아이폰15 프로 시리즈에서 잠깐 사용해도 온도가 46~47도까지 올라가면서 예상보다 우려가 많은데요. 새로 탑재한 A17 Pro의 경우 세계 최초 tsmc의 3nm 공정 N3B를 적용했는데 수율 55% 밖에 나오지 않아 퀄리티가 떨어지는 것 아닌지 의심이 됩니다. 또 한편으로는 애플의 저명한 분석가 궈밍치는 칩셋 문제라기 보다는 티타늄 바디의 패시브 쿨링이 잘 되지 않는다는 이야기도 나오는데요. 기술적으로 어떤 배경일 수 있는지, 향후 애플 판 GOS 가 적용되는 것인지 알아보도록 하겠습니다!
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Edited by RM봄
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#아이폰15 #애플 #GOS #A17Pro #TSMC #3nm #Titanium #Galaxy
tsmc 모리스창 (장준머우) 이후 CEO를 지내고 있는 웨이저자가 tom's hardware 인터뷰에서 인텔의 파운드리 경쟁력에 도발을 했습니다. 올해 하반기 3nm, 내년 상반기 2nm (20A), 하반기 1.8nm (18A) 의 바쁜 걸음 중인 인텔 파운드리의 실제 성능, 전력, 면적 (PPA)는 25년에 출시될 tsmc의 개선된 3nm 공정 N3P에 준하거나 못하다는 말인데요. Gate-all-around (GAA)구조의 RibbonFET과 후면 전력 공급 네트워크 (Back-Side Power Delivery Network)까지 접목한 인텔의 공정인데 tsmc는 왜 경쟁력이 없다고 생각하는 걸까요?
#tsmc #3nm #인텔 #1.8nm #파운드리
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Edited by 이진이
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인텔 다이렉트 행사에서 ARM CEO, Microsoft CEO 사티아 나델라는 물론, 미국 상무부장관까지 등장하는데요. 1.8nm 칩을 제조하게 된 Microsoft 자체 칩 수주라는 깜짝 발표와 함께 본격적으로 칩스법의 보조금 지급의 가장 큰 수혜자로 기대되는 인텔, 팻 겔 싱어는 행사 내내 미소가 가득합니다. 2030년 파운드리 시장 2위를 이야기하며 미국 곳곳에 팹이 건설되고 있는 지금, 인텔의 재정비된 로드맵을 바라보며, tsmc 와의 경쟁이 어떻게 진행될지 정리해보았습니다.
#인텔 #tsmc #1.8nm
*인텔 컨퍼런스 중계 결과를 공유해주신 “블레이더영혼” 님께 감사 인사를 드립니다!
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Edited by 이진이
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tsmc가 새로운 공정 로드맵을 발표하였습니다. 2nm에서 드디어 Gate-All-Aroud 구조를 사용하고 BSPDN과 같은 후면전력공급네트워크는 인텔의 PowerVia와는 다른 Power Rail 구조로 가는데요. 이보다 더 중요한 것은 1.6nm (A16)으로 가더라도 High NA EUV를 도입하지 않고 자체 노하우로 EUV를 사용하여 대응한다는 거죠. 단순히 차세대 노광 장비만 가져온다고 갑자기 공정 제조 능력이 올라가는 것이 아닌 것을 tsmc가 데이터로 보여주었습니다.
#tsmc #2nm #1.6nm
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Edited by 이진이
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애플이나 퀄컴 등 3나노 기반 제품들이 나오고 있는 상황에서 파운드리 선두주자 TSMC는 물론 오래전부터 인텔에서 PowerVia라는 브랜드로 더 잘 알려진 후면 전력 공급 네트워크, BackSide Power-Delivery Network BSPDN에 일제히 관심이 높아지는데요. FinFET에서 GAA로 넘어가는 것도 모자라 공정 과정에서의 거대한 변화를 이는 BSPDN이 왜 꼭 필요한지를 알려면, 웨이퍼에 트랜지스터를 만드는 FEOL 이후 금속들로 전력과 신호 선을 연결하는 BEOL과정에서의 한계를 알아야 합니다. 반도체 로직 공정 과정을 알게 되면 왜 IR Drop과 같은 것이 문제가되는지 이해할 수 있는데요. 오늘은 BSPDN이 차세대 로직 공정 파운드리 기술에 왜 핵심기술이 되었는지 정리하였습니다.
#반도체 #2nm #파운드리
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Edited by 이진이
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NVIDIA 젠슨황 CEO는 이번 실적 발표에서 차세대 AI GPU인 Blackwell의 결함을 인정하고 또 이를 해결했다고 발표했습니다. 포토마스크 변경으로 수율을 올리기 위한 작업이라고 설명하며, 하반기 B200 칩 생산에 지연이 없을 것이라고 이야기한 것인데요. 얼마 전 설계/생산 결함으로 최대 3개월까지 지연될거라고 소문이 돌았던 것과 이번 결함이 정말 큰 이슈인지, 이번에 변경했다는 마스크는 무슨 역할을 하며, tsmc 잘못은 없는지 정리해보았습니다.
#엔비디아 #B200 #결함
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Edited by 이진이
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x86 최초 ARM의 전성비를 이겼습니다. 인텔의 노트북용 칩 Core Ultra 2세대, 코드명 Lunar Lake의 칩이 드디어 출시되었습니다. 본격적인 노트북 제품은 9월 24일에 출시 예정인데, 전성비가 미쳤네요. 인텔 공정은 베이스 타일의 포베로스 D2D 인터포저로 엮는 것만 하고 tsmc N3B 공정까지 활용하여 일정 지연 없이 우수한 성능, 우수한 전력 소비로 주목받고 있는데요. 특히 하이퍼 스레딩을 없애고 단일 코어의 엄청난 성능 증가는 눈에 띄며 데스크톱 PC에서도 기대하게 합니다. LPDDR5X를 일체화한 SoC로 애플과 비슷한 구조를 가진 루나레이크 정리해보았습니다.
#인텔 #루나레이크 #LunarLake
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인텔의 파운드리 매각설과 FPGA 사업부 매각설에 시장 조차 더이상의 재기를 상상하기 힘든 상황인데요. 14nm 공정을 7년동안이나 사용하며 첫 공정 지연을 한 인텔은 이후 사파이어래피즈, 13세대 14세대 cpu의 결함 이슈 등 다양한 문제를 안으며 계속 위기를 겪었습니다. 지난 2022년 인텔 비전 행사에서 2025년에 반드시 일어나겠다고 했던 인텔이 4년만에 5개의 반도체 공정을 성공하겠다는 말이 무색하게 20A 공정은 포기, 18A은 브로드컴으로부터 양산 승인을 받지도 못했는데요. 과거 인텔 영광의 시대부터 지금까지의 공정 개발 내용을 살펴보면서 현재 반도체 제조와 관련된 내용을 정리해보았습니다.
#인텔 #파운드리 #반도체
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인텔의 매출/영업이익 난으로 인해 파운드리 분사를 공식화하면서 시장의 반응이 좋은데요. 유럽의 독일, 폴란드 팹 건설을 잠정 보류하는 대신 미국은 지속하면서 재기를 노리고 있습니다. 그 와중에 AWS의 자체 AI 커스텀 칩의 패브릭 설계를 인텔 18A으로 제조한다는 것이 알려지면서 관심이 모아지고 있는데요. Inferentia나 Tranium과 같은 AI 칩은 아니지만, 초대형 클라우드 사업자인 AWS가 AI 칩을 연결하는 패브릭을 인텔 18A으로 설계한다는 것은 의미가 있습니다. Microsoft 역시 이전에 자체 칩 설계를 인텔 18A으로 한다는 말이 있었는데요. Qualcomm에는 퀄을 받지 못했고 tsmc의 3nm급이라고 평가받는 이 공정이 제대로 성숙화될만한 조건이 갖추어지고 있습니다.
#인텔 #파운드리 #AWS
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tsmc 3nm 공정이 없다면 현재 반도체 시장이 멈춥니다. N3B와 N3E 공정을 토대로 애플의 아이폰 16 시리즈, 맥북 아이패드의 M3, M4 칩은 물론 인텔의 랩탑용 칩 루나레이크와 함께 향후 NVIDIA H200 과 Rubin, AMD의 Turin 아키텍처의 서버용 CPU까지 쏟아지는데요. 3nm 공정 별로 향후 N3P, N3X 공정이 등장할 예정에 각 공정 별 어떤 차이가 있는지, 어떤 제품들이 나오는지 정리해보았습니다.
#tsmc #3nm #반도체
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![[유리기판 1부] 엔비디아 AI GPU 없어서 못파는데... tsmc, 빠르게 생산하지 못하는 이유는 ㅇㅇㅇㅇ 때문 (CoWoS)](https://i.ytimg.com/vi/xgXLHg8aTTM/maxresdefault.jpg)
안녕하세요, 오늘은 TSMC의 인터포저 기술과 관련된 흥미로운 강연을 소개해 드리겠습니다. 최근 NVIDIA의 칩 생산 부족 사태의 원인으로 지목되고 있는 이 기술은, TSMC조차도 해결하기 어려운 난제로 알려져 있습니다. NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 "유리 기판 좀…"이라며 안타까움을 표현했는데요, 이는 TSMC가 아무리 잘 해도 코어스 패키지를 만들기 위해서는 다른 파운드리 업체와의 협력이 필수적이기 때문입니다. 현재 NVIDIA는 UMC 등 다른 업체와 협력 중이며, 2024년에는 코어스 생산 케파를 확대할 계획이라고 합니다. 이로 인해 인터포저 생산량 역시 증가할 것으로 예측되고 있습니다. 그렇다면 왜 이런 일이 발생하는 걸까요? 강연에서는 인터포저의 종류와 장단점, 그리고 향후 전망에 대해 자세히 다룰 예정입니다. 반도체 업계의 최신 트렌드에 관심 있는 분들께 유익한 시간이 될 것으로 기대합니다.
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갤럭시 워치 7 40mm를 구매한 이유를 소개합니다. 워치 4에서 업그레이드한 이유, 애플워치나 가민 대신 이 모델을 선택한 배경, 그리고 울트라 모델을 사지 않은 이유를 공학적인 시각에서 분석했는데요. 갤럭시 워치 7이 과연 러너에게 적합할까요? 워치 4에서 7로 넘어오면서 느낀 변화와 기술적인 차이를 분석해보고, 3nm 칩셋, 듀얼 밴드 GPS, 심박수 모니터링 등 워치 7만의 강력한 기능을 통해 애플워치나 가민 대신 선택할 가치가 있는지에 대한 솔직한 생각을 정리해보았습니다.
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인텔의 데스크톱용 신규 프로세서 Core Ultra Series 2, 코드명 Arrow Lake 는 인텔이 주장했던 벤치마크 수치보다도 최대 10% 낮은 성능을 보이는 동시에 결함이 있다는 이야기가 제기되면서 또 한번 이슈인데요. Meteor Lake에서와 같이 Tile 구조를 통해 수율을 높이는 방식을 채택했던 인텔은 Arrow Lake에서 tsmc가 제조하게 되면서 설계의 인텔과 제조의 tsmc가 만난 역작으로 기대되었습니다. 그러나 실제 성능이 제대로 나오지 않은데, OS와 BIOS 최적화, microcode 알고리즘의 수정으로 12월 초까지는 수정해놓겠다며, 기대했던 바가 아니라는 인텔의 공식 발언이 있었는데요. 원인으로 지목받는 P 코어, E 코어의 OS 스케줄링 이슈 문제가 무엇인지, 여전히 해결되지 않고 있는 전 세대 Rator Lake의 이슈 문제들과 결부하여 최강이라는 이름의 자리 조차 리사수 AMD의 라이젠에 밀리고 있는 현 상황을 분석하였습니다.
#인텔 #애로우레이크 #결함
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아이폰 18이 TSMC 대신 인텔 파운드리에서 생산될 가능성이 제기되고 있습니다. 애플이 새로운 파운드리 전략은 반도체 업계의 지형을 크게 바꿀 수 있다는 것인데요. 최근 tsmc의 3nm 공정 웨이퍼 단가는 2만달러 이상으로 치솟을 것으로 예상되고 있어 팹리스들의 부담이 가중되고 있는 상황인데요. 내년의 주류가 될 N3P, N3X 와 같은 공정과 5nm (N5, N4, N4P) 등의 주력 노드들은 내년까지 팹 전원 풀 가동으로 예상되는 상황에서, 세계에서 가장 많은 칩을 생산하는 아이폰 시리즈 칩셋을 인텔이 생산하게 된다면 과거의 tsmc처럼 인텔 역시 제조경쟁력이 올라갈 가능성이 있습니다. 특히, 인텔의 최신 기술인 ‘RibbonFET’과 ‘PowerVia’가 모두 적용된 1.8nm (18A) 이하 공정에서 tsmc와 견줄만한 성능을 낼지, 충분한 수율로 생산성이 나올지가 관건인 상황인데요. 트럼프 2기 행정부는 자국 보호무역주의가 강해질 것으로 예상되는 가운데, 미국 내 팹 활성화를 위해서도 인텔의 파운드리가 그저 망할 것 같지는 않은데요. 이번 영상에서는 애플이 왜 TSMC를 대신할 파운드리를 고려하고 있는지, 인텔 파운드리의 가능성과 도전 과제, 트럼프 2기와 미국 반도체 산업 재편의 연관성 등을 분석합니다.
#아이폰18 #애플 #인텔
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NVIDIA AI 데이터센터 용 GPU가 시장에서 품귀 현상을 보이는 이유, 핵심은 바로 TSMC의 ‘CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate)’ 공정 병목에 있는데요. CoWoS 기술은 고성능 GPU를 위한 필수 공정이지만, 생산 용량에 한계가 있습니다. 현 레티클 한계에 따른 칩의 가장 큰 사이즈 858mm2 보다 더 넓은 범위로 칩들을 서로 연결하기 위한 실리콘 인터포저는 웨이퍼 전공정 과정을 거치기에 웨이퍼 당 나오는 인터포저 개수 자체가 일반 칩도다 훨씬 작은데요. 이번 영상에서는 CoWoS 공정의 기술적 원리와 병목이 발생하는 구조를 설명합니다. 또한 TSMC가 CoWoS 공정에 대규모 투자를 단행하며 병목 해결을 시도하고 있는 상황, 인텔, 삼성을 비롯한 다른 파운드리들이 투자를 줄이는 상황에서 압도적 1위 tsmc의 행보가 더욱 과감해보이는데9요. CoWoS 공정이 향후 AI 반도체 시장에 미칠 파급력도 분석해 보았습니다.
