56세 직장인의 기록

미래 반도체 기술 공부할 때 질화갈륨(GaN), 탄화규소(SiC) 같은 신소재 얘기를 하면서 전력반도체라는 개념을 스치듯 봤었다. 그때는 그냥 "전기차에 쓰이는 특별한 반도체구나" 정도로 넘겼는데, 다시 생각해보니 이게 지금까지 공부해온 D램이나 GPU 같은 반도체들이랑 뭐가 다른 건지 궁금해져서 이번엔 이 전력반도체를 제대로 파봤다. 신소재 얘기를 하다가 갑자기 튀어나온 개념이라 그냥 지나칠 뻔했는데, 알고 보니 이게 반도체 산업의 또 다른 큰 축이었다. 이름부터 힌트가 있었다. 지금까지 공부한 반도체 대부분은 정보를 저장하거나(메모리) 연산을 처리하는(시스템 반도체) 역할이었는데, 전력반도체는 이름 그대로 전기 자체를 다루는 반도체였다. 전압을 바꾸거나, 직류와 교류를 서로 변환하거나, 전류의 흐름을 켜고 끄는 스위치 역할을 하는 게 이 반도체의 핵심 기능이라는 걸 알게 됐다. 우리 주변 어디에나 있었다 찾아보다가 놀랐던 건, 전력반도체가 생각보다 훨씬 흔하게 쓰이고 있었다는 점이었다. 스마트폰 충전기, 노트북 어댑터, 에어컨, 냉장고 같은 가전제품 안에도 전력반도체가 들어가서 전압을 변환하고 있다는 걸 알게 됐다. 벽에 있는 콘센트에서 나오는 교류 전기를 기기가 쓸 수 있는 직류로 바꿔주는 과정, 그리고 그 전압을 기기에 맞게 조절하는 과정 전부에 이 전력반도체가 관여하고 있었던 거다. 이렇게 흔하게 쓰이는데도 그동안 한 번도 이름을 들어본 적이 없었다는 게 오히려 더 신기했다. 이걸 알고 나니 왜 전력반도체를 "눈에 안 보이지만 어디에나 있는 반도체"라고 부르는지 이해가 됐다. CPU나 메모리처럼 성능 스펙으로 화려하게 소개되는 일은 별로 없지만, 사실상 모든 전자기기가 전기를 쓰는 이상 이 전력반도체 없이는 작동 자체가 불가능한 구조였다. 매일 아침 충전기를 꽂으면서도 그 안에 반도체가 들어있다는 생각은 한 번도 해본 적이 없었는데, 알고 보니 충전기 하나하나가 작은 전력반도체의 결과물이었던 셈이다. 왜 전기차 시대...

AI 반도체 공부하다가 자꾸 헷갈리던 용어가 하나 있었다. "온디바이스 AI". 스마트폰 광고에서도 자주 나오고, AI PC 얘기할 때도 계속 나오는데, 이게 정확히 뭘 의미하는 건지, 그리고 왜 이게 반도체 얘기랑 항상 붙어 다니는지 이번에 제대로 짚어보기로 했다. 처음엔 그냥 AI가 기기 안에 들어있다는 뜻인가 하고 대충 넘겼는데, 파고들수록 이게 단순한 마케팅 용어가 아니라는 걸 알게 됐다. AI를 쓴다고 하면 보통 클라우드에 있는 서버에 요청을 보내고, 그 서버가 계산을 마친 뒤 결과를 다시 내 기기로 보내주는 방식을 떠올렸다. 근데 온디바이스 AI는 이 계산을 서버로 보내지 않고, 내 스마트폰이나 노트북 안에서 직접 처리한다는 뜻이었다. 처음엔 "그럼 그냥 성능 좋은 기기면 다 되는 거 아닌가" 싶었는데, 파고들어 보니 이게 생각보다 훨씬 반도체 설계와 밀접하게 얽혀 있는 이야기였다. 왜 굳이 기기 안에서 처리해야 할까 가장 먼저 든 궁금증이 이거였다. 