 업무들에 대해 많이 알아보고, 나아가 연구실 인턴 등 실무에 가까운 경험을 통해 직접 체험해 본다면 본인과의 적합성을 확인하는 데 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다.

백은우 TL: 하나의 반도체 제품이 완성되기까지는, 다양한 부서와의 협업이 필요합니다. 그만큼 직무도 굉장히 세분화 되어있기 때문에, 소자뿐 아니라 여러 직무를 폭넓게 탐색해 보길 권합니다. 그중에서도 왜 소자 직무에 도전하고 싶은지, 자신만의 확실한 동기를 가지는 것이 중요합니다.

SK하이닉스 앰버서더와 함께한 생생한 소자 직무 체험기

]]> “패키징? 겉멋이 아니라 성능이다” 하닉어사전으로 알아보는 패키징 클래스 /skhynix-ambassador-hy-dictionary-ep3/ Thu, 28 Aug 2025 07:00:43 +0000 /?p=52239 스마트폰, 노트북, 전기차, 그리고 AI까지. 세상의 모든 디지털 기술은 반도체 ‘칩’ 위에 새겨진 정교한 회로 덕분에 작동한다. 하지만 이 칩은 매우 작고 얇으며, 무엇보다 외부 자극에 취약해 깨지기 쉽다. 이처럼 칩 위에 섬세하게 구현된 회로들을 외부 자극으로부터 보호하고 다른 부품들과 연결해 우리가 아는 ‘반도체’로서 기능하도록 하는 과정이 바로 ‘패키징(Packaging)’이다.

반도체 패키징은 단순히 부품을 조립하는 데 그치지 않고, 칩의 성능을 온전히 구현하고 사용 환경에서의 신뢰성을 확보하는 핵심적인 역할을 한다. SK하이닉스는 이러한 패키징의 기술적 중요성을 일찍부터 알아채, 지속적인 R&D 투자와 공정 혁신을 통해 패키징 경쟁력을 강화해 오고 있다. 이에 이번 콘텐츠에서는 반도체 패키징의 정의와 역할, 그리고 주요 공정까지 전반적인 내용을 자세히 살펴봤다. 

패키징이란?

반도체 패키징은 쉽게 말해 ‘칩에 옷을 입히고, 길을 만들어주는 작업’으로, 외부 충격, 열, 습기 등에 매우 민감한 반도체 칩을 안정적으로 감싸 외부 자극으로부터 보호하고 전류가 흐를 수 있는 구조를 형성해 시스템과 전기적으로 연결하는 공정이다. 이러한 패키징 기술은 단순히 칩을 보호하는 개념에서 더 확장돼, 최근에는 반도체의 성능과 수명을 좌우하는 요소이자 제품의 완성도를 결정짓는 핵심 기술로 여겨지고 있다.

예를 들어 온라인 쇼핑몰에서 제품을 구매할 때 완충재로 안전하게 포장된 제품은 운송 과정에서 어떤 충격이 발생해도 손상 없이 배송되지만, 그냥 박스에 아무 조치 없이 제품만 넣어둔 제품은 작은 충격에도 손상되기 쉽다. 반도체 패키징 역시 마찬가지로, 칩의 구조나 기능이 같더라도 어떻게 포장하고 연결하는지에 따라 성능과 수명에 큰 차이가 발생할 수 있다.

패키징의 역할과 중요성

기존 반도체 기술은 회로 선폭을 줄여 ‘더 작고 빠른 칩’을 만드는 데 집중해 왔다. 그러나 단일 칩의 크기를 작게 만드는 것은 기술적 한계에 가까워져, 이제는 단일 칩 안에 모든 기능을 담는 방식보다 여러 개의 칩을 효율적으로 연결하는 방식이 새로운 기술적 방향성으로 떠오르고 있다.

이러한 변화의 중심에 패키징 기술이 있다. 대표적으로 HBM(High Bandwidth Memory)*, 칩렛(Chiplet)* 구조, 2.5D/3D 패키징 등 첨단 기술들은 칩과 칩 사이를 어떻게 연결하는지에 따라 그 성능이 천차만별이다. 패키징은 단순히 보호막을 만드는 데서 더 나아가, 전력을 효율화하고 신호 전달 체계를 최적화하거나 열을 분산하는 등 복합적인 성능 요소까지 아우르는 고난도 기술로 진화하고 있다. 다시 말해 패키징이 반도체 제품의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다는 뜻이다.

* HBM: HBM(High Brandwidth Memory)은 여러 개의 DRAM 칩을 수직으로 쌓고, 그 사이를 관통하는 미세한 연결 구조(TSV, Through-Silicon Via)를 통해 데이터를 빠르게 주고받을 수 있도록 만든 초고속·고대역폭 메모리
* 칩렛(Chiplet): 하나의 큰 반도체 칩을 여러 개의 작은 칩(칩렛)으로 나누어 각각 기능별로 설계·제조한 뒤, 이를 패키징 단계에서 하나로 연결해 작동시키는 모듈형 반도체 설계 방식

패키징 공정, 어떻게 이뤄질까?

패키징은 반도체 제조 공정 중 후공정(Back-end Process)’에 해당된다. ‘전공정(Front-end Process)’에서 만들어진 웨이퍼를 개별 칩으로 자르고, 보호하고, 연결하는 공정들이 모두 후공정에 속한다. SK하이닉스는 패키징 기술을 소개하는 다양한 콘텐츠 시리즈를 통해 전문적인 역량을 선보여 왔으며, 그중 핵심 공정은 아래와 같다.

▲ 패키지 공정 프로세스

  1. 래미네이션(Lamination)

웨이퍼 표면에 보호 필름을 부착하여 이후 공정에서 발생할 수 있는 오염이나 물리적 손상을 방지하는 단계이다.

  1. 백 그라인드(Back Grind)

웨이퍼의 뒷면을 정밀하게 연마해 두께를 얇게 만드는 공정이다. 제품의 경량화와 고집적화를 위한 필수 과정으로, 패키징 전체 두께를 줄이는 데 기여한다.

  1. 웨이퍼 소우(Wafer Saw)

연마가 완료된 웨이퍼를 개별 칩(다이, Die) 단위로 절단하는 과정이다. 레이저 또는 다이아몬드 블레이드를 사용하여 고정밀 절단이 이뤄진다.

  1. 다이 어태치(Die Attach)

절단된 칩을 패키지 기판 위에 정밀하게 배치하고 접착하는 단계이다. 접착제 또는 솔더 소재를 이용하여 열전도 및 기계적 고정성을 확보한다.

  1. 본딩(Bonding)

칩과 기판 또는 칩과 다른 칩 사이의 전기적 연결을 형성하는 공정이다. 와이어 본딩(Wire Bonding), 플립칩 본딩(Flip Chip Bonding) 등 다양한 방식이 활용된다.

  1. 몰드(Mold)

패키지 전체를 에폭시 수지(Epoxy Molding Compound) 등으로 감싸 외부 충격, 습기, 오염 등으로부터 보호하는 단계이다. 패키지의 내구성과 신뢰성을 확보하기 위한 핵심 과정이다.