#TSMC #엔비디아 #GPU
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2025년 양산 목표인 tsmc 2나노 공정의 초기 생산 테스트 수율이 60%라는 놀라운 결과가 대만 자유시보를 통해 전해졌는데요. 인텔 18A의 수율이 10% 미만, 삼성 파운드리 3나노 2세대가 20% 수준이라고 루머가 돌고 있는 상황에서, FinFET 대신 최초로 Gate-All-Around 구조를 채택한 tsmc 2nm의 수율이 60%라 놀라움을 사고 있습니다. 애플, AMD, NVIDIA, Mediatek 등 수많은 기업들이 관심을 보이는 상황에서 얼마 전 인텔 퇴임했던 전 CEO 팻 겔 싱어는 SNS를 통해 수율을 %로 이야기하는 건 잘못된 게 많다는 의견을 주었는데요. 칩 크기와 Defect Density에 따라 달라지는 수율의 계산 방법에 대해 정리하면서 팻 겔싱어의 생각과 tsmc의 웅장한 기술력에 대해 살펴보았습니다.
#2nm #인텔 #tsmc
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애플의 맥북, 아이패드 및 서버용 프로세서로 채택될 M5 칩이 기존의 단일 SoC 설계가 아닌, CPU와 GPU를 분리한 칩렛 설계를 채택하여 성능과 효율성을 극대화할 것으로 기대됩니다.
TSMC의 최신 SoIC(System on Integrated Chip) 패키징 기술이 적용될 것이라는 전망이 궈밍치 분석가로부터 알려지게 되었는데요. AMD의 3D V Cache 기술에 일찍이 적용된 3D 칩 스태킹과는 조금 다르게 수평적으로 연결하는 horizontal molding 방식으로, 열 관리와 전력 효율이 향상될 전망입니다. 애플은 이러한 기술을 통해 소비자용 Mac과 AI 클라우드 서버 모두에서 성능 향상을 목표로 하고 있는 것으로 알려져있는데요.
내년도에 출시한 M5, M5 Pro, M5 Max와 더불어 내후년 M5 Ultra까지, 애플의 Private Cloud Compute를 통해 On-Device AI와 서버용 AI까지 모두를 아우르는 동시에, 2나노 적용을 포기하고 N3P 공정을 사용했음에도 칩렛을 통한 수율 향상과 성능 개선을 노리고 있습니다.
#애플 #M5 #TSMC
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TSMC, 인텔, 삼성전자 파운드리가 진입하고 있는 2나노미터 시대의 기술적 차이점을 정리해봅니다. FinFET에서 이제 GAA(Gate-All-Around) 구조의 전환, 각 기업들의 차별성과 기술 전략을 심층적으로 분석하였는데요. TSMC의 Nano Sheet, 삼성전자의 MBCFET(Multi-Bridge Channel FET), 그리고 인텔의 RibbonFET 기술은 각각 고유한 설계 철학을 반영합니다.
이 기술들은 더 작은 칩 크기와 더 높은 전력 효율을 달성하기 위해 필수적입니다. 영상에서는 Nano Wire와 Nano Sheet의 물리적 구조 차이와 그 성능적 의미를 정리하고, 각 기술이 전력 소모와 성능에서 어떤 경쟁력을 가지는지도 비교합니다.
#tsmc #삼성 #인텔
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TSMC와 인텔이 2나노미터 공정에서 도입한 BSPDN(후면 전력 공급 네트워크) 기술을 소개합니다. 이 혁신적인 기술은 웨이퍼의 앞면과 뒷면을 모두 활용하여 전력 공급 효율을 극대화하는데요. BSPDN을 통해 전력선과 신호선을 분리함으로써 회로 간섭을 최소화하고, 칩의 성능과 전력 효율을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 이 기술은 고성능 컴퓨팅과 인공지능(AI) 반도체의 발전에 중요한 역할을 합니다.
하지만 구현 과정에서의 복잡성과 비용 증가 등의 도전 과제도 존재합니다. 영상에서는 BSPDN의 작동 원리, 장점, 그리고 한계점에 대해 자세히 다루며, 이 기술이 반도체 산업에 미칠 영향에 대해 분석합니다. 또한 각 기업 별로 수행하고자 하는 철학이 다른데, 보수적인 tsmc와 1등을 쫒는 인텔의 설계/제조 차이점도 확인해보시죠
#tsmc #BSPDN #효율
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이번 영상은 TSMC와 인텔 간의 JV 루머를 정치적·기술적 관점에서 심도 있게 분석합니다. 정치권에서 제기되는 TSMC 엔지니어 파견 설이 기술자 입장에서는 현실성이 없다는 점을 짚어봅니다. 인텔의 선단 공정은 이미 자체적으로 18A 및 3nm 기술을 완성 단계에 이르렀습니다. 이러한 상황에서 엔지니어 파견은 실질적 기술 지원 효과가 미미할 것으로 보입니다. 또한, 인텔과의 협력이 TSMC의 총 마진에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 분석도 있습니다. 대신, TSMC가 미국 내 어드밴스드 패키징 팹을 구축하는 전략이 더 유리하다는 점을 강조합니다. 이 전략은 생산 공정의 효율성과 공급망 최적화를 동시에 달성할 수 있습니다. 영상에서는 구글어스를 활용해 실제 팹 위치를 직접 확인하는 장면도 담았습니다. 이를 통해 지리적 요소와 기술 인프라의 중요성을 생생하게 전달합니다. 정치와 기술의 교차점을 통해 반도체 산업의 미래를 재조명하는 내용을 만나보세요.
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중국은 오랜 기간 동안 반도체 기술 의존도를 줄이기 위해 자립 노력을 강화해 왔으며, EUV 기술 분야에서도 자체 연구 개발에 박차를 가하고 있습니다. 2025년 가을 화웨이는 이 EUV 장비의 시범생산을 이야기하고 있는데요. 중국의 반도체 자립 전략은 포토레지스트 재료, 정밀 광학 및 초고진공 시스템 등 핵심 기술 부문에서 기술 개발을 집중하고 있습니다. 이를 통해 중국은 국제 제재와 기술 제한 속에서도 선진 반도체 공정에 필요한 EUV 기술의 내재화를 추진하고 있습니다. EUV 리소그래피는 극자외선(약 13.5nm 파장)을 사용하여 반도체 칩의 패턴을 미세화하는 혁신적인 기술입니다. 이 짧은 파장은 회절 한계를 극복해 5nm 이하의 선폭을 구현할 수 있도록 도와줍니다. 또한, EUV 공정은 고해상도와 정밀한 패터닝을 가능하게 하지만, 극한의 진공 환경과 정밀한 광학 부품, 그리고 복잡한 온도 제어 시스템이 필수적입니다. 그럼에도 불구하고 중국은 반도체 제조 전반에서 외부 의존도를 크게 낮추고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있을 것입니다. EUV 리소그래피의 발전과 중국의 자립 노력은 향후 반도체 산업의 판도를 바꾸는 핵심 요소로 주목받고 있습니다.
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TSMC의 ‘파운드리 2.0’ 전략은 전통적 웨이퍼 제조를 넘어 첨단 패키징과 부가 서비스 영역으로 확장해 고객 맞춤형 솔루션 제공에 주력하고 있습니다. 이는 현재 큰 반도체 흐름이기도 하지만, 독과점에 대비한 tsmc의 움직임으로도 파악되는데요. 동시에, 트럼프 행정부는 미국 내 반도체 생산 기반 강화를 위해 TSMC에 강력한 압박을 가하며, 외국인 소유 제한 등 규제 조건을 부각시키는 중에 tsmc가 퀄컴, NVIDIA, AMD와 같은 미국 설계기업들과 함께 지분을 나누어 인텔 파운드리 서비스의 JV 설립을 먼저 제안해서 화제입니다. 양사의 기술 결합이 전공정 통합보다 후공정 및 패키징 분야에서 더욱 큰 시너지 효과를 낼 가능성이 높다는 점을 분석해보았는데요. 합작 JV는 미국 내 첨단 생산 능력 확충과 기술 혁신 촉진에 기여하며, 정부 정책 지원과도 맞물려 긍정적인 효과를 낼 가능성을 분석하였습니다.
이와 함께, 트럼프 압박이 TSMC를 통해 미국 제조 기반을 강화하고, 인텔의 기술 전환에 촉매 역할을 할 가능성도 살펴봅니다. 삼성 파운드리가 조금 더 빨리 움직였다면 하는 아쉬움이 있지만, 정지훈 박사님의 medium 글까지 살펴보시면서 향후 파운드리 업계 재편에 대해 고민해보았습니다.
늘 좋은 인사이트 주시는 정지훈 박사님/대표님 감사합니다.
정지훈 박사님 Medium 기고 글 (영상 내 소개): https://medium.com/@hiconcep/t....he-crisis-of-silicon
정지훈 박사님 YouTube: https://www.youtube.com/@Infor....mationandIntelligenc
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tsmc에서 수율 60% 이상이 알려진 이후 하반기 새로운 GAA 구조를 적용한 2nm 공정 대량생산이 준비 완료되었다는 소식이 전달되었습니다. 기존 대비 성능 최대 15% 개선, 전력 효율 30% 개선을 기대하고 있는 2nm는 더 많은 팹리스들이 AI와 엣지디바이스, 아이폰 등 다양한 기기에서 프로세서 생산에 활용될 것으로 기대되는데요. 현 tsmc 2nm 공정과 함께 아이폰 매출량이 공정 전환에 따라 얼마나 바뀌었는가 까지 알아봅니다
#tsmc #2nm #GAA #수율
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AMD 리사 수 박사가 줄기차게 주장하고 적용해왔고 인텔 사파이어래피즈와 메테오레이크에서 처음 적용된 칩렛 구조를 NVIDIA는 적용하지 않고 있는데요. 소비자 게임용 GPU와 서버용 GPU를 나누어서 볼 때, 웨이퍼 칩 수율과 EUV 노광 장비의 레티클 한계에 따른 칩 면적 한계를 보면 앞으로 엔비디아가 어떻게 할지가 예상됩니다. 더욱 더 수요가 높아지는 어드밴스드 패키징, 기술적으로 분석해보았습니다
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GPU는 CPU에 비해 병렬 연산에 특화되어있다고 하죠. 그런데 그러한 GPU 수만개가 병렬로 되어있는데 ChatGPT 같은 LLM을 돌리기 위해선 GPU 끼리의 통신 속도도 충분해야 병목이 되지 않고 빠르게 돌릴 수 있습니다. 기존 PCI Express (PCIe) Gen5 보다도 7배나 높은 900GB/s의 속도를 보여주는, NVIDIA의 자체 칩 간 통신 규격 NVLINK에는 일반적으로 사용되는 NRZ와 같은 방식을 쓰지 않고 PAM4라는 기술로 초당 보낼 수 있는 정보를 대폭 늘리고, 고속도로 차선 수를 늘린 것처럼 링크 수도 확대했는데요. AI 시대 NVIDIA가 얼마나 부지런히 준비했는지를 보여주는 대목입니다.
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Edited by 이진이
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GTC 2024 키노트에서 젠슨황은 2시간의 열정적인 발표 동안 정말 엄청난 로드맵을 말했는데요.
기존 H100, H200, GH200 과 같은 AI칩보다 훨씬 뛰어난 NVIDIA 최초 칩렛 구조 MCM 적용으로 Blackwell 200을 발표했습니다.
여기에 GB200 부터 CXL을 무색하게 하는 NVLINK, 이를 잘 엮어주는 NV Switch는 tsmc 4NP 공정과 GPU를 구매하지 않더라도 AI 개발과 배포가 가능한 NIM 소프트웨어 서비스는 물론, 자체칩 설계나 다른 AI 칩 스타트업을 견제하는 FP4 지원까지 각 발표가 무엇을 의미하는지 전합니다.
#NVIDIA #Blackwell #NVLINK
'블레이더영혼' 님께서 GTC 행사 내용을 요약해서 전해주셨습니다. 감사합니다 :)
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Edited by 이진이
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반도체 집적도는 최소 18개월마다 2배 증가한다는, 인텔의 공동 창업자 고든 무어가 만든 무어의 법칙! 그리고 집적도가 높아지더라도 동일 수준의 전력 효율을 가질 수 있다는 Dennard Scaling Law!
파운드리의 초미세공정으로 3nm를 넘어 2nm, 18A, 14A이 거론되고 있는 지금, 점차 Clock 속도를 높이고 집적도를 높이는 형태의 기존 반도체 성능 개선이 힘겨운 상황인데요. 무어의 법칙이 다소 주춤한 것으로 보이는 가운데, 앞으로의 반도체 이슈를 해결하기 위한 Advanced Packaging 기술은 물론, Memory와 Processor 의 물리적 거리를 줄이는 동시에 병목을 해결하는 Processing-in-Memory 구조 모두 폰 노이만 구조 기반의 컴퓨팅을 고려하고 있습니다. 100년 후에도 우리는 이러한 계산/메모리가 나뉘어진 폰노이만 구조에 기대야 할까요? 아니면 양자컴퓨터, 뉴로모픽 반도체가 주목을 받게 될까요? 현재 상황가 앞으로의 흐름을 정리해보았습니다.
#반도체 #엔비디아 #인텔 #AMD
Written by Error
Edited by 이진이
unrealtech2021@gmail.com
반도체의 초미세화에 따라 기판에 더 작은 범프를 만들고 회로선을 만들려는 노력이 전방위적으로 이루어지는 지금, 기판을 기존 유기나 실리콘 기판이 아닌 유리, 즉 글라스 기판으로 대체하여 또 한 번 성능/전력 소모의 압도적인 개선을 노리는 기업들이 있습니다. 뒤늦게 파운드리 재진출 후 3nm, 2nm, 18A를 꾸준히 천명하는 인텔은 물론 국내 각 기업들이 이 글라스 기판의 어떤 점에 집중하고 있는지, 실현 가능한 기술인지 검토하였습니다.
