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  • 기사등록 2022-08-17 17:10:15
  • 수정 2022-08-19 14:49:28
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재료연구원이 발행한 ‘소재기술백서’는 해당분야 전문가가 참여해 소재 정보를 체계적으로 정리한 국내 유일의 소재기술백서다. 지난 2009년부터 시작해 총 12번째 발간된 이번 백서의 주제는 ‘포스트 코로나 대응소재’다. 2020년 3월 이후 코로나가 전세계적으로 확산되며 세계 경제 및 사회에 전례없는 큰 충격을 주고 있다. 포스트 코로나 시대의 거대한 변화를 도약의 기회로 만들기 위한 과학기술 기반의 준비가 필요하다. 이에 소재기술백서 2020는 ‘포스트 코로나 대응 소재기술’을 주제로 방역·의료소재, 언택트 환경·디지털 소재, 친환경·신에너지 소재와 관련한 기술동향을 분석했다. 이에 본지는 재료연구원과 공동기획으로 ‘소재기술백서 2020’를 연재한다.

韓, 지능형 반도체 시장 23년 약 115억달러 규모



연평균 2.5% 성장률, 세계 비중 약 20% 차지

삼성전자·SK하이닉스 등 시장 경쟁 과열 양상




■ 국내 산업 및 시장 동향


1)시장 규모 및 전망

프로스트앤설리번의 “Revenue Forecast, Global 2017”보고서에 따르면 국내 지능형 반도체 시장은 '17년 99억달러에서 '23년 약 115억달러 규모로 연평균 2.5% 성장할 것으로 전망하였으며, 뉴로모픽 칩 세계시장 대비 국내시장의 비중은 '16년 15.77%에서 '23년 19.46%로 점차 확대될 것으로 예상된다.


2) 기업 현황

삼성전자와 SK하이닉스는 차세대 메모리(ReRAM 및 PRAM)에 대한 연구 개발을 진행함과 동시에 기존 메모리 한계를 극복하기 위한 다양한 방법을 모색 중이다.

삼성전자는 2019년 7nm 저전력 FinFET 공정에 이어 향후 3nm Gate-All-Around FET 공정 개발을 통해 초집적, 초저전력화에 집중할 것임을 발표하였다. 또한, Exynos9 시리즈를 발표하며 인공지능 기능이 탑재된 지능형 반도체 시장 경쟁에 본격적으로 뛰어들 계획이라고 발표하였다.


SK하이닉스는 스탠포드대학교, 램 리서치(Lam Research), 버슘 머터리얼즈(Versum Materials)와 인공신경망 반도체 소자 공동 연구개발에 대한 협약을 체결하였다.


네패스는 제너럴비전이 칩 설계를 담당한 뉴로모픽 칩 “NM500”에 대한 생산, 패키지, 판매에 대한 독점권을 보유하게 되었고 최근 양산에 성공하였다.


■해외 산업 및 시장 동향


1) 시장규모 및 전망

Gartner의 2018년 보고서에 따르면, 세계 지능형 반도체 시장은 '23년까지 2,554억달러 규모로 성장하여 전체 반도체 시장 중 70% 이상을 차지할 것으로 전망하고 있다.

한편, Technavio의 2017년 보고서에서는 세계 인공지 능반도체 시장은 '16년 약 6억 달러 수준에서 연평균 54.25%의 성장을 보여 '21년에는 52.4억 달러에 이를 것으로 전망하였다. 특히, 인공지능 반도체 중 뉴로모픽 칩 시장은 '16부터 시장이 형성되기 시작했고 '22년에는 47.99억 달러 수준으로 연평균 26.3%씩 지속적으로 성장할 것으로 예상하고 있다.


2) 기업 현황

애플(Apple)은 최근 TSMC의 5nm 공정 기술을 최초로 적용한 AP(application processor) A14 바이오닉을 출시하였는데, 실제 16코어 뉴럴엔진, CPU 머신러닝 가속기, 고성능의 CPU를 조합해 이미지 인식, 자연어 학습, 모션 분석 등에서 탁월한 성능을 보여주었다.