  1. 마킹(Marking)

완성된 패키지 상단에 제품 식별 정보(제조일, 제품 코드 등)를 인쇄하는 단계이다. 자동화된 레이저 또는 잉크 마킹 방식이 주로 사용된다.

  1. 솔더볼 마운트(Solder Ball Mount)

패키지 하단에 솔더볼(Solder Ball)을 부착하여, 기판이나 시스템 보드와의 전기적 연결을 준비하는 단계이다. 이 과정을 통해 패키지는 납땜을 통한 최종 조립이 가능해진다. SK하이닉스는 각 공정 단계에 최적화된 자동화 설비와 품질 관리 시스템을 적용해, 패키지의 정밀도와 신뢰성을 극대화하고 있다.

기술 고도화의 핵심, 패키징

지금까지 소개했듯, 패키징 기술은 고집적 메모리, AI 반도체, 고성능 서버용 칩 등 다양한 응용 분야에서 제품 차별화의 중요한 기준이 되고 있다. 이에 SK하이닉스는 HBM, TSV*, Micro Bump*, Fan-Out* 패키징 등 차세대 기술 기반의 패키징 역량을 바탕으로 제품 경쟁력을 확보하고 고객 신뢰를 높이는 데 힘쓰고 있다. 패키징은 그냥 거쳐 가는 반도체의 ‘마지막 단계’가 아닌 ‘성능을 완성하고, 가능성을 확장하는 출발점이자 핵심 기술’로 자리 잡고 있다.

* TSV: TSV는 실리콘 웨이퍼를 수직으로 관통하는 미세한 구멍을 통해 칩 내부 또는 칩 간 신호와 전력을 전달하는 고속 연결 기술
* Micro Bump: 칩과 기판 또는 칩과 칩 사이를 전기적으로 연결하기 위해 사용하는 미세한 납땜 볼(Solder ball)의 일종
* Fan-Out: 반도체 칩 외부에 재배선층(RDL, Redistribution Layer)을 넓게 확장해, 칩보다 더 넓은 면적에 입출력(I/O) 단자를 배치하는 패키징 기술

SK하이닉스 대학생 앰버서더_하닉어사전: 양산기술 P&T

▲ SK하이닉스 대학생 앰버서더 하닉어사전 양산기술 P&T 숏츠 이미지

이번 콘텐츠는 뉴스룸을 통해 공개된 이후 카드뉴스와 숏츠(Shorts) 형태로도 함께 발행된다. SK하이닉스 대학생 앰버서더들이 직접 기획·제작한 이번 시리즈는 자칫 어렵게 느껴질 수 있는 반도체 패키징 관련 내용을 보다 쉽고 흥미롭게 전달하고자 기획돼, 짧은 영상과 시각적인 콘텐츠를 통해 기술적 개념을 친근하게 풀어낼 뿐 아니라 위트 있는 표현과 감각적인 구성으로 정보 전달력도 높였다.

앞으로도 ‘하닉어사전’ 시리즈는 다양한 주제를 중심으로 뉴스룸, SNS 등 여러 채널을 통해 독자들과 꾸준히 소통할 예정이다. 기술을 향한 진입장벽을 낮추고 SK하이닉스의 전문성과 진정성을 널리 알리는 이 여정에 많은 관심과 기대를 부탁한다.

]]> [AI 산업 생태계 톺아보기 2편] 메모리에서 시작되는 AI 혁신, SK하이닉스 /exploring-the-ai-industry-ep2/ Thu, 21 Aug 2025 00:00:04 +0000 /?p=52201 AI가 수십 년 걸리던 신약 개발을 획기적으로 단축하고, 자율주행 성능을 한층 더 고도화하며, 금융 거래의 보안을 강화하는 등 새로운 산업 패러다임을 이끌어나가고 있다. 이제는 직장, 학교, 가정 심지어 여행지에서도 AI가 활용되는 등 일상과 사회가 빠르게 변화되고 있는 오늘날, AI 산업 생태계를 총체적으로 조망하는 시도는 이 시대를 살아가고 있는 모든 이들에게 의미 있는 인사이트가 될 것이다. ‘AI 산업 생태계 톺아보기’ 시리즈가 총 3회에 걸쳐 친절한 길잡이가 되고자 한다.

AI 산업 생태계는 ▲산업별 적용•활용 영역 ▲AI 모델•플랫폼 영역 ▲AI 인프라 영역 ▲AI 연산 가속기 영역 ▲AI 연산 인프라 영역으로 이어지는 거대하고 복잡한 체계다. 많은 기업이 치열하게 경쟁하면서도, 기술적 연결성과 상호 의존성을 바탕으로 함께 진화 중이다. 이 중 전체 생태계의 근간이 되는 AI 연산 인프라의 핵심, 고성능 메모리 영역에서 SK하이닉스는 독보적인 기술 리더십으로 AI 산업 생태계를 움직이며 중요한 역할을 담당하고 있다.

HBM, AI를 움직이는 핵심 기술로 산업 생태계 추동

2016년, 구글 딥마인드의 알파고와 이세돌 9단의 대결은 AI의 가능성을 보여준 역사적인 순간이었다. 하지만 그것은 오랜 기술 진화의 결과였다. 수십 년간 ‘머신러닝(Machine Learning)’과 ‘딥러닝(Deep Learning)’의 알고리즘이 축적되고 인공신경망이 고도화되면서, AI는 비약적인 계산 능력을 요구하기 시작했다.

2,000년대 후반 인공신경망이 반도체와 만나면서 비로소 연산 성능이 향상되기 시작했다. 주로 게임 등에서 그래픽 연산을 담당했던 GPU(Graphics Processing Unit)가 여러 입력값을 동시다발적으로 계산하는 특유의 병렬처리 방식으로 인공신경망의 연산에 활용되면서 AI 혁신이 가속화된 것이다. 그러나 연산 장치인 프로세서와 메모리 사이에서 발생하는 데이터 병목 현상은 여전히 인공지능이 넘어야 할 산이었다. 데이터를 얼마나 빠르게 읽고 쓰느냐, 즉 메모리의 속도와 효율이 AI 성능의 핵심 과제가 된 것이다.

지난 7월, 엔비디아가 전 세계 기업 중 처음으로 장중 시가총액 4조 달러를 터치하며 화제가 됐다. AI 시대에 GPU의 위상이 드러나는 순간이었다. 현재 다수의 글로벌 기업들이 생성형 AI와 가속 컴퓨팅을 위해 엔비디아의 GPU를 더 많이, 더 빨리 구하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다.

GPU의 성능을 좌우하는 기술 중의 하나가 바로 고대역폭 메모리, HBM(High Bandwidth Memory)이다. 이 반도체는 여러 개의 D램을 실리콘 관통 전극(TSV)으로 수직 연결하고 기존 D램 대비 수십 배의 대역폭을 제공해 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 제품이다. 이는 초고속 연산을 지원하면서도 전력 소비를 줄인 고성능 메모리로, 방대한 데이터를 빠르게 처리해야 하는 AI를 멈추지 않게 하는 핵심 기술이다.

SK하이닉스는 이러한 HBM 분야의 선두 주자다. 초거대 언어모델의 학습과 추론에는 막대한 연산량이 요구된다. HBM은 고성능 연산 장치인 GPU를 효율적으로 뒷받침하는 메모리 환경을 제공한다. SK하이닉스는 세계 최고 수준의 HBM을 통해 AI의 기술적 기반을 제공하고 산업 생태계를 추동하는 역할을 하고 있다.