#인텔 #글라스기판 #반도체
Written by 진수민, Error
Edited by 이지호
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NVIDIA Blackwell 발표 후.... 우리가 아직도 더 빠르다는 Groq. NVIDIA에 혁신이 없다고 평가한 AI 클라우드 스타트업의 설계 반도체 LPU는 무엇이 다른가
NVIDIA GTC 2024 젠슨황 기조연설에서 공개된 Blackwell 기반 GPU B100, B200 그리고 GB200. NVIDIA 최초 칩렛 구조로 설계에 NVLINK 5.0, Swtiching과 NVL72 까지 여러모로 호응을 받고 있는데요. 그럼에도 SRAM 기반으로 설계한, Groq의 LPU는 초당 500개 단어를 쏟아내는 어마무시한 결과를 냅니다. 이에 Groq CEO이자 Google의 TPU를 설계했던 조너선 로스는 “아직 우리가 빠르다” 라는 말을 남기며 다음 세대 LPU 에 대한 이야기를 언급하였는데요 . HBM을 쓰지 않고 SRAM을 채택하면서, 반도체 칩 자체를 팔기 보다는 클라우드 업체로서 경쟁력 돌파구를 찾는 Groq에 대해 다시 살펴보았습니다.
#엔비디아 #Groq #LPU
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Edited by 이진이
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NVIDIA가 GTC 2024에서 Blackwell이라는 플랫폼을 제시했는데요. 기존 Hopper GPU와 같은 H100, H200 을 별도로 이야기하기 보다는, 이러한 GPU와 superchip을 수십개~수백개 모아 만든 거대한 슈퍼컴 설비를 하나의 제품으로 판매하는 적략입니다. 이를 위해서 일찍이 Mellanox라는 기업을 인수 후 NVIDIA Infiniband 와 NVLink 등장으로 기존 Ethernet 라우터, 스위치 장비와 PCI express 기반 통신에서 훨씬 더 앞서가는 모습인데요. 향후 AI 데이터센터 확산에 따라 기존 네트워크 강자인 아리스타네트웍스에도 주목을 받고 있습니다. RDMA 기술과 RoCE 기술로부터 각각의 칩을 연결하고 훨씬 더 빠르게 지원하기 위한 방법들, 향후 네트워크 장비가 중요해질 수 밖에 없는 이유를 정리해보았습니다.
#엔비디아 #blackwell #아리스타
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Edited by 이지호
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![NVIDIA 무려 $100조 시장 출정식! Blackwell을 이은 Rubin GPU 개발 공식 선언, 지식을 생산하는 AI 팩토리 기업 엔비디아의 무서움 [한국투자신탁운용]](https://i.ytimg.com/vi/RvsK3sEz6TE/maxresdefault.jpg)
NVIDIA의 젠슨황은 Computex 2024에서 기존 GTC2024에서 소개한 다양한 GPU 및 AI 관련 플랫폼, 솔루션 소개를 했는데요. 여기에 공식적으로 HBM4 기반의 신규 GPU 아키텍처인 Rubin을 소개하고 NVLink 6세대와 더 나은 이더넷 스위치, AI 데이터센터를 짓기 위한 liquid cooling 액체냉각 + air cooling 방식까지, AI 팩토리를 만드는 기업으로서 100조 달러 시장에 도전하는 기업으로 표현했는데요. 지식을 만들어내는 AI 팩토리로서 단순히 LLM 시장뿐만 아니라 AI 신약개발 Bionemo, AI 로봇과 의료시장 등 다양한 곳으로 확장하여, 단순 반도체 칩 설계기업과는 차별화된 모습을 보입니다. 이 모든 것이 가능하면 시가총액 1위 기업이 될 것으로 보이는데... 이번 Computex2024 발표를 정리해보았습니다.
*본 영상은 한국투자신탁운용의 지원 하에 제작되었습니다.
영상 중간에 소개드린 ‘ACE빅테크밸류체인액티브 시리즈’에 대한 간략한 설명은 다음과 같습니다.
[ACE ETF 6/11(화) 상장_ACE빅테크밸류체인액티브 4종]
테크의 시대, ACE의 새로운 AI 빅테크 투자 솔루션
연금과 ISA계좌에서 절세혜택받고 빅테크 투자하는 방법!
엔비디아 수혜주?? ETF 하나로 빅테크 관련 수혜주 한번에 투자!!
⭐6월 11일 신규상장! ACE 빅테크밸류체인액티브 시리즈
: https://youtu.be/vnD-KdiCIoI?si=n1e-15EP4d6jwKTA
📌ACE 엔비디아밸류체인액티브(483320)
: https://blog.naver.com/aceetf/223470240400
📌ACE 마이크로소프트밸류체인액티브(483330)
: https://blog.naver.com/aceetf/223470250672
📌ACE 구글밸류체인액티브(483340)
: https://blog.naver.com/aceetf/223470260544
📌ACE 애플밸류체인액티브(483420)
: https://blog.naver.com/aceetf
- ACE 빅테크밸류체인액티브 ETF 시리즈
- ACE 엔비디아밸류체인액티브 (종목코드 483320)
- ACE 마이크로소프트밸류체인액티브 (종목코드 483330)
- ACE 구글밸류체인액티브 (종목코드 483340)
- ACE 애플밸류체인액티브 (종목코드 483420)
- AI 주도하는 테크 트렌드에 맞춘 액티브 투자
- 자세한 내용 : https://blog.naver.com/aceetf/223467127561
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Edited by 이진이
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ChatGPT와 함께 불어온 AI 데이터센터 구축, 여기에 탑재된 A100, H100, Blackwell Platform까지 NVIDIA의 GPU가 세상을 바꾸고 있는 중에, 이 GPU에 핵심이 되는 HBM으로 국내 메모리 업계는 물론 반도체 장비사들까지 주목을 받습니다. HBM의 수율이 낮을 수 밖에 없는 이유는 무엇인지, 기존 DDR5, GDDR7과 같은 메모리로 대체는 불가능한 것인지, CoWoS는 무엇이고 HBM에서 검사 장비가 왜 중요한지를 정리했는데요. 도쿄정밀, 어드반테스트, 테라다인과 같은 글로벌 장비사는 물론, 최근 국내에서도 한미반도체, 테크윙, 디아이, 와이씨와 같은 기업들이 HBM의 검사 장비 중요성으로 함께 주목받고 있습니다.
#NVIDIA #HBM #GPU
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Edited by 이진이
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웨이퍼를 통째로 칩으로 만드는 Cerebras에서 Wafer Scale Engine-3 (WSE-3) 기반의 AI 추론 시스템을 발표하고 클라우드 서비스까지 지원합니다. 제가 직접 테스트해보니 토큰 기준으로 초당 1800토큰이 넘는데요. 실상 세계에서 가장 빠른 AI 추론기가 맞습니다. HBM이 없이도 훨씬 더 높은 대역폭을 가지는 건 Wafer에 On-Chip Memory인 SRAM을 44GB나 실은 덕분인데요. Cerebras가 추구하는 방향과 설계 구조의 의미, 앞으로 AI 시장에서의 헤게모니 싸움에 대해 정리하였습니다.
#웨이퍼 #AI칩 #Cerebras
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Edited by 이진이
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안녕하세요, 오늘은 TSMC의 인터포저 기술과 관련된 흥미로운 강연을 소개해 드리겠습니다. 최근 NVIDIA의 칩 생산 부족 사태의 원인으로 지목되고 있는 이 기술은, TSMC조차도 해결하기 어려운 난제로 알려져 있습니다. NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 "유리 기판 좀…"이라며 안타까움을 표현했는데요, 이는 TSMC가 아무리 잘 해도 코어스 패키지를 만들기 위해서는 다른 파운드리 업체와의 협력이 필수적이기 때문입니다. 현재 NVIDIA는 UMC 등 다른 업체와 협력 중이며, 2024년에는 코어스 생산 케파를 확대할 계획이라고 합니다. 이로 인해 인터포저 생산량 역시 증가할 것으로 예측되고 있습니다. 그렇다면 왜 이런 일이 발생하는 걸까요? 강연에서는 인터포저의 종류와 장단점, 그리고 향후 전망에 대해 자세히 다룰 예정입니다. 반도체 업계의 최신 트렌드에 관심 있는 분들께 유익한 시간이 될 것으로 기대합니다.
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Edited by 이진이
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AMD 리사수, NVIDIA GPU 대응 HBM3E 기반 Instinct MI325X 발표 | CUDA, infiniband, NVLink 대응 SW 및 네트워킹 플랫폼 업그레이드
지난 10일 샌프란시스코에서의 Advancing AI 행사에서 AMD CEO 리사 수가 최신 AI 및 HPC(고성능 컴퓨팅)용 GPU ‘Instinct MI325X’를 공개했습니다. NVIDIA의 AI 및 데이터센터 시장 지배력을 겨냥해, HBM3E 기반 메모리 아키텍처를 통해 성능을 대폭 개선한 것이 특징인데요. AMD는 NVIDIA의 CUDA 및 NVLink와 같은 독자적인 소프트웨어 생태계와 네트워크 기술에 대응하기 위해, 이번 Instinct MI325X에 최적화된 새로운 소프트웨어 및 네트워킹 플랫폼을 출시했습니다. 이더넷 RoCEv2를 비롯하여 NVIDIA Bluefield DPU에 대응하는 새로운 DPU 출시까지, 다양한 전방위 기술 업그레이드를 통해 경쟁력을 크게 높이고 있는데요. Instinct MI325X의 기술적 강점이 무엇아고 NVIDIA의 아성에 도전하는 것이 위협적인 것인지를 정리해봅니다.
#AMD #NVIDIA #GPU
*블레이더영혼 님께서 AMD의 AI Advancding 행사 내용을 요약하여 전해주셨습니다. 고맙습니다 :)
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Edited by 이진이
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![[유리기판 2부] 무엇을 대체?? 미래 유리기판이 반도체 칩의 핵심이 될 수밖에 없는 이유 (FC-BGA, Wire Bonding, LCD-TFT, 글래스 코어, 글래스인터포저)](https://i.ytimg.com/vi/JDroEzSJoOI/maxresdefault.jpg)
반도체 산업에서 유리기판이 필수적인 이유로, 현재 널리 사용되는 FC-BGA와 와이어 본딩 기술은 점점 더 복잡해지는 반도체 설계에 한계를 지목하는데요. 여기서 말하는 유리기판은 글래스코어 기판에 관한 것으로, 이러한 한계를 극복할 수 있는 대안으로, 기존의 실리콘 기판을 대체할 잠재력을 가지고 있죠. 특히, 유리기판은 LCD-TFT 기술에서 이미 검증된 소재로, 더 높은 신호 전송 속도와 많은 배선층을 가능하게 하는데요. 글래스 코어와 글래스 인터포저는 기존 실리콘 인터포저에 비해 더 뛰어난 전기적 특성을 제공하여 성능을 향상시킵니다. 이러한 변화는 반도체 칩의 집적도와 성능을 크게 향상시키며, 차세대 고성능 디바이스 개발에 중요한 역할을 할 것으로 기대되죠.
국내 SKC 앱솔릭스, 삼성전기, 해외 인텔 등 글래스 코어 기판에 관심을 가진 기업들과 글래스 인터포저를 연구 중인 tsmc들이 있는데, 현재 기판 시장의 스타로 자리잡은 FC-BGA가 어떤 것인지를 이해하면 향후 유리기판이 열 관리와 신호 전송의 안정성 측면에서 반도체 패키징의 미래를 바꿀 수 있을지를 가늠해볼 수 있는데요.
대덕전자, 삼성전기 등 국내 FC-BGA 리더들이 말하는 FC-BGA가 무엇인지, 기판은 대체 무엇인지를 이해하면서, 유리기판이 왜 반도체의 핵심 기술로 자리 잡을 수밖에 없는지, 그 이유를 정리해보았습니다.
#반도체 #유리기판 #웨이퍼
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![[유리기판 3부] 양산의 핵심, 유리 구멍 뚫기 TGV 난제 | 레이저 방식과 습식/건식 식각 등 다양한 기업이 개발 중인 TGV 기술 | 글래스 인터포저와 글래스코어 기판 차이](https://i.ytimg.com/vi/vnewGy_8Pns/maxresdefault.jpg)
유리 기판을 양산하는 데 있어 가장 큰 난제 중 하나인 ‘TGV(Through Glass Via)’ 기술에 대해 정리합니다.TGV는 유리에 미세한 구멍을 뚫어 전기적 연결을 가능하게 하는 방식으로, 이를 통해 고성능과 고밀도의 회로 설계가 가능해지는데요. 유리의 높은 강도와 취성으로 인해 TGV 공정은 매우 어려운 기술로 평가받고 있어 다양한 기업들이 여러 가지 방식으로 접근 중입니다. 주요 TGV 방식에는 레이저와 습식/건식 식각법이 있으며, 각 방식은 장단점이 있어 여러 기업이 연구를 진행 중인데요. 각 방식의 장단점과 양산화 가능성을 보면서, 지난 시간 강의하였던 ‘글래스 인터포저’와 ‘글래스 코어’ 기판 개념을 다시 정리하면서 TGV 기술에 대해 정리해보시죠.
#유리기판 #TGV #반도체
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Edited by 이진이
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* LPKF Korea 이용상 대표님께서 TGV 기술 관련 소중한 자료를 공유해주셨습니다. 이 자리를 빌어 다시 한 번 더 감사의 말씀을 드립니다.