서버가 훨씬 강력한 연산 능력을 갖고 있을 텐데, 왜 굳이 상대적으로 성능이 제한적인 기기 안에서 AI 연산을 처리하려는 걸까. 찾아보니 몇 가지 이유가 있었다. 단순히 기술적으로 가능해서가 아니라, 사용자 경험과 데이터 보안 측면에서 확실한 필요가 있다는 걸 알게 되면서 이 흐름이 왜 이렇게 빠르게 퍼졌는지 이해가 됐다. 가장 크게 다가온 건 속도와 프라이버시 문제였다. 서버로 요청을 보내고 결과를 받아오는 과정에는 아무리 빨라도 네트워크 지연시간이 생긴다. 실시간으로 반응해야 하는 기능(예를 들어 카메라로 찍은 사진을 즉시 보정하거나, 음성을 바로 텍스트로 바꾸는 기능)에서는 이 지연이 체감상 크게 느껴질 수 있다는 걸 이해하게 됐다. 게다가 개인적인 데이터를 서버로 보내지 않고 기기 안에서 처리하면 프라이버시 측면에서도 훨씬 안전하다는 장점이 있다는 걸 알게 됐다. 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 쓸 수 있다는 것도 실용적인 이유 중 하나였다. 평소 별생각 없이...

팹리스를 공부할 때 애플이 팹리스 기업으로 분류된다는 걸 보고 좀 의아했었다. 애플은 아이폰이랑 맥북 만드는 하드웨어 회사 아닌가 싶었는데, 자체 칩을 설계한다는 관점에서 보면 팹리스가 맞는다는 걸 그때 알게 됐다. 이번엔 그 M시리즈 칩이 구체적으로 어떻게 만들어지는지, 애플이 왜 굳이 이 어려운 길을 택했는지 파봤다. 남들 다 쓰는 인텔 CPU 대신 이 복잡한 자체 설계 노선을 택한 이유가 뭘까, 그 배경이 계속 궁금했다. 원래 맥북에는 인텔 CPU가 들어갔었다. 그런데 몇 년 전부터 애플이 자체 설계한 M시리즈 칩으로 전환했다는 소식을 접했을 때는 그냥 "애플이 부품 하나 바꿨나 보다" 정도로 넘겼는데, 알고 보니 이게 단순한 부품 교체가 아니라 완전히 다른 설계 철학으로의 전환이었다. 아이폰 AP 설계 경험이 그대로 이어졌다 가장 먼저 이해하게 된 건, 애플이 이 자체 칩 설계를 하루아침에 시작한 게 아니라는 점이었다. 애플은 이미 오랫동안 아이폰용 AP(애플리케이션 프로세서)를 자체 설계해왔고, 이 경험이 그대로 M시리즈 개발의 기반이 됐다는 걸 알게 됐다. 아이폰 칩에서 쌓아온 저전력 설계 노하우를 노트북, 데스크톱용 칩으로 확장한 셈이었다. 십여 년 넘게 스마트폰 칩을 설계해온 경험치가 결국 이렇게 다른 제품군으로도 옮겨갈 수 있다는 걸 보면서, 기술 축적이라는 게 단순히 한 제품에만 머무는 게 아니라는 걸 새삼 느꼈다. 이 배경을 알고 나니 왜 M시리즈가 등장하자마자 큰 화제를 모았는지 이해가 됐다. 기존 인텔 CPU는 애초에 데스크톱용으로 설계된 구조를 노트북에 맞게 조정해온 방식이었다면, 애플은 반대로 스마트폰처럼 배터리와 발열 관리가 극도로 중요한 환경에서 다듬어온 설계를 노트북으로 가져온 거였다. 그 결과 비슷하거나 더 나은 성능을 훨씬 적은 전력으로 구현할 수 있었다는 평가를 여러 리뷰에서 확인할 수 있었다. 실제로 맥북이 팬 소음 없이도 오랫동안 배터리가 유지된다는 후기들을 보면서, 이게 단순한 마케팅 문구가 아니라 ...