독보적 기술 리더십

SK하이닉스는 AI 메모리 분야에서 독보적인 기술 리더십을 구축하고 있다. 2013년 세계 최초로 1세대 HBM을 개발한 이후, 회사는 2세대(HBM2), 3세대(HBM2E), 4세대(HBM3), 5세대(HBM3E) 제품을 연이어 선보이며 업계 기술 발전을 선도해 왔다. 그리고 올해 3월 SK하이닉스는 6세대 제품인 HBM4 12단 샘플을 세계 최초로 주요 고객사에 제공했다.

이러한 기술 리더십은 실적으로도 입증됐다. SK하이닉스는 HBM 성장에 힘입어 지난해 66조 원의 매출과 23조 원의 영업이익을 기록하며 역대 최대 실적을 달성했다. 또 회사는 올해 1분기 사상 최초로 글로벌 D램 매출 기준 시장점유율 1위에 올라선 것으로 나타났다. 기술적으로도 SK하이닉스는 최신 양산 제품인 HBM3E의 공급 비중을 빠르게 확대하고 있으며, 세계 최초로 샘플을 선보인 HBM4의 개발과 양산에도 박차를 가하고 있다. 이를 위해 SK하이닉스는 구성원과 조직은 물론, 파트너 및 고객과 한 몸처럼 움직이는 ‘원팀 스피릿’을 강조하며 기술 선도기업의 위상을 더 공고히 하고 있다.

AI 산업 생태계가 성숙하면서, 글로벌 빅테크 기업들의 맞춤형 반도체 설계 수요도 증가하고 있다. 아마존, 구글, 메타 등이 주문형반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit) 설계 분야에서 HBM 시장의 새로운 고객으로 부상하고 있다. 이에 발맞춰 SK하이닉스는 커스텀(Custom) HBM에도 연구개발 역량을 쏟고 있다. 단순히 제품의 성능을 높이는 차원을 넘어, 메모리와 로직(Logic) 반도체 간 경계를 재정의함으로써 고객의 특화된 요구에 최적화된 맞춤형 AI 메모리 설루션을 제공한다는 전략이다. 이를 통해, SK하이닉스는 범용 제품부터 다양한 기능과 스펙을 지닌 제품군까지 갖춘 ‘풀스택(Full-stack) AI 메모리 프로바이더’로 진화하고 있다.

AI 생태계 파트너십 강화

AI 산업 생태계는 상호 의존과 협업을 바탕으로 진화하고 있다. 모델, 하드웨어, 인프라가 유기적으로 연결되는 구조 속에서, SK하이닉스는 글로벌 파트너들과의 협업을 강화하고 있다.

SK하이닉스와 엔비디아는 AI 메모리 분야의 대표적 파트너십 사례다. 지난 3월 SK하이닉스는 엔비디아의 연례 AI 콘퍼런스인 GTC 2025(GPU Technology Conference 2025)에 참가해 HBM4 12단 기술력을 공개했으며, 5월 ‘컴퓨텍스 2025’에서는 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 SK하이닉스 부스를 직접 방문하는 모습을 통해 파트너십을 강조하기도 했다.

또 SK하이닉스는 HBM 성능을 극대화하기 위해 첨단 패키지 공정인 CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)* 공정 기술을 TSMC와 함께 고도화하고, SK텔레콤, 펭귄 솔루션스와는 AI 데이터센터 설루션 공동 연구개발 및 상용화를 추진한다는 계획이다. SK하이닉스는 이러한 생태계 기반 협력을 바탕으로, AI 산업 전반의 연결을 촉진하는 중심축으로 자리매김하고 있다.

* CoWoS(Chip on Wafer on Substrate): 기존 패키징은 서로 다른 칩들을 각각 패키징한 후 기판 위에서 연결하는 방식이라면, CoWoS는 여러 칩을 실리콘 기반의 인터포저 위에서 한꺼번에 패키징하는 방식. 이를 통해 칩 간 거리가 가까워져 제품 면적이 줄고, 배선 개수를 더 늘릴 수 있어 신호 전달 통로를 확장(속도를 향상)할 수 있는 특징이 있음. TSMC 고유의 패키징 기술이며, HBM과 GPU를 결합하는 방식 중 하나임

과학기술과 산업 발전에 기여

SK하이닉스는 인재 중심의 기술 혁신을 바탕으로 대한민국 과학기술 역량과 산업 경쟁력 제고에도 기여하고 있다. SK하이닉스 장태수 부사장(미래기술연구원 소속)은 세계 최초 10나노(nm)급 6세대 미세공정 기술이 적용된 DDR5 D램을 최단 기간 내 개발해 올해 3월 ‘제52회 상공의 날’ 기념행사에서 대통령 표창을 받았다. 장 부사장은 “공정 미세화를 통해 HBM 용량과 기능을 확장할 수 있고 발열 관리에서도 효과를 볼 수 있다”라고 말했다. 또한 도승용 부사장(DT담당)은 AI 및 DT(Digital Transformation) 기반의 스마트팩토리(Smart Factory)를 구축해 HBM을 포함한 메모리 제조 경쟁력을 높인 공로로 올해 4월 ‘2025년 과학•정보통신의 날’ 기념식에서 동탑산업훈장을 받았다.

반도체 산업 발전과 기술 경쟁력 확보를 위해 SK하이닉스는 오래전부터 인재 양성과 연구 활동 지원을 위한 산학협력에 힘써 왔다. 회사는 KAIST, 포항공대, 고려대, 서강대, 한양대 등에 계약학과를 개설•운영 중이며, 2013년부터 ‘산학연구과제 우수 발명 포상’ 시상식을 운영하며 신기술 창출을 장려하고 있다. 이러한 활동은 SK하이닉스가 대한민국의 반도체 위상을 높이는 밑거름이 되고 있다.

메모리 중심 AI 시대를 이끄는 SK하이닉스

AI 모델의 학습과 추론 능력이 진화하면서 실시간 데이터를 처리하는 능력, 곧 메모리의 속도와 효율이 그만큼 더 중요해지고 있다. AI의 성능을 결정짓는 핵심 요소의 하나로 HBM이 부각되면서, 앞으로는 메모리가 AI 산업 생태계에서 또 다른 혁신의 축이 될 것이다. SK하이닉스는 세계 최고 수준의 기술력을 바탕으로 AI 메모리 분야를 선도하고, 풀스택 AI 메모리 프로바이더로서 AI 산업 생태계의 혁신을 끌어 나갈 전망이다.

마지막 편에서는 AI 산업 생태계의 미래와 SK하이닉스의 비전에 대해 살펴볼 예정이다.

]]> [SK하이닉스 앰버서더 JOB로그 4편] 품질을 좌우하는 기술력으로, 반도체 제조의 최종 관문 ‘양산기술(P&T)’ /ambassador-job-log-ep4/ Wed, 13 Aug 2025 00:00:58 +0000 /?p=51793 웨이퍼 한 장이 반도체로 완성되기까지는 수백 단계의 공정을 거친다. 이 복잡하고도 정교한 여정의 마지막 관문에는 SK하이닉스의 양산기술 P&T(Package&Test, 이하 P&T)가 있다.