![[유리기판 4부] 다 같은 유리가 아니다... 유리 특성 최적화를 하는 기업들 (쇼트, 코닝) | 평탄도, CTE, 내열성, 내구성](https://i.ytimg.com/vi/pPJbB0pExrw/maxresdefault.jpg)
유리는 모든 디스플레이와 반도체의 핵심 소재지만, 용도에 따라 요구되는 특성이 크게 다르죠. 스마트폰의 커버글라스는 내구성이 중요하고, 폴더블폰은 유연성까지 더해져야 합니다. 반면, 유리기판은 평탄도와 열팽창계수(CTE), 내열성 등 정밀한 특성이 요구되는데요. 이러한 특성 최적화를 위해 세계적인 기업인 쇼트와 코닝이 기술력을 선도하고 있습니다. 특히 유리기판의 품질은 반도체와 디스플레이 성능의 결정적 요소로 작용하는데요. 이번 영상에서는 유리가 어떻게 용도에 따라 진화하고 최적화되는지 자세히 다룹니다. ‘유리라고 다 같은 게 아니다’라는 사실을 이제 함께 확인해 보시죠.
#유리기판 #반도체 #유리
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NVIDIA AI 데이터센터 용 GPU가 시장에서 품귀 현상을 보이는 이유, 핵심은 바로 TSMC의 ‘CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate)’ 공정 병목에 있는데요. CoWoS 기술은 고성능 GPU를 위한 필수 공정이지만, 생산 용량에 한계가 있습니다. 현 레티클 한계에 따른 칩의 가장 큰 사이즈 858mm2 보다 더 넓은 범위로 칩들을 서로 연결하기 위한 실리콘 인터포저는 웨이퍼 전공정 과정을 거치기에 웨이퍼 당 나오는 인터포저 개수 자체가 일반 칩도다 훨씬 작은데요. 이번 영상에서는 CoWoS 공정의 기술적 원리와 병목이 발생하는 구조를 설명합니다. 또한 TSMC가 CoWoS 공정에 대규모 투자를 단행하며 병목 해결을 시도하고 있는 상황, 인텔, 삼성을 비롯한 다른 파운드리들이 투자를 줄이는 상황에서 압도적 1위 tsmc의 행보가 더욱 과감해보이는데9요. CoWoS 공정이 향후 AI 반도체 시장에 미칠 파급력도 분석해 보았습니다.
#TSMC #엔비디아 #GPU
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![[브로드컴 1부] 아무도 말하지 않는 핵심 기술! 애플, 구글, 메타 자체 AI 칩 설계에 꼭 필요한 SerDes | PCIe, Ethernet Switch 저전력 네트워킹 설계](https://i.ytimg.com/vi/LxXLKfPobhU/maxresdefault.jpg)
브로드컴의 기술력이 주목받고 있습니다. 브로드컴의 핵심 기술 SerDes와 저전력 네트워킹 설계가 AI 데이터센터 혁신의 중심에 있는데요. PCIe와 Ethernet Switch 기술을 통해 AI 데이터센터의 성능과 효율성을 극대화하며 Chip-to-Chip Communication은 물론 서버 간 네트워킹까지 AI 데이터센터 개발에 브로드컴의 기술 포트폴리오가 종류별로 이미 완벽히 준비가 되었다는 평가를 받고 있습니다. AI 데이터센터에서 단순히 HBM을 구동하기 위한 Memory Controller보다도 더 중요하고 ASIC을 통한 맞춤 설계만큼 중요한 것이 SerDes인데요. 어떤 역할을 하며, 왜 이를 무시할 수 없는지 정리하였습니다.
#브로드컴 #저전력 #AI
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Edited by 이진이
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애플의 맥북, 아이패드 및 서버용 프로세서로 채택될 M5 칩이 기존의 단일 SoC 설계가 아닌, CPU와 GPU를 분리한 칩렛 설계를 채택하여 성능과 효율성을 극대화할 것으로 기대됩니다.
TSMC의 최신 SoIC(System on Integrated Chip) 패키징 기술이 적용될 것이라는 전망이 궈밍치 분석가로부터 알려지게 되었는데요. AMD의 3D V Cache 기술에 일찍이 적용된 3D 칩 스태킹과는 조금 다르게 수평적으로 연결하는 horizontal molding 방식으로, 열 관리와 전력 효율이 향상될 전망입니다. 애플은 이러한 기술을 통해 소비자용 Mac과 AI 클라우드 서버 모두에서 성능 향상을 목표로 하고 있는 것으로 알려져있는데요.
내년도에 출시한 M5, M5 Pro, M5 Max와 더불어 내후년 M5 Ultra까지, 애플의 Private Cloud Compute를 통해 On-Device AI와 서버용 AI까지 모두를 아우르는 동시에, 2나노 적용을 포기하고 N3P 공정을 사용했음에도 칩렛을 통한 수율 향상과 성능 개선을 노리고 있습니다.
#애플 #M5 #TSMC
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Edited by 이진이
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![[브로드컴 2부] 빅테크 AI 칩-ASIC 설계 과정... 을 보면 핵심 기업 모두 등장 | tsmc 협력 XPU 개발한 브로드컴과 IP와 EDA 업체Synopsys Cadence](https://i.ytimg.com/vi/kz0m2CDcppg/maxresdefault.jpg)
[브로드컴 2부] 빅테크 AI 칩-ASIC 설계 과정... 을 보면 핵심 기업 모두 등장 | tsmc 협력 XPU 개발한 브로드컴과 IP와 EDA 업체Synopsys Cadence
이번 영상에서는 브로드컴의 AI 칩 설계 과정을 통해 빅테크 기업들이 자체 AI 칩을 설계할 때, 어떻게 ASIC 개발을 진행하는지를 자세히 다룹니다. 기본적인 로직 설계부터 3.5D 패키징을 통해 2026년 XPU라고 부르는 HPC/AI용 칩을 내놓고자 하는 브로드컴은 이미 tsmc와의 긴밀한 협력 속에서 선단 공정을 잘 다루는 기업으로 평가받고 있는데요. 복잡한 프로세스 속에서 브로드컴과 tsmc가 어떤 역할을 하는지, 여기에서 구글, 메타, Bytedance, 애플과 같은 빅테크 기업들은 어떤 걸 하는지를 살펴보면 주문형 반도체인 ASIC을 만들 때 핵심 기술 구현을 위해 어떤 것들이 필요한지를 알 수 있습니다. 특히 Synopsys와 Cadence 같은 설계 IP 및 EDA(전자 설계 자동화) 선도 기업들이 AI 혁신에 기여하는 방식도 조명하면서, 빅테크의 AI 칩 경쟁 구도를 명확히 이해해 보고자 합니다.
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Edited by 이진이
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반도체 제조의 8대 공정을 심층적으로 탐구하며, 각 단계에서 적용되는 첨단 기술과 그 중요성을 조명합니다. 먼저, 실리콘 웨이퍼의 제조 과정을 살펴보고, 이후 산화 공정을 통해 웨이퍼 표면에 산화막을 형성하여 전기적 특성을 부여하는 방법을 다룹니다. 포토 공정에서는 빛을 이용해 웨이퍼에 회로 패턴을 형성하는 과정을, 식각 공정에서는 불필요한 부분을 제거하여 원하는 회로를 구현하는 방법을 소개합니다. 증착 및 이온 주입 공정을 통해 웨이퍼에 박막을 형성하고, 이온을 주입하여 반도체의 전기적 특성을 조절하는 과정을, 금속 배선 공정에서는 소자 간 전기적 연결을 위한 배선 형성 방법을 다룹니다. 마지막으로, EDS 공정을 통해 개별 칩의 전기적 특성을 검사하고, 패키징 공정을 통해 칩을 보호하고 외부와의 전기적 연결을 위한 과정을 소개합니다. 이러한 복잡하고 정교한 공정을 통해 현대의 고성능 반도체가 탄생하며, 각 단계마다 적용되는 혁신적인 기술들이 반도체의 성능과 효율성을 극대화하는 데 핵심적인 역할을 하죠. 각 단계 별 새롭게 조명받는 기술들도 함께 정리해보았습니다.
#반도체 #8대공정 #리소그라피
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Edited by 이지호
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이번 영상은 TSMC와 인텔 간의 JV 루머를 정치적·기술적 관점에서 심도 있게 분석합니다. 정치권에서 제기되는 TSMC 엔지니어 파견 설이 기술자 입장에서는 현실성이 없다는 점을 짚어봅니다. 인텔의 선단 공정은 이미 자체적으로 18A 및 3nm 기술을 완성 단계에 이르렀습니다. 이러한 상황에서 엔지니어 파견은 실질적 기술 지원 효과가 미미할 것으로 보입니다. 또한, 인텔과의 협력이 TSMC의 총 마진에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 분석도 있습니다. 대신, TSMC가 미국 내 어드밴스드 패키징 팹을 구축하는 전략이 더 유리하다는 점을 강조합니다. 이 전략은 생산 공정의 효율성과 공급망 최적화를 동시에 달성할 수 있습니다. 영상에서는 구글어스를 활용해 실제 팹 위치를 직접 확인하는 장면도 담았습니다. 이를 통해 지리적 요소와 기술 인프라의 중요성을 생생하게 전달합니다. 정치와 기술의 교차점을 통해 반도체 산업의 미래를 재조명하는 내용을 만나보세요.
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SOCAMM은 엔비디아와 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등이 협력하여 개발 중인 차세대 메모리 규격으로 알려져 화제인데요. 이 규격은 기존 SO-DIMM의 탈부착 및 업그레이드 용이성과 CAMM의 저전력·고성능 특성을 결합한 혁신적인 솔루션으로 알려져 있지만 구체적인 스펙에 대해서는 GPU와 메모리를 하나로 묶는 Co-Packaging을 사용할 것으로 예견되고 있습니다. SOCAMM은 전력 효율성과 뛰어난 성능을 동시에 추구하면서 HBM까지 대체하는 것 아니냐는 이야기가 나오는 가운데, 기존 SO-DIMM 과 CAMM 방식의 강점을 두로 갖추어 NVIDIA의 AI PC Digit에 탑재할 것으로 알려졌는데요.
새로운 규격은 AI 시대의 고성능 메모리 요구를 충족시키기 위해 설계된 이 방식이 기존 NVLINK, NVSWITCH와 같은 Interface에서 사용한 직렬 방식의 SerDes 가 핵심 IP이지 않을까 추정해보며 해당 내용 정리하였습니다.
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Edited by 이진이
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TSMC의 ‘파운드리 2.0’ 전략은 전통적 웨이퍼 제조를 넘어 첨단 패키징과 부가 서비스 영역으로 확장해 고객 맞춤형 솔루션 제공에 주력하고 있습니다. 이는 현재 큰 반도체 흐름이기도 하지만, 독과점에 대비한 tsmc의 움직임으로도 파악되는데요. 동시에, 트럼프 행정부는 미국 내 반도체 생산 기반 강화를 위해 TSMC에 강력한 압박을 가하며, 외국인 소유 제한 등 규제 조건을 부각시키는 중에 tsmc가 퀄컴, NVIDIA, AMD와 같은 미국 설계기업들과 함께 지분을 나누어 인텔 파운드리 서비스의 JV 설립을 먼저 제안해서 화제입니다. 양사의 기술 결합이 전공정 통합보다 후공정 및 패키징 분야에서 더욱 큰 시너지 효과를 낼 가능성이 높다는 점을 분석해보았는데요. 합작 JV는 미국 내 첨단 생산 능력 확충과 기술 혁신 촉진에 기여하며, 정부 정책 지원과도 맞물려 긍정적인 효과를 낼 가능성을 분석하였습니다.
이와 함께, 트럼프 압박이 TSMC를 통해 미국 제조 기반을 강화하고, 인텔의 기술 전환에 촉매 역할을 할 가능성도 살펴봅니다. 삼성 파운드리가 조금 더 빨리 움직였다면 하는 아쉬움이 있지만, 정지훈 박사님의 medium 글까지 살펴보시면서 향후 파운드리 업계 재편에 대해 고민해보았습니다.
늘 좋은 인사이트 주시는 정지훈 박사님/대표님 감사합니다.
정지훈 박사님 Medium 기고 글 (영상 내 소개): https://medium.com/@hiconcep/t....he-crisis-of-silicon
정지훈 박사님 YouTube: https://www.youtube.com/@Infor....mationandIntelligenc
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AI와 빅데이터, 최신형 스마트폰에 이르러 현대 반도체 산업의 미래의 핵심 기술로 평가받는 어드밴스드 패키징 기술을 집중 조명합니다. 어드밴스드 패키징은 반도체 성능 혁신의 핵심으로, 3D 적층, 유리기판, HBM 본딩 등 다양한 기술이 결합되어 전력 효율과 데이터 전송 속도를 획기적으로 개선하는데요. 소형화와 고집적화 요구에 부응하며, 글로벌 투자와 주요 기업들의 혁신적 시도로 반도체 산업의 미래를 재정의하고 있습니다. 향후 신기술 융합과 발전을 통해 더욱 혁신적인 패키징 솔루션이 등장할 것으로 기대되는데요. 이러한 패키징 기술이 왜 필요로 한 것인지를 간단히 정리해보았습니다.
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IO 8배! 대역폭 2배! LPDDR을 개조한 전용 DRAM으로 Vision Pro에 탑재한 SK Hynix 메모리의 기술 배경 (FOWLP, Low Latency, FC-BGA)
애플 VIsion Pro의 상세한 기술에 대해서는 많은 것이 공개되지 않았지만, Micro OLED를 비롯하여 몇몇 기술들이 점차 언론 기자들을 통해 알려지고 있는데요. 최근 서울경제 기사의 단독 보도에서 SK Hynix가 Vision Pro의 R1 칩 용 특별히 제작된 메모리를 공급한다고 알려져 기술적으로 어떤 요구가 있었는지 분석해 보았습니다. 12개 카메라를 비롯한 여러 개의 센서를 탑재한 Vision Pro의 Memory Bandwidth 문제를 해결하면서도 저지연, 저전력 모두를 달성해야하는 시점, HBM3로 엔비디아 AI 칩의 독점 공급을 하는 SK Hynix의 선제적인 Wide I/O Low-Latency DRAM 개발과 관련한 기술적 배경과 이를 구현하기 위해 얇고 더 많은 IO 배선을 가능하게 하는 Fan-Out Wafer Level Packaing (FOWLP)까지 살펴보시죠!