파운드리랑 IDM 얘기를 공부할 때마다 인텔이 계속 등장했다. 근데 등장하는 맥락이 좀 애매했다. 어떨 때는 "한때 반도체 최강자"로, 어떨 때는 "TSMC와 삼성에 밀리는 회사"로 나왔다. 대체 이 회사에 무슨 일이 있었길래 이렇게 위상이 달라졌는지 궁금해서 찾아봤다. 같은 회사를 두고 기사마다 온도차가 이렇게 큰 경우도 흔치 않은 것 같아서, 이번엔 처음부터 끝까지 흐름을 따라가봤다. 인텔은 원래 설계부터 생산까지 다 직접 하는 종합반도체기업, IDM의 대표주자였다. CPU 시장에서 오랫동안 독보적인 위치를 지켰고, 자체 공정 기술력도 한동안 업계 최고 수준이었다는 걸 여러 자료에서 확인할 수 있었다. 근데 어느 순간부터 이 미세공정 경쟁에서 뒤처지기 시작했다는 게 지금 인텔을 둘러싼 얘기의 핵심이었다. 미세공정 전환에서 발목을 잡혔다 가장 먼저 알게 된 건 인텔이 특정 공정 세대에서 계속 지연을 겪었다는 사실이었다. 예전엔 인텔이 신공정을 가장 먼저 도입하는 회사였는데, 특정 시점부터 다음 세대 공정으로 넘어가는 데 예상보다 훨씬 오랜 시간이 걸렸다는 얘기를 여러 기사에서 확인할 수 있었다. 그사이 TSMC와 삼성전자는 착실히 미세공정을 발전시켰고, 결국 격차가 뒤집혔다는 흐름이었다. 왜 이런 지연이 생겼는지 찾아보니, 특정 신기술 도입 과정에서 예상치 못한 기술적 난관에 부딪혔다는 설명이 있었다. 앞서 공부했던 개념들을 떠올려보면, 미세공정이라는 게 단순히 예산을 더 쏟는다고 무조건 빨라지는 게 아니라 물리적 한계와 씨름해야 하는 영역이라는 걸 알고 있었기에, 왜 이런 지연이 한 번 생기면 쉽게 만회하기 어려운지 이해가 됐다. 한 세대에서 밀리면 다음 세대 개발도 같이 늦어지는 악순환에 빠지기 쉬운 구조였던 거다. 화려한 발표와 로드맵만 보면 다 순조로워 보이지만, 실제로는 이렇게 한 번의 기술적 난관이 몇 년치 격차로 불어날 수 있다는 걸 알고 나니 공정 개발이라는 게 얼마나 살얼음판 같은 영역인지 새삼 느꼈다. 파...