P&T는 후공정 전반을 기술적으로 운영하며, 테스트 데이터를 기반으로 제품의 품질을 분석하고 공정 개선까지 주도하며, 나아가 고객과 시장에 내놓을 수 있는 제품의 기준을 결정짓는 중요한 역할을 한다.

뉴스룸은 SK하이닉스 대학생 앰버서더(김진재, 정성준)와 함께 P&T 직무를 담당하는 정다현 TL(Solution Mobile TEST 기술팀), 남경민 TL(SoC TEST 기술팀)을 만나, P&T 직무가 어떤 과정을 통해 반도체의 완성도를 높이는지, 또 그 과정에서 어떤 역량이 필요한지 살펴보았다.

패키지부터 테스트까지, 반도체 후공정을 책임지는 P&T

SK하이닉스의 P&T 직무는 전공정에서 생산된 칩을 제품 형태로 완성하고, 그 품질을 최종 검증하는 후공정을 담당한다.

세부 직무는 이름 그대로 패키지(Package) 기술과 테스트(Test) 기술로 나뉜다. 패키지 기술은 웨이퍼 상태의 칩을 물리적으로 보호하고, 열 방출 및 전기적 특성을 고려해 최적의 연결 구조를 구현한다. 제품 특성과 고객 요구에 따라 재료와 공정 조건 등을 조율하고, 원가 경쟁력과 기술 경쟁력 모두를 확보하는 것이 목표다. 테스트 기술은 패키징된 반도체가 설계대로 동작하는지를 검증하고, 그 과정에서 수집된 방대한 데이터를 분석해 오류를 식별하고 개선 방향을 도출한다. 단순한 불량 판별을 넘어 수율 향상과 공정 효율화를 위한 결정적인 인사이트를 제공하는 역할을 한다.

P&T는 양산기술의 양대 축 중 하나다. 반도체 양산 단계에서의 기술 운영을 통칭하는 ‘양산기술’은 전공정과 후공정으로 나뉘며, 각각 1편에서 다뤘던 양산기술과(관련기사) P&T가 담당한다. 전공정이 팹(Fab)에서 회로를 형성하는 제조 공정을 다룬다면, 후공정은 완성된 칩을 고객이 사용할 수 있는 형태로 구현하고 그 품질을 검증하는 단계다. 양산 현장에서는 이 두 직무가 유기적으로 맞물려 움직인다. 각자의 영역을 전문적으로 운영하는 동시에, 하나의 목표를 향해 원팀 마인드로 소통하고 협력하며, 최고의 품질을 완성해 나간다.

P&T는 이런 인재를 찾는다

P&T는 기술 역량을 바탕으로 제품의 품질을 완성하는 핵심 역할을 수행한다. 단순히 공정을 효율적으로 운영하는 것을 넘어, 고객이 요구하는 수준의 품질을 실현하기 위해 끊임없는 분석과 개선을 이어가는 직무다.

따라서 P&T 직무를 수행하는 데 중요한 것은 데이터를 바라보는 통찰력이다. 공정 최적화, 수율 향상, 안정성 확보 등 패키지 과정의 주요 의사 결정은 모두 데이터 해석을 기반으로 이뤄진다. 테스트 과정에서 이상 여부를 판단하고, 정확한 개선 방향을 도출하는 일에도 항상 데이터 분석 과정이 동반된다.

반도체 제조 과정 전반에 대한 이해 역시 중요한 역량 중 하나다. 전공정에서 회로를 형성하는 과정부터, 이를 보호하고 전기적으로 연결하는 패키징, 제품의 성능과 신뢰성을 검증하는 테스트에 이르기까지, 모든 단계가 유기적으로 연결되기 때문이다. 아울러, 패키지 기술에서 다양한 공정과 재료가 조합되는 만큼 반도체 소재에 대한 기초 지식도 업무 이해에 도움이 된다.

SK하이닉스의 송상목 TL(Talent Acquisition팀)은 “공정 미세화가 기술적 한계에 다다르면서, 후공정의 기술적 중요성이 더욱 부각되고 있다”며 “이제는 좋은 칩을 만드는 것을 넘어, 그것을 어떻게 패키징하고 테스트하느냐가 고객 만족을 결정짓는 요소가 됐다”고 설명했다. 이어 “제품의 최종 품질을 완성하는 기술에 관심있는 인재라면, 지금이 바로 P&T 직무에 주목할 때”라고 강조했다.


Q1. 간단한 자기소개 부탁드립니다.

남경민 TL: SoC TEST 기술팀 남경민 TL입니다. 저는 완성된 반도체 칩이 제대로 동작하는지 판별하는 테스트 프로그램을 관리하고 있으며, 수율 안정화, 생산성 향상, 품질 확보를 위한 다양한 기술 대응을 진행하고 있습니다.

정다현 TL: Solution Mobile TEST 기술팀에서 근무하는 정다현 TL입니다. 저는 모바일용 제품에 들어가는 D램 제품의 패키지 테스트를 담당하고 있습니다. 패키징이 완료된 반도체가 실제로 잘 동작하는지를 최종적으로 확인하는 업무입니다.

Q2. P&T 직무에서의 협업은 어떤 방식으로 이루어지나요?

남경민 TL: 팹(Fab)에서 전공정을 거친 웨이퍼는 웨이퍼 상태에서 먼저 1차 테스트를 거칩니다. 여기서 통과한 웨이퍼만 패키징 공정을 통해 완제품으로 거듭나며, 이후 테스트로 최종 품질을 검증하게 됩니다. P&T는 전공정이 완료된 시점부터 고객에게 제품이 전달되기 전까지의 모든 과정에서 개발, 제조, 마케팅 등 여러 부서와 긴밀히 협력해 제품의 완성도를 높여갑니다.

정다현 TL: 특히, 테스트 과정에서 불량이 발생하면 그 원인을 찾기 위한 협업이 필수입니다. 패키징 공정에서의 이상 여부부터 그 이전의 공정이나 개발 단계까지의 이슈 가능성을 데이터 기반으로 확인하고, 유관 부서 담당자들과 함께 개선 방향을 논의합니다. 또한 제품 단계에서 이상 발생 시에는 영업 및 마케팅 부서와 함께 대응해 원인 분석과 재발 방지까지 이어지는 후속 조치를 수행하고 있습니다.

Q3. P&T 직무의 핵심 목표는 무엇인가요?

남경민 TL: 수율, 품질, 생산성. 이 세 가지가 핵심입니다. 다시 말하면, 불량 분석을 통한 수율 향상, 안정적인 품질 확보, 그리고 테스트 시간 단축과 TAT* 감축을 통한 생산성 향상입니다. 쉽게 말하면, 빠르고 정확하게 불량을 선별하고, 그 결과를 바탕으로 공정을 개선하는 것입니다.

* TAT(Turn Around Time): 제품이 완성되기까지의 총 소요 시간

정다현 TL: 제가 신입사원 시절에 들었던 인상적인 말이 있습니다. “TEST 부서의 궁극적인 목표는 TEST가 없어지는 것이다.” 다시 말해, 테스트에서 불량이 아예 발생하지 않을 정도로 완성도 높은 제품을 생산하는 것이 가장 큰 목표라는 뜻입니다.