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#SKHynix #Apple #VisionPro #비전프로 #LPDDR #FOWLP #AdvancedPackage #semiconductor
애플이 DRAM 적게 쓰고도 LLM 을 돌릴 수 있는 논문을 발표했습니다. 흔히 SSD라고 알고 있는 NAND Flash와 DRAM을 함께 쓰면서 Sliding Window 로 Token 전송을 줄이고 Prediction을 통해 0인 부분을 제거하면서 Bundling을 통해 한꺼번에 보내는 방식을 채택했는데요. 이 방식이면 애플의 시리나 생성형 AI를 자유롭게 쓸 수 있을까요? 논문의 주장과 한계에 대해 정리합니다.
#아이폰 #애플 #온디바이스
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NVIDIA Blackwell 발표 후.... 우리가 아직도 더 빠르다는 Groq. NVIDIA에 혁신이 없다고 평가한 AI 클라우드 스타트업의 설계 반도체 LPU는 무엇이 다른가
NVIDIA GTC 2024 젠슨황 기조연설에서 공개된 Blackwell 기반 GPU B100, B200 그리고 GB200. NVIDIA 최초 칩렛 구조로 설계에 NVLINK 5.0, Swtiching과 NVL72 까지 여러모로 호응을 받고 있는데요. 그럼에도 SRAM 기반으로 설계한, Groq의 LPU는 초당 500개 단어를 쏟아내는 어마무시한 결과를 냅니다. 이에 Groq CEO이자 Google의 TPU를 설계했던 조너선 로스는 “아직 우리가 빠르다” 라는 말을 남기며 다음 세대 LPU 에 대한 이야기를 언급하였는데요 . HBM을 쓰지 않고 SRAM을 채택하면서, 반도체 칩 자체를 팔기 보다는 클라우드 업체로서 경쟁력 돌파구를 찾는 Groq에 대해 다시 살펴보았습니다.
#엔비디아 #Groq #LPU
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Edited by 이진이
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ChatGPT와 함께 불어온 AI 데이터센터 구축, 여기에 탑재된 A100, H100, Blackwell Platform까지 NVIDIA의 GPU가 세상을 바꾸고 있는 중에, 이 GPU에 핵심이 되는 HBM으로 국내 메모리 업계는 물론 반도체 장비사들까지 주목을 받습니다. HBM의 수율이 낮을 수 밖에 없는 이유는 무엇인지, 기존 DDR5, GDDR7과 같은 메모리로 대체는 불가능한 것인지, CoWoS는 무엇이고 HBM에서 검사 장비가 왜 중요한지를 정리했는데요. 도쿄정밀, 어드반테스트, 테라다인과 같은 글로벌 장비사는 물론, 최근 국내에서도 한미반도체, 테크윙, 디아이, 와이씨와 같은 기업들이 HBM의 검사 장비 중요성으로 함께 주목받고 있습니다.
#NVIDIA #HBM #GPU
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Edited by 이진이
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ChatGPT와 함께 불어온 AI 데이터센터 구축, 여기에 탑재된 A100, H100, Blackwell Platform까지 NVIDIA의 GPU가 세상을 바꾸고 있는 중에, 이 GPU에 핵심이 되는 HBM으로 국내 메모리 업계는 물론 반도체 장비사들까지 주목을 받습니다. HBM의 수율이 낮을 수 밖에 없는 이유는 무엇인지, 기존 DDR5, GDDR7과 같은 메모리로 대체는 불가능한 것인지, CoWoS는 무엇이고 HBM에서 검사 장비가 왜 중요한지를 정리했는데요. 도쿄정밀, 어드반테스트, 테라다인과 같은 글로벌 장비사는 물론, 최근 국내에서도 한미반도체, 테크윙, 디아이, 와이씨와 같은 기업들이 HBM의 검사 장비 중요성으로 함께 주목받고 있습니다.
#NVIDIA #HBM #GPU
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Edited by 이진이
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애플 아이폰/아이패드의 A4, A5, 테슬라 HW 3.0, AMD Athlon 과 젠 아키텍처, 인텔 칩 설계 등 빅테크 반도체 칩 설계에서 손만 대면 성공을 시킨 반도체의 전설 짐켈러의 스타트업 텐스토렌트 Tenstorrent가 RISC-V 기반 새로운 AI 칩인, Wormhole AI 가속기를 출시했습니다. HBM을 도입하지 않고도 그래픽카드에 사용되는 고속 GDDR6를 사용하여 이더넷을 통한 확장구조의 전성비와 가성비를 모두 잡은 AI 칩을 설계했는데요. 이 AI 칩은 NVIDIA GPU와 경쟁할 것을 목표로 합니다. 주요 모델은 n150과 n300, 각각 12GB와 24GB 메모리 탑재, TT-LoudBox와 TT-QuietBox 워크스테이션에는 n300 칩이 4개씩 포함되며, TT-LoudBox는 $12,000, TT-QuietBox는 $15,000부터 시작하는데요. 향후 서버 노드 단위로의 확장, 슈퍼컴퓨터로의 확장을 계속 이루어가게 되면 NVIDIA의 경쟁력까지 충분히 넘볼 수 있을 것으로 보입니다. 현재까지의 내용 정리해보았습니다.
#Tenstorrent #WormholeAI #엔비디아
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Edited by 이진이
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애플 아이폰/아이패드의 A4, A5, 테슬라 HW 3.0, AMD Athlon 과 젠 아키텍처, 인텔 칩 설계 등 빅테크 반도체 칩 설계에서 손만 대면 성공을 시킨 반도체의 전설 짐켈러의 스타트업 텐스토렌트 Tenstorrent가 RISC-V 기반 새로운 AI 칩인, Wormhole AI 가속기를 출시했습니다. HBM을 도입하지 않고도 그래픽카드에 사용되는 고속 GDDR6를 사용하여 이더넷을 통한 확장구조의 전성비와 가성비를 모두 잡은 AI 칩을 설계했는데요. 이 AI 칩은 NVIDIA GPU와 경쟁할 것을 목표로 합니다. 주요 모델은 n150과 n300, 각각 12GB와 24GB 메모리 탑재, TT-LoudBox와 TT-QuietBox 워크스테이션에는 n300 칩이 4개씩 포함되며, TT-LoudBox는 $12,000, TT-QuietBox는 $15,000부터 시작하는데요. 향후 서버 노드 단위로의 확장, 슈퍼컴퓨터로의 확장을 계속 이루어가게 되면 NVIDIA의 경쟁력까지 충분히 넘볼 수 있을 것으로 보입니다. 현재까지의 내용 정리해보았습니다.
#Tenstorrent #WormholeAI #엔비디아
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AI 반도체 개발과 함께 폰노이만 구조에서의 메모리 병목 현상으로, 초당 전달하는 대역폭이 높은 HBM은 이제 메모리 시장의 한 축이 되었는데요. 무어의 법칙으로 18개월마다 밀도가 2배 늘어나던 시절로, 10년에 100배 밀도가 높아지던 과거 1990년대와는 달리, 현재는 10년에 겨우 2배밖에 되지않는 정체 상황에서 메모리 돌파구로서 HBM의 등장은 필연적이었습니다. DRAM의 원리와 함께 발전 과정을 정리해보며, HBM이 등장할 수 밖에 없었던 반도체 개발 역사를 정리해보았습니다.
#엔비디아 #HBM #무어의법칙
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무어의 법칙을 따라 10년 동안 100배 밀도 증가해온 DRAM은 최근 10년동안 2배밖에 증가하지 못했는데요. 1T1C 구조에서 특히 캐패시터의 경우 길죽한 모양으로 미세화가 더욱 어려운 지경입니다. 더군다나 DRAM 특성 상 30~40ms 마다 끊임없이 refresh를 해야 데이터가 지속 저장되기 때문에 이를 잘 Control하기 위해 가장 널리 사용되는 Sense Amplifier의 미세화도 어려운 상황인데요. DRAM이 현재 만난 한계점, 10나노대에서 아주 조금씩 줄어드는 상황을 정리하며 향후 DRAM 개발 방향에 대해 정리해보았습니다.
#무어의법칙 #DRAM #HBM
이전 영상 ㅡ 디램 역사 원리
https://youtu.be/do2Hy73uEdE?si=9fpdP_6iwHJD60TE
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Edited by 이진이
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무어의 법칙을 따라 10년 동안 100배 밀도 증가해온 DRAM은 최근 10년동안 2배밖에 증가하지 못했는데요. 1T1C 구조에서 특히 캐패시터의 경우 길죽한 모양으로 미세화가 더욱 어려운 지경입니다. 더군다나 DRAM 특성 상 30~40ms 마다 끊임없이 refresh를 해야 데이터가 지속 저장되기 때문에 이를 잘 Control하기 위해 가장 널리 사용되는 Sense Amplifier의 미세화도 어려운 상황인데요. DRAM이 현재 만난 한계점, 10나노대에서 아주 조금씩 줄어드는 상황을 정리하며 향후 DRAM 개발 방향에 대해 정리해보았습니다.
#무어의법칙 #DRAM #HBM
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https://youtu.be/do2Hy73uEdE?si=9fpdP_6iwHJD60TE
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Edited by 이진이
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안녕하세요, 오늘은 TSMC의 인터포저 기술과 관련된 흥미로운 강연을 소개해 드리겠습니다. 최근 NVIDIA의 칩 생산 부족 사태의 원인으로 지목되고 있는 이 기술은, TSMC조차도 해결하기 어려운 난제로 알려져 있습니다. NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 "유리 기판 좀…"이라며 안타까움을 표현했는데요, 이는 TSMC가 아무리 잘 해도 코어스 패키지를 만들기 위해서는 다른 파운드리 업체와의 협력이 필수적이기 때문입니다. 현재 NVIDIA는 UMC 등 다른 업체와 협력 중이며, 2024년에는 코어스 생산 케파를 확대할 계획이라고 합니다. 이로 인해 인터포저 생산량 역시 증가할 것으로 예측되고 있습니다. 그렇다면 왜 이런 일이 발생하는 걸까요? 강연에서는 인터포저의 종류와 장단점, 그리고 향후 전망에 대해 자세히 다룰 예정입니다. 반도체 업계의 최신 트렌드에 관심 있는 분들께 유익한 시간이 될 것으로 기대합니다.
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Edited by 이진이
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![AI 반도체의 병목, AI 모델로 답 찾는다 | HBM, 반도체 미세공정화의 한계 | RAG와 Graph Indexing 통한 AI 서비스 경쟁 [솔트룩스 이경일 대표 3부]](https://i.ytimg.com/vi/YVLOpOub68w/maxresdefault.jpg)
AI 발전에서 반도체의 컴퓨팅 성능과 효율성은 핵심적인 역할을 하는데요. 현재 반도체는 폰 노이만 구조의 한계로 인해 메모리병목 현상을 겪고 있죠. HBM이 현실적인 답으로 선택되어 조명받고 있지만 여전히 요구되는 컴퓨팅 성능에 못미치는 상황, 이를 해결하기 위한 뉴로모픽 칩과 양자 컴퓨터 같은 혁신적 기술들이 여전히 제안되고 있는 상황입니다. 하드웨어적 발전이 한계가 도달한 상황에서 한편으로는 AI 스타트업들이 시도하는 것이 바로 RAG와 그래프 인덱싱을 통해 AI 모델의 정보 검색 정확성을 높이는 기술인데요. 대규모 AI 모델 개발에 높은 비용이 소요되는 상황에서, 경제적 효율성 확보가 중요해지고 있는 상황에서, 전 세계 수많은 AI 스타트업이 시도하고 있는 방향성에 대해 정리합니다.
#AI #솔트룩스 # HBM
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Edited by 이진이
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애플 아이폰에 탑재, 엔비디아 AI용 슈퍼칩 GB200에 탑재되는 DRAM 모두 마이크론의 LPDDR을 채택하고 있습니다. 그러면서 최근에는 주로 자사 메모리를 활용했던 삼성 마저 이번달 출시 예정인 갤럭시S25에도 1차 벤더로 마이크론의 LPDDR을 탑재하기로 했다는 소식이 전해졌습니다. 더군다나 이번 CES2025 기조연설에서 젠슨황은 엔비디아는 차세대 GPU 지포스 RTX 50 시리즈에 마이크론의 GDDR7 메모리를 탑재한다고 발표했는데요 (추후 삼성으로 정정) DRAM의 경우 표준 칩이기에 특정 메모리 회사를 선호할 필요가 없을 것 같은데... 1년에 엄청난 물량의 아이폰과 GPU-CPU 슈퍼칩을 생산하는 이러한 거대 팹리스 기업들이 삼성전자와 SK하이닉스가 아닌 마이크론 메모리를 선택한 이유가 있을까요? 이번 영상에서는 이러한 최신 소식을 다루면서 JEDEC 표준에 따라 설계 제조되는 DRAM 메모리와 각 회사 별 차이. 대형 팹리스 기업이 특정 회사를 선택하는 이유에 대해 다루었습니다.
#애플 #엔비디아 #LPDDR
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Edited by 이진이
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반도체 제조의 8대 공정을 심층적으로 탐구하며, 각 단계에서 적용되는 첨단 기술과 그 중요성을 조명합니다. 먼저, 실리콘 웨이퍼의 제조 과정을 살펴보고, 이후 산화 공정을 통해 웨이퍼 표면에 산화막을 형성하여 전기적 특성을 부여하는 방법을 다룹니다. 포토 공정에서는 빛을 이용해 웨이퍼에 회로 패턴을 형성하는 과정을, 식각 공정에서는 불필요한 부분을 제거하여 원하는 회로를 구현하는 방법을 소개합니다. 증착 및 이온 주입 공정을 통해 웨이퍼에 박막을 형성하고, 이온을 주입하여 반도체의 전기적 특성을 조절하는 과정을, 금속 배선 공정에서는 소자 간 전기적 연결을 위한 배선 형성 방법을 다룹니다. 마지막으로, EDS 공정을 통해 개별 칩의 전기적 특성을 검사하고, 패키징 공정을 통해 칩을 보호하고 외부와의 전기적 연결을 위한 과정을 소개합니다. 이러한 복잡하고 정교한 공정을 통해 현대의 고성능 반도체가 탄생하며, 각 단계마다 적용되는 혁신적인 기술들이 반도체의 성능과 효율성을 극대화하는 데 핵심적인 역할을 하죠. 각 단계 별 새롭게 조명받는 기술들도 함께 정리해보았습니다.