EUV 노광장비를 공부할 때 ASML이라는 회사 이름이 계속 나왔었다. 그때는 그냥 "EUV 장비 만드는 회사구나" 정도로 넘겼는데, 다시 생각해보니 궁금한 게 남아있었다. 반도체는 삼성전자, TSMC, 인텔처럼 경쟁하는 기업이 여럿인데, 왜 유독 이 EUV 장비 시장에서는 ASML 하나가 사실상 독점을 하고 있는 걸까. 매번 기사에서 당연하다는 듯 "ASML 독점"이라는 표현을 쓰길래 그런가 보다 하고 넘겼는데, 이번엔 이 독점 구조 자체를 제대로 파봤다. 먼저 확인한 건 숫자였다. EUV 노광장비를 상업적으로 안정된 수준까지 양산할 수 있는 곳이 전 세계에서 ASML 사실상 유일하다는 걸 여러 자료에서 확인할 수 있었다. 캐논이나 니콘 같은 일본 기업들도 예전에는 노광장비 시장에서 존재감이 있었지만, EUV라는 새로운 세대로 넘어가는 시점에서 이 기업들은 따라가지 못했고 결국 ASML이 이 첨단 영역을 독차지하게 됐다는 흐름을 알게 됐다. 왜 하필 ASML만 살아남았을까 찾아보니 캐논과 니콘도 한때는 노광장비 시장에서 ASML과 경쟁하던 기업들이었다. 그런데 EUV라는 극도로 어려운 기술로 넘어가는 시점에서, ASML은 일찌감치 이 기술에 과감하게 베팅했고 다른 기업들은 상대적으로 보수적인 접근을 택했다는 걸 알게 됐다. 결과적으로 이 선택의 차이가 시간이 지나며 돌이키기 힘든 격차로 벌어졌다는 분석을 여러 자료에서 확인할 수 있었다. 한 번의 기술 전환점에서 어떤 베팅을 하느냐가 이렇게 오랫동안 산업 전체의 구도를 결정할 수 있다는 게 새삼 놀라웠다. 지금 당장의 시장 점유율보다, 다음 기술 세대에 얼마나 과감하게 투자하느냐가 장기적으로는 훨씬 중요한 변수라는 걸 이 사례를 통해 배웠다. 기술 하나가 아니라 여러 나라 기술의 결합체 왜 다른 기업들이 쉽게 따라오지 못하는지 찾아보다가, ASML이 이 장비를 혼자 다 만드는 게 아니라는 사실을 알게 됐다. EUV 장비 안에는 독일 자이스가 만드는 초정밀 광학 렌즈, 미국 ...

검사·테스트 공정을 공부하다가 스치듯 알게 된 이름이 있었다. OSAT. 그때는 그냥 "패키징이랑 테스트 해주는 회사구나" 정도로 넘겼는데, 다시 생각해보니 이게 어떤 회사들인지, 왜 굳이 이런 후공정만 전문으로 하는 회사가 따로 존재하는지 제대로 짚고 넘어가야겠다 싶었다. OSAT는 Outsourced Semiconductor Assembly and Test의 줄임말이다. 풀어보면 외주로 반도체 조립(패키징)과 테스트를 전문으로 해주는 회사라는 뜻이다. 파운드리가 웨이퍼 위에 회로를 찍어내는 전공정을 전문으로 한다면, OSAT는 그 이후 패키징과 검사, 즉 후공정을 전문으로 맡는다는 구조였다. 앞에서 팹리스와 파운드리 얘기를 공부할 때는 반도체 산업이 설계와 생산 두 축으로 나뉜다고만 생각했는데, 그 뒤에 이런 후공정 전문 회사까지 따로 있다는 걸 알고 나니 산업 구조가 생각보다 훨씬 촘촘하다는 걸 다시 느꼈다. 이름부터 낯설어서 처음엔 그냥 지나쳤는데, 알고 보니 이 세 글자 안에 반도체 후공정 산업 전체가 담겨 있었던 셈이다. 왜 후공정을 따로 맡기는 걸까 가장 먼저 든 궁금증은 이거였다. 삼성전자나 SK하이닉스 같은 대기업들도 자체적으로 패키징과 테스트를 할 수 있을 텐데, 왜 굳이 이걸 외부 기업에 맡기는 경우가 많을까. 찾아보니 이유는 결국 효율성 문제였다. 패키징과 테스트는 웨이퍼 생산과는 완전히 다른 설비와 전문 인력이 필요한 영역이다. 첨단 미세공정 투자에 막대한 자본을 쏟아야 하는 반도체 기업 입장에서, 후공정 설비까지 전부 자체적으로 갖추는 것보다는 이 분야에 특화된 전문 기업에 맡기는 게 비용 면에서 더 합리적인 경우가 많다는 걸 이해하게 됐다. 특히 팹리스 기업들 입장에서는 이 구조가 더욱 필수적이었다. 팹리스는 애초에 공장 자체가 없는 회사라서, 파운드리에서 웨이퍼 생산을 마치면 그다음 패키징과 테스트는 당연히 외부 전문 기업에 맡길 수밖에 없는 구조였다. 결국 팹리스-파운드리-OSAT로 이어지는 이 삼각 구조가 지금...