Q4. P&T 직무에 가장 필요한 자질이나 역량은 무엇인가요?

남경민 TL: P&T 직무에서 가장 중요한 역량은 데이터를 해석하고 활용하는 능력이라고 생각합니다. 수많은 데이터를 기반으로 문제를 분석하고, 개선점을 도출하는 것이 일상이기 때문입니다. 특히, 파이썬, C언어 등 프로그래밍 역량이 있다면 테스트 프로그램 구동 등의 실무에 큰 도움이 될 것입니다.

정다현 TL: 반도체가 어떤 원리로 동작하는지, 회로에 대한 기초적인 이해가 있다면 분명 도움이 됩니다. 하지만 무엇보다 중요한 건, 끊임없이 배우고 변화에 적응하려는 자세입니다. 특히, 테스트 기술 업무는 제품과 기술 변화에 따라 계속 달라지기 때문에, 새로운 상황에 맞춰 빠르게 익히고 대응할 수 있는 유연한 태도 또한 중요하다고 생각합니다.

Q5. P&T 직무를 꿈꾸는 예비 지원자에게 조언을 해주신다면?

남경민 TL: 저는 화학 전공자로서, 처음에는 P&T 직무와의 전공 적합성에 대해 많은 고민이 있었습니다. 하지만 실험 데이터를 정리하고 시각화했던 경험이 실제 업무에 큰 도움이 되었고, 그 덕분에 자신감을 가질 수 있었습니다. 분명 저처럼 전공 때문에 지원을 망설이는 지원자들도 있을 것 같은데요. 어떤 전공이든지 실험이나 데이터를 통해 문제를 분석하고 해결해 본 경험이 있다면 분명 강점이 될 수 있으니, 용기 내서 도전하길 바랍니다.

정다현 TL: P&T는 기술 발전과 함께 빠르게 변화하고 있으며, 성장 가능성 또한 큰 직무입니다. 그래서 새로운 트렌드에 민감하게 반응하고, 배움을 두려워하지 않는 태도가 가장 중요하다고 생각합니다. 처음부터 완벽할 필요는 없습니다. 늘 새로운 것에 도전하고 적극적으로 배우고자 하는 자세만 있다면 누구든 충분히 잘 해낼 수 있습니다.

SK하이닉스 앰버서더와 함께한 생생한 양산기술(P&T) 직무 체험기

]]> SK하이닉스, ‘FMS 2025’에서 AI·스토리지 미래 그려내… 혁신 기술 집중 조명 /fms-2025/ Fri, 08 Aug 2025 07:40:25 +0000 /?p=51560

▲ FMS 2025 SK하이닉스 부스 전경

SK하이닉스가 지난 5일부터 7일까지(미국시간) 3일간 미국 캘리포니아주 산타 클라라(Santa Clara)에서 열린 FMS(Future of Memory and Storage) 2025에 참가해 D램 및 낸드 제품과 AI 메모리 설루션을 선보이며 글로벌 메모리 시장에서의 리더십을 재확인했다.

올해로 19주년을 맞이한 FMS는 기존 Flash Memory Summit(플래시 메모리 서밋)에서 AI 시대에 발맞춰 지난해부터 행사명을 the Future of Memory and Storage(미래 메모리 및 저장장치, 이하 FMS)로 새롭게 정의하고, D램을 포함한 메모리 및 스토리지 전 영역으로 분야를 확대했다.

SK하이닉스는 ‘풀스택 AI 메모리 프로바이더(Full Stack AI Memory Provider)’로서 차세대 AI 혁신을 이끌 다양한 메모리 제품과 미래 기술을 선보였다. 특히, 기조연설과 발표 세션, 부스 전시를 유기적으로 연계하여 회사의 메모리 및 스토리지 설루션을 효과적으로 알리고, 글로벌 파트너사들이 SK하이닉스의 선도적인 기술 리더십을 직접 체감할 수 있도록 하며 교류를 한층 강화했다.

AI 시대를 겨냥한 메모리 라인업 총출동

이번 행사에서 SK하이닉스는 D램과 낸드 전 영역에서 글로벌 AI 메모리 시장을 이끌 차세대 제품을 대거 전시했다. 업계 최초로 주요 고객사들에 샘플을 공급한 ▲HBM4 12단을 비롯해 ▲LPDDR5X ▲CMM(CXL* Memory Module)-DDR5 ▲3DS* RDIMM ▲Tall MRDIMM* 등의 차세대 D램 14종과 176단 4D 낸드 기반의 데이터센터 eSSD인 ▲PS1010 E3.S, 238단 4D 낸드 기반의 ▲PEB110 E1.S는 물론, 회사의 첫 QLC* PC 향 SSD인 PQC21 및 최고 용량 데이터센터 eSSD 245TB PS1101 E3.L를 새롭게 선보이는 등 총 19종의 낸드 설루션 제품들도 만나볼 수 있었다.

* CXL(Compute Express Link): 고성능 컴퓨팅 시스템에서 CPU/GPU, 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 인터페이스
* 3DS(3D Stacked Memory): 2개 이상의 D램칩을 TSV(수직관통전극)로 연결해 패키징을 완료한 고대역폭 메모리 제품
* MRDIMM(Multiplexed Rank Dual In-line Memory Module): 여러 개의 D램이 기판에 결합된 서버용 모듈 제품으로, 모듈의 기본 동작 단위인 랭크(Rank) 2개가 동시 작동되어 속도가 향상된 제품
* QLC: 낸드플래시는 한 개의 셀(Cell)에 몇 개의 정보(비트 단위)를 저장하느냐에 따라 SLC(Single Level Cell, 1개)-MLC(Multi Level Cell, 2개)-TLC(Triple Level Cell, 3개)-QLC(Quadruple Level Cell, 4개)-PLC(Penta Level Cell, 5개) 등으로 규격이 나뉨. 정보 저장량이 늘어날수록 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장할 수 있음

▲ SK하이닉스가 전시한 CMM-DDR5 데모

SK하이닉스는 제품 전시와 함께 성능 시연을 진행하며, 회사의 앞선 기술력과 차별성을 현장에서 생생하게 보여주었다. 먼저, 기존의 기본 서버 시스템을 기반으로 최대 50% 확장된 용량과 30% 향상된 메모리 대역폭을 제공하는 CMM-DDR5가 장착된 Intel Xeon 6 시연을 통해 실제 운용 환경에서의 활용 가능성과 시스템 확장성을 동시에 보여주었으며, 기존 단일 메모리 구성에 비해 성능과 비용 효율 측면에서 뛰어난 경쟁력을 갖추고 있음을 강조했다.

SK하이닉스는 미국 로스앨러모스 국립연구소*와 HPC 환경에서의 데이터 분석 성능 향상을 위한 차세대 스토리지 기술을 공동 연구하고 있다. 이번 데모에서는 데이터를 스스로 인지하고 분석 처리할 수 있는 Data-aware CSD* 기반의 Computational Storage(OASIS)를 개발해 실제 HPC 워크로드를 통해 데이터 분석 성능이 향상되는 효과를 시연하면서 관람객들의 큰 주목을 받았다.