#반도체 #8대공정 #리소그라피
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Edited by 이지호
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최근 중국 AI 기업 딥시크(DeepSeek)가 엔비디아 H800을 활용하여 대규모 AI 모델을 성공적으로 개발했다는 소식이 전해지며, HBM(고대역폭 메모리) 수요 감소와 AI 인프라의 재편 가능성에 대한 논의가 활발해지고 있습니다.
하지만 H800은 기존의 H100 대비 낮은 대역폭과 성능 제한이 있는 모델로, 딥시크가 이를 극복하기 위해 PTX 프로그래밍을 통한 NVLink 성능 최적화, 압축 방식 데이터 전송, 모델 경량화 기술을 적극 활용해야만 했던 이유가 무엇인지 분석합니다.
또한, 미국의 반도체 수출 규제(트럼프 규제 포함)로 인해 엔비디아가 중국 시장에서의 매출 리스크를 안고 있으며, 향후 AI 반도체 시장에서 성능이 낮은 GPU 기반의 인프라가 확산될 가능성이 있는지 살펴봅니다.
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기존 트랜스포머 기반 LLM의 경우 Chain of Thought 처럼 중간 추론 과정을 단어로 생성해, GPU와 HBM 메모리 부담이 엄청났는데요. 이번 연구에서는 그 과정을 생략하고, 내부에서 스스로 ‘되새김질’하는 방식을 도입했습니다. 이 방법은 동일한 연산 블록을 반복 재사용하여 불필요한 데이터 중복을 제거합니다. 실제로, 수백억 파라미터 모델에서 기존에 필요했던 수십 기가바이트의 캐시 데이터를 몇 기가바이트로 대폭 줄일 수 있었습니다. 그 결과, GPU 간 통신 오버헤드도 크게 감소해 효율적인 분산 처리가 가능해졌습니다. 영상에서는 논문 내 구체적인 수치와 Figure들을 통해 이 혁신적인 구조의 원리와 성능 향상 효과를 자세히 설명합니다. 체인오브쏘트 방식의 번거로움 없이도 AI가 더 똑똑하게 ‘생각’할 수 있는 방식으로 볼 때, 향후 HBM 요구 용량이 줄어들 가능성으로 연구가 지속 되고 있는데요. 전력 소모와 데이터센터 인프라 투자에 회의가 이는 지금, AI 모델 측면에서 진짜 생각하는 AI 아키텍처에 대해 다루어 보았습니다.
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SOCAMM은 엔비디아와 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등이 협력하여 개발 중인 차세대 메모리 규격으로 알려져 화제인데요. 이 규격은 기존 SO-DIMM의 탈부착 및 업그레이드 용이성과 CAMM의 저전력·고성능 특성을 결합한 혁신적인 솔루션으로 알려져 있지만 구체적인 스펙에 대해서는 GPU와 메모리를 하나로 묶는 Co-Packaging을 사용할 것으로 예견되고 있습니다. SOCAMM은 전력 효율성과 뛰어난 성능을 동시에 추구하면서 HBM까지 대체하는 것 아니냐는 이야기가 나오는 가운데, 기존 SO-DIMM 과 CAMM 방식의 강점을 두로 갖추어 NVIDIA의 AI PC Digit에 탑재할 것으로 알려졌는데요.
새로운 규격은 AI 시대의 고성능 메모리 요구를 충족시키기 위해 설계된 이 방식이 기존 NVLINK, NVSWITCH와 같은 Interface에서 사용한 직렬 방식의 SerDes 가 핵심 IP이지 않을까 추정해보며 해당 내용 정리하였습니다.
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Edited by 이진이
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Inception Labs는 최근 머큐리(Mercury)라는 혁신적인 확산 기반 대형 언어 모델(dLLM)을 선보였는데요. 이 모델은 기존의 트랜스포머 기반 모델보다 최대 10배 빠른 속도를 자랑하며, 운영 비용도 10분의 1로 절감할 수 있습니다. 실제 사용해보니 텍스트가 디퓨젼 모델 형식처럼 구멍이 숭숭 난 상태에서 전체 맥락을 파악하며 채우는 모습인데요. 머큐리는 이미지 생성 분야에서 성공을 거둔 확산 기법을 텍스트와 코드 생성에 적용하여 효율성을 크게 향상시킨 것으로 볼 수 있습니다. 특히, NVIDIA H100 GPU에서 초당 1,000개 이상의 토큰을 처리할 수 있어, 기존 모델들을 능가하는 성능을 보이는데요. 머큐리 코더(Mercury Coder)는 코드 생성에 특화되어 GPT-4o Mini와 Claude 3.5 Haiku와 같은 모델들을 표준 코딩 벤치마크에서 앞서고 있습니다. 확산 기법을 활용한 텍스트 생성은 기존의 순차적 토큰 생성과 달리, 여러 토큰을 동시에 생성하고 점진적으로 세밀하게 다듬어 나가는 방식을 취하는데요. 이러한 패러다임 전환은 처리 속도를 높이고 운영 비용을 절감하여, 고품질 AI 출력을 보다 쉽게 활용할 수 있게 합니다. 머큐리의 성공은 자연어 처리 분야에서 트랜스포머 기반 아키텍처에서 확산 기반 모델로의 전환 가능성을 시사하는데요. AI 분야가 발전함에 따라, 머큐리와 같은 확산 기반 언어 모델은 효율성과 성능 면에서 새로운 기준을 제시하며, 다양한 응용 분야에서 더 빠르고 비용 효율적인 솔루션을 제공할 것으로 기대됩니다
인셉션랩스
https://www.inceptionlabs.ai/news
머큐리 해볼 수 있는 곳
https://chat.inceptionlabs.ai/
LLaDA 논문
https://arxiv.org/pdf/2502.09992
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DRAM의 기본 개념부터 시작해 다양한 종류와 기술적 특징을 자세히 설명합니다. DRAM이 어떻게 작동하며 왜 주기적인 리프레시가 필요한지 이해할 수 있습니다. DDR, LPDDR, GDDR, HBM, LLW DRAM 등 여러 메모리 유형의 차이점을 명확히 비교합니다. 각 메모리 기술의 속도, 전력 효율, 용량 등 핵심 요소들을 심도 있게 다룹니다. 영상은 DRAM 공정 미세화의 기술적 발전 과정을 알기 쉽게 풀어냅니다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 글로벌 메모리 기업들의 치열한 경쟁 상황도 함께 조명합니다. AI와 모바일 시대에 맞춘 메모리 기술의 혁신 방향을 살펴봅니다. 중국의 CXMT와 같은 신생 도전자의 움직임도 흥미롭게 소개하면서 DRAM의 미래와 기술 혁신에 대해 아는 척 할 수 있는 수준으로 정리하였습니다.
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Edited by 이지호
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AI 반도체의 성능을 좌우하는 핵심 부품, 차세대 메모리 HBM4에서 SK Hynix 뒤를 바짝 따르는 마이크론이 HBM4의 목표 속도인 11Gbps를 달성하기 어려울 것이라는 소문이 돌았지만, 마이크론은 오히려 강한 자신감을 내비치며 업계의 주목을 받았습니다. 영상에서는 데이터 입출력(IO) 속도가 왜 중요한지, 그리고 속도가 빨라질수록 어떤 복합적인 기술들이 필요한지 알기 쉽게 설명합니다. IO pin이 처음으로 2048개로 2배 증가하는 HBM4는 여러모로 굉장한 기술들이 집약되는데요. 특히 베이스다이의 ODT, Equalizer 등 신호 보정 기술들과 함께 IO Speed 11Gbps 달성은 단순히 속도의 문제가 아님을 실감케 합니다. AI 시대의 승부처로 떠오른 메모리 반도체, 그 최전선에서 벌어지는 치열한 기술 전쟁의 실체를 확인해 보세요.
Written by Error Edited by 이진이
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최근 중국의 메모리 반도체 기업 CXMT가 IEEE 국제 학회에서 새로운 LPDDR5X를 공개했습니다. 특히 '세계에서 가장 얇은 LPDDR5X'라고 발표하며 많은 이들의 주목을 받았습니다. 이 소식은 곧바로 국내 반도체 산업에 대한 위협으로 해석되기도 했습니다.
이 영상은 과연 CXMT의 기술력이 정말 한국을 위협할 만한 수준에 도달했는지 심층적으로 분석합니다. 단순히 발표 내용만 보는 것이 아니라, 반도체 기술의 핵심인 '패키징(후공정)'과 '전공정' 두 가지 측면으로 나누어 기술 수준을 파헤칩니다. 패키징 기술이 어떻게 '두께'를 줄일 수 있었는지, 그리고 반도체 성능의 근간이 되는 전공정 기술력은 어느 정도 수준인지 객관적으로 살펴봅니다.
이번 발표가 가지는 진정한 의미는 무엇일까요? 중국의 기술 발전이 한국에게 던지는 메시지는 무엇인지, 영상을 통해 확인해 보시기 바랍니다.
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AI 반도체 시장의 절대 강자, 엔비디아의 독주에 거대한 균열이 시작되었습니다. 바로 스마트폰의 심장, AP칩을 만들던 퀄컴이 데이터센터 AI 칩 시장에 본격적으로 뛰어들었기 때문입니다. 퀄컴은 엔비디아의 고가 HBM 메모리 대신, LPDDR이라는 저전력 메모리를 사용하는 혁신적인 전략을 선보였습니다. 이를 통해 압도적인 전력 효율과 비용 절감 효과를 내세우고 있습니다.
본 영상에서는 퀄컴의 AI 가속기 'AI 250'과 'AI 200'의 기술적 특징과 경쟁력을 심도 있게 분석합니다. 또한, 최근 사우디아라비아와 3조 원 규모의 대규모 공급 계약을 체결하며 시장 진입을 증명한 사건의 의미를 짚어봅니다. 과연 퀄컴은 엔비디아의 대항마가 되어 AI 반도체 시장의 판도를 바꿀 수 있을지, 그들의 대담한 도전을 영상에서 확인해 보세요.
#퀄컴 #LPDDR #엔비디아
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Edited by 이진이
unrealtech2021@gmail.com
2026년 삼성전자에 호재가 될 수 있는 포인트를 한 번에 정리했습니다.먼저 메모리 사이클 관점에서 DRAM 쇼티지 국면이 왜 “캐파가 큰 회사”에 유리한지, 웨이퍼 투입량과 고정비 레버리지 관점으로 풀어봅니다.HBM은 단순히 “잘 만든다”가 아니라 패키징·테스트까지 이어지는 원스톱 구조가 왜 경쟁력이 되는지도 같이 짚었습니다.또 2026년에 HBM3E가 주류로 깔릴 수 있는 배경과, 빅테크 자체칩 확산이 수요를 어떻게 밀어주는지도 연결합니다.낸드 플래시는 그동안 상대적으로 소외됐지만, AI 인프라가 커질수록 저장장치/스토리지 계층에서 다시 힘이 붙는 이유를 다룹니다.이미지 센서 영역에서는 애플 공급망 변화 가능성이 왜 ‘게임 체인저’가 될 수 있는지, 다만 어디까지가 확정이고 어디부터가 관측인지 선을 그어 설명합니다.파운드리는 2나노 수율/램프업의 핵심 체크포인트와 함께, 테슬라·퀄컴·AMD 등 수주 파이프라인이 의미하는 바를 현실적으로 분석합니다.마지막으로 갤럭시 AI 확산이 “생태계” 관점에서 어떤 잠재력을 갖는지도 정리했습니다.전체적으로 ‘호재’만 나열하지 않고, 각 주장에 붙는 리스크와 반론 포인트까지 같이 점검했습니다.
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Edited by 이진이
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반도체 세상을 평정했었던 인텔,
하지만 AMD, Apple, NVIDIA 등 각 분야별로 자리를 빼앗기고 있는데요,
2021년 드디어 승부수를 띄웁니다.
과연 인텔은 반도체 세상을 다시 평정할 수 있을까요?
#인텔 #파운드리 #팹리스 #공정 #반도체
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Edited by 마주석
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2022년 인텔 CEO 팻 겔 싱어의 부활의 노래는 계속된다!
11세대 로켓레이크에서 AMD 라이젠 5000 시리즈에 발려버린 인텔이지만, 2021년 가을 12세대 엘더레이크 출시와 함께 인텔의 대반격 오히려좋아 대잔치는 현재 진행형입니다.
이번 CES 발표에서는 데스크톱PC용 12세대 CPU 추가 출시와 더불어 노트북용 CPU 역시 동일한 코드네임인 엘더레이크로 출시, 기 출시된 다른 CPU들보다 압도적인 성능을 자랑했는데요.
애플의 M1 Max/Pro, 퀄컴의 스냅드래곤, 삼성의 엑시노스 등과 같이 ARM의 빅리틀 아키텍쳐와 유사한 구조인 (이름만 바꾼...) 빅-비거 구조를 사용한 엘더레이크는 P 코어 / E 코어 기반 설계로 얼마나 성능을 더 올릴 수 있는지를 발표했습니다.
홈쇼핑같다고 놀림받기도 하지만 불붙은 경쟁이 인텔과 AMD의 싸움을 팝콘각으로 만들었는데요.
이번 영상에서는 인텔 엘더레이크에 탑재된 기술들을 개념적으로 알아보면서 인텔의 부활의 노래 현장을 찾아가보고자 합니다.