인텔(Intel)은 13만개의 뉴런과 1억3천만 개의 시냅스를 14nm 공정으로 집적화한 저 전력 뉴로모픽 프로세서인 로이히(Loihi) 칩을 발표하였고 이후 768개의 로이히칩으로 포호이키 스프링스(Pohoiki Springs) 시스템을 개발하였다. 구글(Google)은 자체 개발한 TPU(tensor processing unit) 기반의 딥러닝 V4 AI칩을 개발하였다.


엔비디아(NVidia)는 인공지능 처리의 가속화를 위한 GPU 성능 향상에 주력함과 동시에 Pascal과 같은 새로운 아키텍처 기반의 인공지능 칩에 대한 연구 활동도 병행하고 있다.


IBM은 SRAM(statistic random access memory) 어레이 기반의 스파이킹 뉴로모픽 칩인 Truenorth 프로세서를 이미 출시하였다.


마이크로소프트(Microsoft) AI는 데이터센터의 고속처리를 위하여 FPGA 기반의 인공지능 칩을 사용하는 기술을 개발하고 있다.


퀄컴(Qualcomm)은 두뇌의 구조와 작동원리를 모방한 회로와 알고리즘이 적용된 연산 처리장치인 제로스(Zeroth)를 개발하였다.


3. 국내외선도기업

지능형 반도체 기술과 관련하여 국내외 선도연구기관 및 주요 연구내용은 다음의 표와 같다.


■미래의 연구방향 및 정책적 제언


1.신규 시냅스 소재 발굴 및 소자 아키텍쳐 개발

고성능의 신뢰성 있는 단위 소자 레벨의 인공 시냅스를 다양한 뉴럴 네트워크(DNN 및 SNN)에 적용하기 위해서는 일차적으로 신경 시냅스에서 발생하는 다양한 전기화학적 특성들(EPSC/IPSC, LTP/LTD, STP/STD, SRDP/STDP 등)을 모방할 수 있어야 한다.

더불어 뉴로모픽 시스템의 패턴 인식률 정확도를 위해 전도도의 선형성(linearity), 대칭성(symmetry), 다치성(multi-level state) 특성 등도 동시에 확보되어야 한다. 이를 위해서는 지속적인 신규 소재 발굴 및 새로운 시냅스 아키텍쳐에 대한 고민이 병행되어야 할 것이다.


2.학습 및 추론용 특화 뉴로모픽 시냅스 소자 개발


단일 시냅스 소자에서 매우 넓은 범위의 전도도 특성을 갖는 소자 특성을 구현하는 개념과 고정된 전도도에서 비휘발성 특성을 만족시키기 위한 접근법은 서로 상충되므로, 두 가지의 요건들을 동시에 만족시키는 이상적인 시냅스 소자를 개발하는 것이 현실적으로 쉽지 않다.

이를 위한 대안은 상충된 개념으로부터 발생하는 딜레마를 해결하기 위해서 학습(training)과 추론(inference)에 특화된 소자들을 각각 제작하는 것이다. 다시 말하면, 전도도 가중치를 변화시키는데 유리한 소자의 경우에는 학습에 특화시켜 응용하고, 정보 유지(retention) 특성이 강한 소자의 경우에는 추론용 소자로 특화시켜 사용하면 각각의 장점을 잘 활용할 수 있을 것이다.

전하 저장 층이 채널 물질과 직접적으로 맞닿게 되는 형태의 시냅스 구조에서는 전하 저장층과 채널 층 간의 전하 이동이 용이해져 전도도의 dynamic range를 넓히는데 유리한 구조로 제작이 가능하기 때문에 학습용에 최적화시킬 수 있을 것이다.