* 로스앨러모스 국립연구소(Los Alamos National Laboratory, LANL): 미국 에너지부 산하 국립연구소이며, 국가 안보와 핵융합 분야를 비롯해 우주 탐사 등 다양한 연구를 수행한다. 특히, 2차 세계대전 당시 맨해튼 프로젝트에 참여해 세계 최초로 핵무기를 개발한 곳으로 알려짐
* CSD(Computational Storage Drive): 데이터를 직접 연산하는 저장장치

이번 데모에서는 SK하이닉스의 PIM* 제품군도 직접 확인할 수 있었다. 초당 16Gb(기가비트)의 속도로 데이터를 처리하는 GDDR6에 연산기능이 추가된 ▲GDDR6-AiM은 CPU/GPU와 함께 사용할 경우, 특정 조건에서 연산 속도가 최대 16배 이상 향상되는 제품이다. 또한 가속기 카드인 ▲AiMX*는 연산 처리 속도를 가속화하고 전력 소모를 줄여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 고성능 저전력 설루션 제품이다.

* PIM(Processing-In-Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 더해 인공지능(AI)과 빅데이터 처리 분야에서 데이터 이동 정체 문제를 풀 수 있는 차세대 기술
* AiMX(AiM based Accelerator): GDDR6-AiM 칩을 사용해 대규모 언어 모델(Large Language Model, 대량의 텍스트 데이터로 학습하는 인공지능으로 챗GPT가 이에 해당)에 특화된 SK하이닉스의 가속기 카드 제품

▲ CXL Pooled Memory 설루션을 활용해 시연 중인 Memory Centric AI Machine 데모

마지막으로 Memory Centric AI Machine 데모에서는 Pooled Memory*를 활용하여 복수의 서버와 GPU들을 연결한 분산 LLM 추론 시스템을 선보였다. 네트워크 통신을 이용하는 LLM 추론 시스템 대비 CXL Pooled Memory 기반 데이터 통신을 사용할 경우 LLM 추론 시스템의 성능이 대폭 향상될 수 있음을 입증했다.

* Pooled Memory: 여러 개의 CXL 메모리를 묶어 풀(Pool)을 만들어 여러 호스트가 효과적으로 용량을 나누어 사용하여 전반적인 메모리 사용률을 높이는 기술

FMS 2025의 주요 연사로 참여해 차세대 AI 인프라 리더십 강조

SK하이닉스는 기조연설과 Executive AI 특별패널 참여 그리고 총 13번의 세션 발표 등 FMS 2025의 주요 연사로 참여해 차세대 AI 메모리 시장을 이끄는 글로벌 리더의 면모를 보여줬다.

SK하이닉스 김천성 부사장(eSSD PD 담당)과 최준용 부사장(HBM사업기획 담당)은 ‘Where AI begins: Full-Stack Memory Redefining the future’라는 주제로 기조연설을 진행했다. 김천성 부사장은 이번 기조연설에서 “AI 산업이 AI 학습에서 AI 추론으로 빠르게 전환됨에 따라 메모리 기술의 진화가 필수적”이라고 전하며 “SK하이닉스의 스토리지 설루션은 AI 추론 시나리오에서 데이터 집약적인 워크로드에 빠르고 안정적으로 액세스할 수 있도록 설계되어 있다”고 설명했다.

이어 최준용 부사장은 “높은 대역폭과 낮은 전력 소모라는 구조적 장점을 갖춘 HBM은 고객들의 다양한 요구를 충족할 수 있다”라며, “AI 시스템의 확장성과 TCO를 형성하는 두 가지 핵심 요소인 성능과 전력 효율성을 충족하기 위해 다양한 AI 환경에 최적화된 포괄적인 메모리 포트폴리오를 제공할 것”이라고 전했다.

3일간 이어진 세션 발표에서는 회사의 구성원들이 주요 강연자로 참석해 메모리 기술과 인프라 확장, 비휘발성 및 고효율 메모리 기술, AI 인프라와 LLM 학습 최적화, 데이터 분석 및 거버넌스, AI 기반 인재 관리 등에 대해 발표하며 차세대 AI 시장에 대한 인사이트를 공유했다.

또한, SK하이닉스 강선국 부사장(미주DRAM기술 담당)은 NVIDIA가 주관한 Memory and Storage Scaling for AI Inferencing에 대한 특별패널 토론에 참여해 AI 기술 동향과 산업 간 협력 방안에 대해 깊이 있게 논의했다. 그는 “AI 학습에는 원시 대역폭이 중요하지만, AI 추론에는 이를 넘어선 지능형 메모리와 스토리지 설루션이 필요하다”며, 초고성능 네트워킹과 스마트 메모리 기술이 AI 추론 처리량을 획기적으로 높일 수 있다고 강조했다.

이번 행사를 통해 SK하이닉스는 혁신적인 제품들을 다양하게 선보이며, 메모리 및 스토리지 분야에서의 뛰어난 기술 역량을 널리 알렸다. 앞으로도 AI 시대의 변화하는 요구에 부응하여 끊임없는 연구개발을 이어가고, D램과 낸드 전 영역에서 독보적인 AI 메모리 리더로서의 입지를 더욱 확고히 다져 나갈 계획이다.

]]> [AI 산업 생태계 톺아보기 1편] 밸류 체인으로 보는 AI 산업 생태계 /exploring-the-ai-industry-ep1/ Thu, 31 Jul 2025 00:00:10 +0000 /?p=51373 AI가 수십 년 걸리던 신약 개발을 획기적으로 단축하고, 자율주행 성능을 한층 더 고도화하며, 금융 거래의 보안을 강화하는 등 새로운 산업 패러다임을 이끌어나가고 있다. 이제는 직장, 학교, 가정 심지어 여행지에서도 AI가 활용되는 등 일상과 사회가 빠르게 변화되고 있는 오늘날, AI 산업 생태계를 총체적으로 조망하는 시도는 이 시대를 살아가고 있는 모든 이들에게 의미 있는 인사이트가 될 것이다. ‘AI 산업 생태계 톺아보기’ 시리즈가 총 3회에 걸쳐 친절한 길잡이가 되고자 한다.

AI 산업 생태계란?

1950년대 최초로 제시된 AI라는 개념은 당시 여러 과학자들의 연구 노력에도 불구하고 컴퓨팅 인프라, 논리 체계, 데이터 부족 등의 한계로 수십 년간 침체기를 겪었다. 그러던 1990년대 AI가 웹에서 스스로 규칙을 찾아 학습하는 ‘머신러닝(Machine Learning)’이 등장하면서, 이를 기반으로 유의미한 성과들이 나오기 시작했다.

2006년 AI의 아버지라 불리는 제프리 힌턴 교수가 인공신경망의 성능을 높일 수 있는 이론을 제시하며, AI를 대표하는 알고리즘인 ‘딥러닝(Deep Learning)’의 기초 개념을 정립했다. 이후 2010년대 인간 뇌처럼 병렬 연산을 하는 GPU(Graphic Processing Unit)의 발전과 함께, 네트워크 확장에 따른 데이터의 팽창으로 인해 AI 학습과 발전이 가속화되기 시작했다. 2020년대까지 기술적 도약을 거듭하던 AI는 거대언어모델(Large Language Model, LLM)이 탑재된 ‘생성형 AI(Generative AI)’로 진화하며 인류의 다양한 영역에서 지금의 커다란 생태계를 구축해 나가고 있다.