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Edited by 이진이
unrealtech2021@gmail.com
* CES2022 인텔 발표에서는 구독자 한 분(블레이더영혼) 님께서 자발적으로 전체 발표를 정리해주셔서 콘텐츠 제작에 큰 도움이 되었습니다. 이 자리를 빌어 다시 한 번 감사의 인사 드리며, 여러분들의 좋아요, 구독, 알람설정, 쓰라린 비판 모두 채널이 성장하고 제가 성장하는데 큰 힘이 됩니다! 모두 사랑합니다 ♡
애플의 M1 Ultra 와 AMD의 에픽에 맞서는 Intel의 사파이어 래피즈부터 내 컴퓨터가 좋지 않아도 데이터센터에서 처리해 재생하여 끊김 없는 고화질 게임 스트리밍 서비스~ 프로젝트 엔드게임.
TSMC와 삼성과는 색다른 파운드리 전략과 이 모든 것의 중심에 있는 인공지능 데이터센터 중심, Intel의 새로운 비전! 전격 해부해보겠습니다!
#INTEL #SapphireRapids
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Edited by 이진이
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스마트폰, 웨어러블 디바이스, 전기자동차 부품 등 하드웨어의 소형화로 인해 파운드리 업계가 더욱 주목받고 있죠. 기존보다 더 정밀한 초미세 공정을 통해 반도체 수급난을 해결하려고 하고 있습니다. 초격차를 유지하려는 TSMC, 이를 빠르게 따라잡기 위해 최근 세계 최초 GAA 3nm 양산을 시작한 삼성, 파운드리 시장에 재진출해 예전의 명성을 찾으려는 Intel까지! 이 파운드리 삼국지의 주인공은 누가 될까요? 과연 반도체 공급난은 해결될 수 있을까요?
#삼성 #TSMC #인텔 #반도체 #파운드리 #초미세공정 #3nm
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Edited by 이진이
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AMD가 드디어 ZEN4 아키텍처 발표와 함께 라이젠 7000 시리즈를 공개했습니다. 기존 공개된 내용과 루머와 크게 차이는 없었지만 Branch Prediction, Cache 확장, 프론트엔드에서의 개선을 통해 IPC를 13% 끌어 올린 점이 주목되는데요. PCI Gen 5, TSMC 5nm, AM5, DDR5 등 5라는 숫자로 요약되며 인텔의 12세대 엘더레이크와의 성능과 전성비를 압도하네요. 다양한 스펙 이야기가 나오고 있지만 어떤 부분에서 이렇게 향상이 될 수 있었는지 세부적인 내용 함께 다루어 봅니다.
#AMD #zen4 #젠4 #인텔 #tsmc #CPU #APU #IPC #Frontend #Cache #성능 #전성비 #애플
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덧) 테크 기업들의 매 발표 때마다 개인 시간을 할애하여 내용을 정리해주셔서 영상 제작에 큰 도움을 주시는 '블레이더영혼'님 여전히 사랑합니다♡
사탕수수밭만 가득하던 대만에서 글로벌 파운드리 업계 1위 왕좌에 오른 TSMC! 이 서사의 중심, TSMC의 창업자이자 반도체 업계의 대부님이신 모리스 창! 그는 어떻게 애플과 같은 거대 기업들의 반도체를 생산할 수 있게 된 걸까요? 세계 최대 반도체 공장이 되기까지 그의 인생과 경영철학에 대해 알아보겠습니다!
#TSMC #모리스창 #반도체 #애플
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Edited by 이지호
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참고자료
https://www.britannica.com/biography/Morris-Chang
https://www.semi.org/en/Oral-H....istory-Interview-Mor
상업주간, TSMC 반도체 제국(이레미디어,2018)
박승준, “모리스 창, TSMC를 초강자로 만든 비밀”, 아주경제, 2021, 6, 1, https://www.ajunews.com/view/20210601070103790
루나 블라썸, “반도체 뜻, 집적회로(IC), 반도체 소자/반도체 종류”, 브런치, 21, 4, 3, 반도체 뜻/집적회로(IC), 반도체 소자/반도체 종류 (tistory.com)
이벌찬, “엔비디아, 퀄컴, 다시 TSMC로 삼성 파운드리 왜 밀리나.”, 조선일보, 22, 9, 22, 엔비디아·퀄컴, 다시 TSMC로… 삼성 파운드리 왜 밀리나 - 조선일보 (chosun.com)
일본이 반도체 라피더스(Rapidus)라는 회사를 설립해 파운드리 시장에 진출한다고 발표했습니다. 아실만한 일본 대기업들(TOYOTA, NTT, NEC, SoftBank, SONY, DENSO, KIOXIA, MUFG)이 힘을 합치고 일본 정부의 지원과 거기에 미국 IBM의 긴밀한 협력까지 받아 2027년 2nm 공정의 반도체 제조 시스템을 만든다는데요. 현재 잘나가는 Intel, TSMC, 삼성 같은 기업도 2nm 공정을 2025년에 바라보고 있는데, 뒤늦게 출발한 일본에서 과연 실현 가능할지 그리고 일본은 왜 그동안 파운드리에 투자하지 못하고 이제서야 시작하는지 알아보시죠!
#일본 #반도체 #파운드리 #2nm #라피더스 #IBM #2나노공정 #집적도
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Edited by 이진이
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코로나 팬데믹과 함께 시작한 반도체 공급난에 팹리스 기업들을 덜덜 떨게 만들었던 TSMC와 함께 파운드리 사업을 진행 중인 삼성과 인텔. 반도체 설계도를 받아 초미세공정 반도체 칩을 대신 제조하는 파운드리 업체도 이 기업 없인 비즈니스 자체가 불가능한데요. 반도체 8대공정 중 노광이라 불리는, 초미세 도면을 그리는 것을 가능케 하는 노광장비 중 세계 유일의 EUV 장비를 생산 중인 ASML이 최강이 된 이유를 함께 알아 보시죠.
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Edited by 이지호
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[참고문헌]
ASML, https://www.asml.com/en
ASML, “ASML Annual Report US GAAP 2021 unsvf2”, ASML, https://www.asml.com/en/investors/annual-report
권동준, “ASML, 차세대 EUV 장비 ‘하이NA’로 ‘전력, 결함’ 다 잡는다.” 전자신문, 22, 9, 19, https://www.etnews.com/20220919000229
권동준, “물 새는 목재창고에서 시작한 ASML, 시총 273조원 슈퍼을 우뚝”, 전자신문, 21, 2, 18, https://www.etnews.com/20210217000078
박지성, “노광장비 1등 기업, ASML의 성장비결은?”, 테크월드, 19, 9, 9, https://www.epnc.co.kr/news/ar....ticleView.html?idxno
박종관, “3나노서 역전 노리는 삼성, 이재용이 ASML 찾는 이유”, 노컷뉴스, 22, 6, 9, https://www.nocutnews.co.kr/news/5768992
인텔이 지난 COMPUTEX 2023에서 노트북용 14세대 프로세서 MeteorLake (미티어레이크=메테오레이크)의 데모를 시연하였는데요. 그동안 소문으로만 무성했던 AI 전용 계산 유닛인 VPU를 전 라인업에 탑재하겠다고 공식화하였습니다. 애플의 M1, M2 Chip의 뉴럴 엔진이 이미 2020년도에 나왔다는 걸 생각해보면 요즘같은 AI 시대 별 것도 아닌 것처럼 보이는데요. NVIDIA가 서버용 AI 연산과 연구용 AI 지원까지 꽉 잡은 가운데, 인텔이 x86 진영에서 AI를 대비하는 포인트가 무엇인지, 이와 더불어 14세대 CPU 메테오레이크에 적용된 타일 구조의 Advanced Packaging 기술, EMIB에서 Forveros 기술까지 함께 알아보시죠.
#인텔 #CPU #메테오레이크 #AI #GPU #VPU
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인텔이 2024~2025년 20A, 18A을 구현시킬 기술로 홍보하였던 GAA 기반 RibbonFET 과 PowerVia 기술이 있죠. 그런데 업계에서는 처음 적용하는 후면 전원 공급 네트워크 기술의 인텔 독자 개발 방식인 PowerVia를 Intel 4 공정에 먼저 적용하기로 하면서 자세한 기술과 평가 결과를 소개하였습니다. Intel 4 공정까지는 트랜지스터를 FinFET 구조로 가져가되, 2나노 공정 경쟁에서 신기술을 한꺼번에 탑재하기 전 파일럿 테스트로 보이는데요. 생각보다 괜찮은 결과를 가지고 인텔 파운드리가 순항 중임을 알려주고 있죠. 기존 파운드리 공정과 달라지는 점은 무엇인지, TSMC는 2026년에 적용한다는 이 기술의 특징이 무엇인지 살펴보시면서 향후 파운드리 경쟁의 흐름을 따라가 보시죠.
#인텔 #TSMC #삼성 #3나노 #FinFET #GAA #RibbonFET #MBCFET #PowerVia #TSV #Silicon #Foundry
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지난 4월 말 tsmc가 연 테크놀로시 심포지엄 행사에서 향후 tsmc의 3nm 공정 라인업의 생산 계획과 밀도, 성능, 전력 목표, 2nm 계획까지도 밝혔는데요. 웨이퍼 당 가격이 비싸서 애플, NVIDIA, Qualcomm, AMD 등의 팹리스와도 마찰이 가중되는 가운데, 올 가을에는 세계 최초 N3 공정이 적용된 A17 바이오닉 칩을 탑재한 아이폰15가 출시될 예정입니다. 결국 대부분의 팹리스 기업들에게는 EUV 레이어와 멀티패터닝을 없애 공정 비용을 줄인 N3E 가 주력이 될 것으로 보이는데요. 여기에 강력함을 더한 N3P와 향후 N3X까지, 파운드리 최강 tsmc의 3nm는 어떤 것이 다른지, 무슨 라인업으로 전 세계 반도체 생산을 이끌어갈지 함께 살펴 보시죠.
#tsmc #NVIDIA #Qualcomm #AMD #팹리스 #3nm #N3E #N3P #N3X
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인텔이 최초로 Intel 4 공정 (7nm급)과 TSMC의 N5, N6 공정을 사용한 타일들을 모두 결합한 모바일용 메테오레이크 출시를 12월에 한다고 발표했는데요. Compute Tile, SoC Tile, IO Tile, Graphic Tile 로 구성된 메테오레이크는 실제로는 베이스 타일까지 포함한 5개의 타일로 구성된 칩렛 구조입니다. 여기서 주목해야 할 것이 Redwood Cove의 P코어, Crestmont Cove 의 E코어와 더불어 SoC 타일에 별도의 저전력 E Core를 탑재했다는 건데요. 노트북에서의 배터리 소모를 최대한 줄이기 위해 저전력 E Core를 상대하기 위한 것으로 보입니다. 맥북과 AMD CPU를 상대하기 위한 인텔의 비장의 무기, 자세히 살펴보시죠.
#인텔 #TSMC #E코어
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Edited by 이진이
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아이폰15 프로 시리즈에서 잠깐 사용해도 온도가 46~47도까지 올라가면서 예상보다 우려가 많은데요. 새로 탑재한 A17 Pro의 경우 세계 최초 tsmc의 3nm 공정 N3B를 적용했는데 수율 55% 밖에 나오지 않아 퀄리티가 떨어지는 것 아닌지 의심이 됩니다. 또 한편으로는 애플의 저명한 분석가 궈밍치는 칩셋 문제라기 보다는 티타늄 바디의 패시브 쿨링이 잘 되지 않는다는 이야기도 나오는데요. 기술적으로 어떤 배경일 수 있는지, 향후 애플 판 GOS 가 적용되는 것인지 알아보도록 하겠습니다!
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Edited by RM봄
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#아이폰15 #애플 #GOS #A17Pro #TSMC #3nm #Titanium #Galaxy
tsmc 모리스창 (장준머우) 이후 CEO를 지내고 있는 웨이저자가 tom's hardware 인터뷰에서 인텔의 파운드리 경쟁력에 도발을 했습니다. 올해 하반기 3nm, 내년 상반기 2nm (20A), 하반기 1.8nm (18A) 의 바쁜 걸음 중인 인텔 파운드리의 실제 성능, 전력, 면적 (PPA)는 25년에 출시될 tsmc의 개선된 3nm 공정 N3P에 준하거나 못하다는 말인데요. Gate-all-around (GAA)구조의 RibbonFET과 후면 전력 공급 네트워크 (Back-Side Power Delivery Network)까지 접목한 인텔의 공정인데 tsmc는 왜 경쟁력이 없다고 생각하는 걸까요?
#tsmc #3nm #인텔 #1.8nm #파운드리
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Edited by 이진이
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인텔 다이렉트 행사에서 ARM CEO, Microsoft CEO 사티아 나델라는 물론, 미국 상무부장관까지 등장하는데요. 1.8nm 칩을 제조하게 된 Microsoft 자체 칩 수주라는 깜짝 발표와 함께 본격적으로 칩스법의 보조금 지급의 가장 큰 수혜자로 기대되는 인텔, 팻 겔 싱어는 행사 내내 미소가 가득합니다. 2030년 파운드리 시장 2위를 이야기하며 미국 곳곳에 팹이 건설되고 있는 지금, 인텔의 재정비된 로드맵을 바라보며, tsmc 와의 경쟁이 어떻게 진행될지 정리해보았습니다.
#인텔 #tsmc #1.8nm
*인텔 컨퍼런스 중계 결과를 공유해주신 “블레이더영혼” 님께 감사 인사를 드립니다!
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Edited by 이진이
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tsmc가 새로운 공정 로드맵을 발표하였습니다. 2nm에서 드디어 Gate-All-Aroud 구조를 사용하고 BSPDN과 같은 후면전력공급네트워크는 인텔의 PowerVia와는 다른 Power Rail 구조로 가는데요. 이보다 더 중요한 것은 1.6nm (A16)으로 가더라도 High NA EUV를 도입하지 않고 자체 노하우로 EUV를 사용하여 대응한다는 거죠. 단순히 차세대 노광 장비만 가져온다고 갑자기 공정 제조 능력이 올라가는 것이 아닌 것을 tsmc가 데이터로 보여주었습니다.