반면, 플래쉬 구조를 시냅스 소자로 활용하게 되면 터널링 층을 통과하여 트랩층에 포획된 전자는 방출되기 어려우므로 추론용에 더욱 특화된 뉴로모픽 칩을 제작할 수 있다. 물론, 학습과 추론에 특화된 두 소자를 수직 적층하는 방법으로 집적화에 대한 문제를 해소할 수 있겠지만 아래층 소자에 대한 열 비용(thermal budget)을 최소화할 수 있는 공정 개발 전략이 반드시 수반되어야 할 것이다.


3. 뉴로모픽 칩 상용화를 위한 고신뢰성 소자 특성 확보


실제 뉴로모픽 칩의 상용화를 위해서는 다음과 같은 까다로운 시냅스 요구 조건들을 모두 만족해야 한다: 5비트 이상의 전도도(>32레벨), 전도도 변화의 완벽한 선형성, potentiation과 depression의 완벽한 대칭성, 초고집적(>1010/cm2), 정보 비휘발성(>10년), 소자 내구성(1010 endurance cycles), 초고집적(<10nm), 저 전력 스위칭(<10fj). </p>


또한, 뉴로모픽 칩은 시냅스 회로와 뉴런 소자가 통합되어야 하기 때문에 전기적/구조적 특성 차이로 발생하는 처리 에러를 최소화하기 위한 인터페이스 설계 및 제작도 중요하다. 이렇게 최종적으로 구현된 뉴로모픽 컴퓨터는 기존 하드웨어 대비 106배 이상의 성능개선과 전력 소모에서 상당한 이득을 점할 수 있으므로 모바일 및 에지용 하드웨어에도 적용이 가능한 수준이 될 것이다.


4. 다학제적 융복합 연구 필요


시냅스의 엄격한 요구 조건들로 인해서 전통적인 트랜지스터나 다른 전자소자와는 다르게 소재 탐색, 구조 디자인, 집적화, 학습 알고리즘, 응용에 이르기까지 매우 광범위한 분야의 이해가 필요하며 치밀하고 장기적인 전략이 필요하다.

또한, 뇌 과학, 재료, 화학, 물리, 소프트웨어, 전기전자 등과 같은 매우 광범위하고 다학제적인 지식 활용이 필수적인 연구분야이다. 따라서 관련 분야 학자들 간의 긴밀한 공동연구 및 활발한 교류만이 뉴로모픽 반도체 분야의 비약적인 발전과 진보를 이뤄낼 수 있을 것이다.


5. 적극적이고 지속적인 정부의 재정 지원


한국은 세계 최대 메모리 생산국으로서 반도체에 대한 기술 개발 능력, 생산역량 및 관련 인프라가 매우 우수하지만, 비메모리 반도체에 대한 기술의 경쟁력이 미약한 실정이다.

주로 대기업 중심의 스마트폰 AP 개발에만 성장의 초점이 맞추어 있다 보니 뉴로모픽 칩 또는 특화형 인공지능 반도체 기술은 매우 초기 개발단계이다. 이런 시스템 반도체 또한 일정 분분은 AI 반도체 형태로 진화하는 양상을 띠고 있기 때문에 국내 반도체 산업은 중대한 기로에 서있다고 해도 과언이 아니다.


한국의 메모리 반도체 산업이 칩메이커 회사의 기술 초(超)격차 전략과 정부의 지속적인 관심과 지원 덕분에 세계적인 시장 경쟁력을 갖추게 된 것처럼, 향후 뉴로모픽 반도체 산업에서도 인프라 확충 및 반도체 인력 양성에 적극적이고 지속적인 정부의 재정 지원이 있기를 진심으로 기대한다.


▲ 지능형 반도체 기술 국내시장 규모 및 전망

▲ 지능형 반도체 기술 세계시장 규모 및 전망

▲ 지능형 반도체 기 술 국내 선도기업 및 기관

▲ 지능형 반도체 기술 해외선도기업

▲ 국내외 선도기업의 AI반도체 칩


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