지금까지 노광, 식각, 증착, 검사까지 쭉 공부하면서 계속 배경처럼 등장하던 단어가 하나 있었다. 클린룸. 반도체 공장을 소개하는 영상이나 기사를 보면 방진복을 입은 사람들이 새하얀 공간에서 일하는 모습이 자주 나오는데, 대체 얼마나 깨끗해야 하길래 저렇게까지 하는 건지 궁금해서 이번엔 이 클린룸을 파봤다. 매번 방진복 입은 사람들 모습만 보고 그냥 넘겼는데, 막상 파고들어 보니 이게 생각보다 훨씬 진지하게 다뤄야 할 주제였다. 찾아보기 전엔 그냥 "먼지 없는 깨끗한 방" 정도로만 생각했는데, 알고 보니 클린룸의 청정도는 우리가 상상하는 수준을 훨씬 뛰어넘는 개념이었다. 클린룸은 공기 중에 떠다니는 미세먼지 입자 개수를 기준으로 등급을 매기는데, 최첨단 반도체 공정에 쓰이는 클린룸은 이 입자 개수를 일반 사무실이나 수술실보다도 훨씬 엄격하게 관리한다. 병원 수술실도 꽤 깨끗한 곳이라고만 생각했는데, 그보다 몇 단계는 더 엄격한 기준이 있다는 걸 알고 나서는 반도체 공장을 상상하는 이미지 자체가 달라졌다. 먼지 입자 하나가 회로를 망가뜨린다 가장 먼저 이해해야 했던 건 왜 이렇게까지 먼지에 민감한가였다. 답은 이미 앞서 공부한 미세공정 개념에 있었다. 요즘 반도체 회로 선폭은 나노미터 단위, 즉 머리카락 굵기의 몇만분의 일 수준이다. 일반적인 먼지 입자 하나의 크기가 이 회로 선폭보다 훨씬 크다는 걸 알고 나니, 왜 먼지 하나가 치명적인 결함으로 이어지는지 바로 이해가 됐다. 머리카락 하나가 웨이퍼 위에 떨어지는 걸 사람 기준으로 비유하면, 마치 도로 위에 커다란 바위가 떨어진 것과 비슷한 규모라는 설명을 보고서야 그 심각성이 실감났다. 웨이퍼 위에 회로를 그리는 도중에 먼지 입자 하나가 떨어지면, 그 부분의 회로 패턴이 왜곡되거나 아예 끊겨버릴 수 있다. 앞서 공부한 수율 개념과 바로 연결됐는데, 이런 미세한 오염 하나가 웨이퍼 전체 수율을 떨어뜨리는 직접적인 원인이 될 수 있다는 거였다. 클린룸이 이렇게까지 엄격하게 관리되는 이유가 결국 이...