#tsmc #2nm #1.6nm
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애플이나 퀄컴 등 3나노 기반 제품들이 나오고 있는 상황에서 파운드리 선두주자 TSMC는 물론 오래전부터 인텔에서 PowerVia라는 브랜드로 더 잘 알려진 후면 전력 공급 네트워크, BackSide Power-Delivery Network BSPDN에 일제히 관심이 높아지는데요. FinFET에서 GAA로 넘어가는 것도 모자라 공정 과정에서의 거대한 변화를 이는 BSPDN이 왜 꼭 필요한지를 알려면, 웨이퍼에 트랜지스터를 만드는 FEOL 이후 금속들로 전력과 신호 선을 연결하는 BEOL과정에서의 한계를 알아야 합니다. 반도체 로직 공정 과정을 알게 되면 왜 IR Drop과 같은 것이 문제가되는지 이해할 수 있는데요. 오늘은 BSPDN이 차세대 로직 공정 파운드리 기술에 왜 핵심기술이 되었는지 정리하였습니다.
#반도체 #2nm #파운드리
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NVIDIA 젠슨황 CEO는 이번 실적 발표에서 차세대 AI GPU인 Blackwell의 결함을 인정하고 또 이를 해결했다고 발표했습니다. 포토마스크 변경으로 수율을 올리기 위한 작업이라고 설명하며, 하반기 B200 칩 생산에 지연이 없을 것이라고 이야기한 것인데요. 얼마 전 설계/생산 결함으로 최대 3개월까지 지연될거라고 소문이 돌았던 것과 이번 결함이 정말 큰 이슈인지, 이번에 변경했다는 마스크는 무슨 역할을 하며, tsmc 잘못은 없는지 정리해보았습니다.
#엔비디아 #B200 #결함
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x86 최초 ARM의 전성비를 이겼습니다. 인텔의 노트북용 칩 Core Ultra 2세대, 코드명 Lunar Lake의 칩이 드디어 출시되었습니다. 본격적인 노트북 제품은 9월 24일에 출시 예정인데, 전성비가 미쳤네요. 인텔 공정은 베이스 타일의 포베로스 D2D 인터포저로 엮는 것만 하고 tsmc N3B 공정까지 활용하여 일정 지연 없이 우수한 성능, 우수한 전력 소비로 주목받고 있는데요. 특히 하이퍼 스레딩을 없애고 단일 코어의 엄청난 성능 증가는 눈에 띄며 데스크톱 PC에서도 기대하게 합니다. LPDDR5X를 일체화한 SoC로 애플과 비슷한 구조를 가진 루나레이크 정리해보았습니다.
#인텔 #루나레이크 #LunarLake
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인텔의 파운드리 매각설과 FPGA 사업부 매각설에 시장 조차 더이상의 재기를 상상하기 힘든 상황인데요. 14nm 공정을 7년동안이나 사용하며 첫 공정 지연을 한 인텔은 이후 사파이어래피즈, 13세대 14세대 cpu의 결함 이슈 등 다양한 문제를 안으며 계속 위기를 겪었습니다. 지난 2022년 인텔 비전 행사에서 2025년에 반드시 일어나겠다고 했던 인텔이 4년만에 5개의 반도체 공정을 성공하겠다는 말이 무색하게 20A 공정은 포기, 18A은 브로드컴으로부터 양산 승인을 받지도 못했는데요. 과거 인텔 영광의 시대부터 지금까지의 공정 개발 내용을 살펴보면서 현재 반도체 제조와 관련된 내용을 정리해보았습니다.
#인텔 #파운드리 #반도체
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인텔의 매출/영업이익 난으로 인해 파운드리 분사를 공식화하면서 시장의 반응이 좋은데요. 유럽의 독일, 폴란드 팹 건설을 잠정 보류하는 대신 미국은 지속하면서 재기를 노리고 있습니다. 그 와중에 AWS의 자체 AI 커스텀 칩의 패브릭 설계를 인텔 18A으로 제조한다는 것이 알려지면서 관심이 모아지고 있는데요. Inferentia나 Tranium과 같은 AI 칩은 아니지만, 초대형 클라우드 사업자인 AWS가 AI 칩을 연결하는 패브릭을 인텔 18A으로 설계한다는 것은 의미가 있습니다. Microsoft 역시 이전에 자체 칩 설계를 인텔 18A으로 한다는 말이 있었는데요. Qualcomm에는 퀄을 받지 못했고 tsmc의 3nm급이라고 평가받는 이 공정이 제대로 성숙화될만한 조건이 갖추어지고 있습니다.
#인텔 #파운드리 #AWS
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tsmc 3nm 공정이 없다면 현재 반도체 시장이 멈춥니다. N3B와 N3E 공정을 토대로 애플의 아이폰 16 시리즈, 맥북 아이패드의 M3, M4 칩은 물론 인텔의 랩탑용 칩 루나레이크와 함께 향후 NVIDIA H200 과 Rubin, AMD의 Turin 아키텍처의 서버용 CPU까지 쏟아지는데요. 3nm 공정 별로 향후 N3P, N3X 공정이 등장할 예정에 각 공정 별 어떤 차이가 있는지, 어떤 제품들이 나오는지 정리해보았습니다.
#tsmc #3nm #반도체
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안녕하세요, 오늘은 TSMC의 인터포저 기술과 관련된 흥미로운 강연을 소개해 드리겠습니다. 최근 NVIDIA의 칩 생산 부족 사태의 원인으로 지목되고 있는 이 기술은, TSMC조차도 해결하기 어려운 난제로 알려져 있습니다. NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 "유리 기판 좀…"이라며 안타까움을 표현했는데요, 이는 TSMC가 아무리 잘 해도 코어스 패키지를 만들기 위해서는 다른 파운드리 업체와의 협력이 필수적이기 때문입니다. 현재 NVIDIA는 UMC 등 다른 업체와 협력 중이며, 2024년에는 코어스 생산 케파를 확대할 계획이라고 합니다. 이로 인해 인터포저 생산량 역시 증가할 것으로 예측되고 있습니다. 그렇다면 왜 이런 일이 발생하는 걸까요? 강연에서는 인터포저의 종류와 장단점, 그리고 향후 전망에 대해 자세히 다룰 예정입니다. 반도체 업계의 최신 트렌드에 관심 있는 분들께 유익한 시간이 될 것으로 기대합니다.
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갤럭시 워치 7 40mm를 구매한 이유를 소개합니다. 워치 4에서 업그레이드한 이유, 애플워치나 가민 대신 이 모델을 선택한 배경, 그리고 울트라 모델을 사지 않은 이유를 공학적인 시각에서 분석했는데요. 갤럭시 워치 7이 과연 러너에게 적합할까요? 워치 4에서 7로 넘어오면서 느낀 변화와 기술적인 차이를 분석해보고, 3nm 칩셋, 듀얼 밴드 GPS, 심박수 모니터링 등 워치 7만의 강력한 기능을 통해 애플워치나 가민 대신 선택할 가치가 있는지에 대한 솔직한 생각을 정리해보았습니다.
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인텔의 데스크톱용 신규 프로세서 Core Ultra Series 2, 코드명 Arrow Lake 는 인텔이 주장했던 벤치마크 수치보다도 최대 10% 낮은 성능을 보이는 동시에 결함이 있다는 이야기가 제기되면서 또 한번 이슈인데요. Meteor Lake에서와 같이 Tile 구조를 통해 수율을 높이는 방식을 채택했던 인텔은 Arrow Lake에서 tsmc가 제조하게 되면서 설계의 인텔과 제조의 tsmc가 만난 역작으로 기대되었습니다. 그러나 실제 성능이 제대로 나오지 않은데, OS와 BIOS 최적화, microcode 알고리즘의 수정으로 12월 초까지는 수정해놓겠다며, 기대했던 바가 아니라는 인텔의 공식 발언이 있었는데요. 원인으로 지목받는 P 코어, E 코어의 OS 스케줄링 이슈 문제가 무엇인지, 여전히 해결되지 않고 있는 전 세대 Rator Lake의 이슈 문제들과 결부하여 최강이라는 이름의 자리 조차 리사수 AMD의 라이젠에 밀리고 있는 현 상황을 분석하였습니다.
#인텔 #애로우레이크 #결함
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아이폰 18이 TSMC 대신 인텔 파운드리에서 생산될 가능성이 제기되고 있습니다. 애플이 새로운 파운드리 전략은 반도체 업계의 지형을 크게 바꿀 수 있다는 것인데요. 최근 tsmc의 3nm 공정 웨이퍼 단가는 2만달러 이상으로 치솟을 것으로 예상되고 있어 팹리스들의 부담이 가중되고 있는 상황인데요. 내년의 주류가 될 N3P, N3X 와 같은 공정과 5nm (N5, N4, N4P) 등의 주력 노드들은 내년까지 팹 전원 풀 가동으로 예상되는 상황에서, 세계에서 가장 많은 칩을 생산하는 아이폰 시리즈 칩셋을 인텔이 생산하게 된다면 과거의 tsmc처럼 인텔 역시 제조경쟁력이 올라갈 가능성이 있습니다. 특히, 인텔의 최신 기술인 ‘RibbonFET’과 ‘PowerVia’가 모두 적용된 1.8nm (18A) 이하 공정에서 tsmc와 견줄만한 성능을 낼지, 충분한 수율로 생산성이 나올지가 관건인 상황인데요. 트럼프 2기 행정부는 자국 보호무역주의가 강해질 것으로 예상되는 가운데, 미국 내 팹 활성화를 위해서도 인텔의 파운드리가 그저 망할 것 같지는 않은데요. 이번 영상에서는 애플이 왜 TSMC를 대신할 파운드리를 고려하고 있는지, 인텔 파운드리의 가능성과 도전 과제, 트럼프 2기와 미국 반도체 산업 재편의 연관성 등을 분석합니다.
#아이폰18 #애플 #인텔
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Edited by 이진이
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NVIDIA AI 데이터센터 용 GPU가 시장에서 품귀 현상을 보이는 이유, 핵심은 바로 TSMC의 ‘CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate)’ 공정 병목에 있는데요. CoWoS 기술은 고성능 GPU를 위한 필수 공정이지만, 생산 용량에 한계가 있습니다. 현 레티클 한계에 따른 칩의 가장 큰 사이즈 858mm2 보다 더 넓은 범위로 칩들을 서로 연결하기 위한 실리콘 인터포저는 웨이퍼 전공정 과정을 거치기에 웨이퍼 당 나오는 인터포저 개수 자체가 일반 칩도다 훨씬 작은데요. 이번 영상에서는 CoWoS 공정의 기술적 원리와 병목이 발생하는 구조를 설명합니다. 또한 TSMC가 CoWoS 공정에 대규모 투자를 단행하며 병목 해결을 시도하고 있는 상황, 인텔, 삼성을 비롯한 다른 파운드리들이 투자를 줄이는 상황에서 압도적 1위 tsmc의 행보가 더욱 과감해보이는데9요. CoWoS 공정이 향후 AI 반도체 시장에 미칠 파급력도 분석해 보았습니다.
#TSMC #엔비디아 #GPU
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2025년 양산 목표인 tsmc 2나노 공정의 초기 생산 테스트 수율이 60%라는 놀라운 결과가 대만 자유시보를 통해 전해졌는데요. 인텔 18A의 수율이 10% 미만, 삼성 파운드리 3나노 2세대가 20% 수준이라고 루머가 돌고 있는 상황에서, FinFET 대신 최초로 Gate-All-Around 구조를 채택한 tsmc 2nm의 수율이 60%라 놀라움을 사고 있습니다. 애플, AMD, NVIDIA, Mediatek 등 수많은 기업들이 관심을 보이는 상황에서 얼마 전 인텔 퇴임했던 전 CEO 팻 겔 싱어는 SNS를 통해 수율을 %로 이야기하는 건 잘못된 게 많다는 의견을 주었는데요. 칩 크기와 Defect Density에 따라 달라지는 수율의 계산 방법에 대해 정리하면서 팻 겔싱어의 생각과 tsmc의 웅장한 기술력에 대해 살펴보았습니다.
#2nm #인텔 #tsmc
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애플의 맥북, 아이패드 및 서버용 프로세서로 채택될 M5 칩이 기존의 단일 SoC 설계가 아닌, CPU와 GPU를 분리한 칩렛 설계를 채택하여 성능과 효율성을 극대화할 것으로 기대됩니다.
TSMC의 최신 SoIC(System on Integrated Chip) 패키징 기술이 적용될 것이라는 전망이 궈밍치 분석가로부터 알려지게 되었는데요. AMD의 3D V Cache 기술에 일찍이 적용된 3D 칩 스태킹과는 조금 다르게 수평적으로 연결하는 horizontal molding 방식으로, 열 관리와 전력 효율이 향상될 전망입니다. 애플은 이러한 기술을 통해 소비자용 Mac과 AI 클라우드 서버 모두에서 성능 향상을 목표로 하고 있는 것으로 알려져있는데요.
내년도에 출시한 M5, M5 Pro, M5 Max와 더불어 내후년 M5 Ultra까지, 애플의 Private Cloud Compute를 통해 On-Device AI와 서버용 AI까지 모두를 아우르는 동시에, 2나노 적용을 포기하고 N3P 공정을 사용했음에도 칩렛을 통한 수율 향상과 성능 개선을 노리고 있습니다.
#애플 #M5 #TSMC
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TSMC, 인텔, 삼성전자 파운드리가 진입하고 있는 2나노미터 시대의 기술적 차이점을 정리해봅니다. FinFET에서 이제 GAA(Gate-All-Around) 구조의 전환, 각 기업들의 차별성과 기술 전략을 심층적으로 분석하였는데요. TSMC의 Nano Sheet, 삼성전자의 MBCFET(Multi-Bridge Channel FET), 그리고 인텔의 RibbonFET 기술은 각각 고유한 설계 철학을 반영합니다.
이 기술들은 더 작은 칩 크기와 더 높은 전력 효율을 달성하기 위해 필수적입니다. 영상에서는 Nano Wire와 Nano Sheet의 물리적 구조 차이와 그 성능적 의미를 정리하고, 각 기술이 전력 소모와 성능에서 어떤 경쟁력을 가지는지도 비교합니다.
#tsmc #삼성 #인텔
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