모두가 AI 산업의 변화와 확장을 이야기하고 있는 지금, 과연 ‘AI 산업 생태계’는 어떤 모습일까? ‘AI 산업 생태계’는 통상적으로 AI 기술의 개발부터 응용, 인프라 구축, 정책과 규제에 이르기까지 여기 참여하는 기업, 정부, 학계, 사용자 등 다양한 주체들이 상호작용하며 형성하는 매우 거대하고 복합적인 산업적·사회적 구조를 의미한다. 이를 조망하는 방법도 특정 국가나 산업, 기술, 이해관계자 등에 따라 여러 관점과 층위가 있을 수 있다. 본 시리즈에서는 단계적인 AI 밸류 체인(Value Chain, 가치 사슬)의 관점으로 AI 산업 생태계를 조망하고자 한다.

5가지 영역으로 보는 AI 산업 생태계

큰 그림에서 보면 AI 산업 생태계는 다음과 같은 5개 영역으로 구성된다.

▲AI가 다양한 분야에서 사용되는 산업별 적용·활용 영역 ▲이러한 활용을 가능케 하는 AI 모델·플랫폼 영역 ▲AI 모델이 작동할 수 있는 기술 제반을 제공하는 AI 인프라 영역 ▲이러한 AI 인프라에서 핵심적인 연산 가속을 제공하는 AI 연산 가속기 영역 ▲그리고 고도의 AI 연산을 기술적으로 가능케 하는 AI 연산 인프라 영역으로 이어지는 구조다. 이 중 AI 연산 인프라는 AI 생태계의 기반이자 출발점이다. 세계 최고 수준의 AI 메모리를 개발·제공하는 SK하이닉스는 AI 연산 인프라 영역의 글로벌 리더로서 전체 AI 생태계를 가능케 하는 중요한 역할을 담당하고 있다.

1) 산업별 적용·활용 영역

산업별 적용·활용 영역은 AI가 제조·유통·금융·의료·공공 등 실제 산업 분야에서 각각의 니즈와 상황에 맞게 적용·활용되고 있는 영역이다. 과거에는 오랜 시간이 걸리고, 높은 수준의 인적 관리감독이 요구되었던 업무를 AI가 훨씬 빠르고 효율적으로 처리해 생산성과 효율성을 혁신적으로 높이고 있다. 제조업의 경우, 디지털 트윈(Digital Twin)*을 통해 실시간으로 공장 운영을 시뮬레이션한다. 이를 통해 문제를 사전에 예측·대응하거나, AI를 기반으로 생산 자동화, 품질 검사, 유지·보수를 진행해 제조 효율성을 극대화할 수 있다. 실제로 마이크로소프트, 구글, 세일즈포스, 팔란티어, 오라클 등 많은 테크 기업들이 다양한 산업별 AI 솔루션을 제공하고 있다. BMW의 경우, 마이크로소프트의 IoT 기술과 AI 솔루션을 활용해 차량 개발 과정의 데이터 처리 속도를 10배 이상 높여 신차 개발의 효율성을 크게 높였다.

* 디지털 트윈: 현실의 사물이나 시스템을 가상 공간에 동일하게 구현한 디지털 복제 모델. 이를 통해 실제 환경에서 발생하는 데이터를 실시간 수집 분석하여 상황 예측, 운영 최적화 등 지원

2) AI 모델·플랫폼

이러한 AI의 활용을 가능케 하는 것이 바로 AI 모델·플랫폼 영역이다. 일상적으로도 널리 쓰이는 생성형 AI와 거대언어모델이 여기에 해당한다. 생성형 AI는 프롬프트에 대응하여 텍스트, 이미지 등을 생성하는 인공지능이다. 거대언어모델은 방대한 양의 데이터를 학습한 언어 모델로, 텍스트를 생성·요약·번역하는 등 생성형 AI 작업을 수행하는 데 필수적인 역할을 한다. 우리에게도 익숙한 오픈AI의 챗GPT, 구글 딥마인드의 제미나이(Gemini), 메타의 라마(LLaMA), 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)가 대표적인 예다. AI 모델·플랫폼이 산업별 활용의 기반이자 혁신을 주도하는 촉매제이기에, 앞으로도 이들의 기술적 진화가 중요하다.

3) AI 인프라

그런데 AI 모델·플랫폼은 방대한 데이터를 바탕으로 복잡한 작업을 수행해야 한다. 오픈AI의 챗GPT-4의 경우, 파라미터(매개변수)의 수를 공식적으로 공개하지는 않았지만 1조 개가 넘는 것으로 추정된다. 이러한 데이터를 빠르게 처리하기 위해서는 막대한 규모의 인프라가 필요하다.

AI 인프라 영역은 AI 연산과 모델을 운영할 수 있도록 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 호스팅, 소프트웨어, API(Application Programming Interface) 등을 제공하는데, 구체적인 예로는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트의 애저(Azure), 구글의 구글 클라우드(Google Cloud) 등이 있다. 방대한 데이터를 더 안전하고 효율적으로 보관·관리하고, 이로 인해 폭증하는 전력 수요에 대응해 지속가능성을 확보하기 위해 AI 인프라 영역도 끊임없는 혁신을 추구하고 있다.

4) AI 연산 가속기

AI 인프라 영역의 핵심적인 요소가 바로 AI 연산 가속기 영역에 해당되는 GPU(Graphics Processing Unit)다. 오랫동안 컴퓨터의 두뇌 역할을 해 온 CPU가 명령어를 순서대로 처리하는 것과 달리 GPU는 병렬 처리에 특화된 그래픽 처리 장치다. 초기에 GPU는 게임용 이미지 처리를 위해 사용되다가 점차 AI 개발을 위한 머신러닝과 딥러닝 등에도 사용되면서 AI 산업 생태계에서 중요한 역할을 수행하게 되었다. 현재 이 제품을 개발·공급하는 업체로는 엔비디아(H100, H200, B100, B200 시리즈), AMD(MI300, MI350 시리즈), 인텔(Gaudi2, Gaudi3 시리즈) 등이 있다.

거대언어모델 학습과 추론을 가속화하는 GPU는 AI의 개발과 운영에 필수적인 요소다. 전 세계적으로 GPU 품귀 현상과 확보 전쟁이 벌어지고 있을 정도다.

5) AI 연산 인프라

AI 연산 인프라 영역은 이러한 GPU가 고성능 AI 연산을 할 수 있게 만드는 원천이다. AI 모델의 학습·추론이 끊김 없이 작동하도록 고성능 연산 환경을 제공하는 것이 바로 고대역폭 메모리 반도체, HBM(High Bandwidth Memory)이다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 기존 D램보다 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치·고성능 제품으로, AI 기술 그리고 GPU의 발전과 함께 급성장해 왔다.

글로벌 시장에서 HBM을 선도하는 기업은 바로 SK하이닉스다. 2013년 세계 최초로 1세대 HBM 개발을 시작으로, SK하이닉스는 올해 3월 6세대 제품인 HBM4 12단 샘플을 세계 최초로 주요 고객사에 제공했다. AI 산업에서는 ‘HBM 없이는 AI도 없다’는 이야기가 있을 만큼 HBM은 AI 산업 생태계를 추동하는 핵심적인 역할을 담당하고 있다.

미래 혁신을 위한 협력과 경쟁

이렇듯 AI 산업 생태계는 ▲산업별 적용·활용 영역 ▲AI 모델·플랫폼 영역 ▲AI 인프라 영역 ▲AI 연산 가속기 영역 ▲AI 연산 인프라 영역으로 이어지는 선형적 구조를 보인다. 동시에 여러 빅테크 기업이 복수의 영역에서 활동하는 중복적인 밸류 체인으로 연결된다. 중요한 사실은 다양한 영역의 기업들이 상호 긴밀히 연결되고 협력한다는 점이다. 그 이유는 AI가 하나의 기업이나 기술로는 완결될 수 없는 거대하고 복잡한 체계이기 때문이다. AI 산업 생태계에서 연결과 협업은 선택이 아닌 필수다.

동시에 AI 산업 뉴스에서 빠지지 않는 토픽이 기술 경쟁과 패권 다툼이다. AI 기술이 빠르게 발전하고 관련 시장이 폭발적으로 성장하면서 세계 각국의 정부와 테크 기업들은 경쟁적으로 AI에 투자하고 이를 활용한 혁신에 드라이브를 걸고 있다. 최근 대한민국 정부도 ‘AI 3대 강국 진입’을 목표로 향후 100조 원의 투자 계획을 발표했다. 이러한 변화 속에서 SK하이닉스를 포함한 각 기업의 기술과 전략은 AI 산업 생태계 전반에 중대한 영향을 미치고 있다.

다음 편에서는 AI 산업 생태계 내에서 SK하이닉스의 역할과 리더십에 대해 살펴볼 예정이다.

]]> ‘LVS, DRC?’ 반도체 설계 용어, 하닉어사전으로 완전 정복! /skhynix-ambassador-hy-dictionary-ep2/ Tue, 22 Jul 2025 00:00:20 +0000 /?p=51103

▲ 하닉어사전 숏폼 콘텐츠 중 일부

“레이아웃 짠 거 LVS 돌려봤어?”
“네, 돌려봤는데 오류가 있어서요. 타이밍 클로저랑 DRC도 확인하려고요.”

선배들과 함께 이동하는 차 안, 언뜻 보면 대화가 잘 이뤄지는 것 같지만 신입사원 수형의 머릿속엔 물음표만 계속 쌓이고 있다. 선배들이 사용하는 전문용어와 약어를 하나도 이해할 수 없기 때문이다.

수형과 같은 이들을 위해 준비된 영상이 있다. ‘하닉어사전’이 바로 그 주인공! SK하이닉스 대학생 앰버서더가 공정별 반도체 관련 전문용어를 MZ세대의 언어로 쉽게 풀어낸 숏폼 콘텐츠 시리즈로, EP.01 R&D 공정 편[관련기사]에 이어 이번엔 EP.02 반도체 설계 편으로 돌아왔다.

반도체 설계, 디테일이 성능을 좌우한다

스마트폰부터 자동차, 서버, 가전제품까지, 현대 사회의 거의 모든 전자기기는 반도체에 의해 구동된다. 반도체가 이처럼 중요한 역할을 하기 위해선 작은 칩 안에 수십억 개의 트랜지스터를 정교하게 배치하는 복잡한 공정이 필요한데, 그 시작 단계에서 각 트랜지스터를 어떻게 배치하고 연결할지 ‘밑그림’을 그리는 작업이 바로 ‘설계’다. 물론 단순한 ‘그리기’ 이상의 고난도 작업이 필요하다. 회로의 논리적 구조부터 실제 제조를 위한 물리적 배치까지 모두 고려해야 하며, 이를 위해 단계마다 정밀한 검증이 이뤄져야 한다.

  •  레이아웃 – 설계의 실체를 그리다
    설계 과정은 회로의 논리적 구조를 만드는 ‘회로 설계’ 단계와 칩의 물리적인 형태를 정의하는 ‘레이아웃(Layout) 설계’ 단계로 크게 구분할 수 있다. 회로 설계 단계에서 논리 구조에 따라 회로의 배열을 결정하면, 레이아웃 설계 단계에서는 트랜지스터, 배선, 금속층 등 모든 소자와 연결을 실제로 제조할 수 있도록 2차원 평면에 배치한다. 다시 말해 이론으로만 존재하는 설계도를 실제 제조에 활용할 수 있는 도면으로 완성하는 과정이라고 할 수 있다.

▲ LVS 시각화

  •  LVS – 논리와 현실을 일치시키다
    이렇게 현실에 구현된 도면(Layout)이 이론상 회로의 논리 구조(Schematic)를 제대로 반영하고 있는지 검증하는 과정이 바로 LVS(Layout Versus Schematic)다. 검증 결과, 만약 일치하지 않는 부분이 발견되면, 그 칩은 오작동하거나 전혀 동작하지 않을 수도 있다. 따라서 LVS는 회로 설계와 제조 현실 사이를 잇는 가교라고 할 수 있다.

▲ 타이밍 클로저 시각화

  • 타이밍 클로저 – 정해진 시간을 지키도록 설계를 조정하다
    회로가 올바른 순서로 작동하려면, 모든 신호가 정해진 시간 안에 각 위치에 도달해야 한다. 이를 위해 수행되는 작업이 타이밍 클로저(Timing Closure)다. 클럭 주기를 기준으로 셋업 시간, 홀드 시간 등의 조건을 만족하도록 설계를 조정하는 과정으로, 이 과정은 고속 동작이 요구되는 반도체일수록 더욱 중요하다. 이 과정이 완료되지 않으면 회로는 정상적으로 동작하지 않으며, 속도나 전력 소모에도 큰 영향을 미친다.

▲ DRC 시각화

  • DRC – 한계를 점검하다
    마지막으로 설계가 제조 공정의 물리적 한계를 넘어서는지 점검하는 과정이 DRC(Design Rule Check)다. 반도체는 나노 단위로 정밀하게 제조되기 때문에, 트랜지스터 사이의 간격, 배선의 폭, 금속층의 간섭 등 다양한 제조사별 설계 규칙을 반드시 지켜야 한다. DRC는 일종의 ‘제조 가능성’을 검증하는 과정으로 이 과정에서 규칙 위반이 발생하면 공정 중 결함이 발생할 수 있다는 뜻으로 해석된다.

설계 용어, 더 이상 어렵지 않다!

복잡한 전문 용어도 명료한 설명과 시각적 자료와 함께하면 쉽게 이해할 수 있다. 반도체 설계도 눈에 보이지 않는 정교한 작업이지만, 개념을 이해하고 나면 그 구조가 명확하게 보이기 시작할 것이다.

다음 에피소드도 기대해 주세요!

기술과의 접점을 만들어 용어 이해를 돕는 하닉어사전! 앞으로 다양한 반도체 공정이 숏폼 시리즈로 계속 소개될 예정이다. 곧 이어질 EP.03에도 많은 관심을 기울여 주길 바란다.

]]>