노광, 식각, 증착까지 파고들고 나니 마지막으로 남는 궁금증이 하나 있었다. 이렇게 수백 번의 정밀한 공정을 거쳐서 웨이퍼 위에 회로를 완성했는데, 그럼 이게 제대로 만들어졌는지는 어떻게 확인하는 걸까. 아무리 정밀하게 만들어도 불량이 아예 없을 순 없을 텐데, 이 불량품을 어떻게 걸러내는지가 궁금해서 이번엔 검사·테스트 공정을 파봤다. 찾아보니 반도체 검사는 한 번에 끝나는 게 아니라 공정 곳곳에 흩어져서 여러 차례 이뤄진다는 걸 알게 됐다. 크게 나누면 웨이퍼 상태에서 진행하는 검사와, 낱개 칩으로 잘라 패키징까지 마친 뒤 진행하는 최종 검사로 구분할 수 있었다. 이걸 알고 나니 왜 반도체 원가에서 테스트 비용이 상당한 비중을 차지한다는 얘기가 나오는지 이해가 됐다. 만들다가 중간에 걸러내는 게, 다 만들고 나서 버리는 것보다 훨씬 경제적이기 때문이다. EDS, 웨이퍼 상태에서 미리 걸러낸다 가장 먼저 알게 된 개념이 EDS(전기적 다이 소팅)였다. 이건 웨이퍼를 낱개 칩으로 자르기 전, 웨이퍼에 붙어 있는 상태 그대로 각 칩에 미세한 탐침을 대고 전기 신호를 흘려보내 정상 작동 여부를 확인하는 검사다. 이 단계에서 불량으로 판정된 칩에는 표시를 남겨두고, 이후 패키징 공정에서 이 불량 칩은 아예 제외하고 넘어간다는 걸 알게 됐다. 이게 왜 중요한지 생각해보니 답이 나왔다. 만약 이 단계에서 불량을 걸러내지 않고 그대로 패키징까지 진행한다면, 이미 불량인 칩에 포장, 연결까지 비용을 다 들이고 나서야 버리게 되는 셈이다. 반대로 웨이퍼 상태에서 미리 걸러내면 그만큼 낭비되는 비용을 줄일 수 있다는 논리였다. 앞서 공부했던 수율이라는 개념도 결국 이 EDS 단계에서 확인되는 합격률과 직결된다는 걸 다시 한번 연결지어 이해하게 됐다. 재밌었던 건 이 검사가 웨이퍼 한 장에 있는 칩 수백, 수천 개를 하나하나 다 찔러본다는 점이었다. 탐침 하나로 그 많은 칩을 순서대로 검사하는 장비의 정밀도와 속도도 그 자체로 상당한 기술력이 필요하다는 걸 알게 됐다. 패키징 ...

식각까지 파고들고 나니 자연스럽게 다음 궁금증이 생겼다. 식각이 깎아내는 거라면, 반대로 뭔가를 쌓아 올리는 과정도 있어야 회로가 완성될 텐데. 찾아보니 그게 증착 공정이었다. 식각이 조각가라면 증착은 화가에 가까웠다. 웨이퍼 표면에 원하는 물질을 얇게, 그리고 균일하게 입히는 작업이다. 반도체 회로는 단순히 깎아내는 것만으로는 완성되지 않는다. 절연막, 금속 배선, 각종 보호막 등 여러 종류의 얇은 막을 웨이퍼 위에 겹겹이 쌓아 올려야 하고, 이 얇은 막을 만드는 게 바로 증착이다. 어떤 층은 전기가 통하게 만들어야 하고, 어떤 층은 반대로 전기를 막아야 하고, 어떤 층은 다음 공정에서 보호막 역할을 해야 한다. 이 서로 다른 역할을 하는 막들을 순서대로 정확하게 쌓아 올려야 하나의 완성된 반도체가 나온다는 걸 이번에 제대로 이해하게 됐다. 신기했던 건 이 막 하나의 두께가 두꺼워도, 얇아도 문제가 된다는 점이었다. 너무 두꺼우면 다음 공정에서 정밀한 패턴을 새기기 어려워지고, 너무 얇으면 절연이나 보호 기능을 제대로 못한다는 걸 알고 나니 이게 왜 그렇게 세밀하게 관리되는 공정인지 이해가 됐다. CVD와 PVD, 쌓는 방식이 이렇게 다르다 증착 방식에도 여러 종류가 있다는 걸 알게 됐는데, 가장 기본적인 구분이 CVD(화학기상증착)와 PVD(물리기상증착)였다. CVD는 원료가 되는 가스를 웨이퍼 표면에 흘려보내면, 이 가스들이 화학 반응을 일으켜서 원하는 물질이 표면에 얇게 쌓이는 방식이다. 가스 상태로 반응이 일어나기 때문에 웨이퍼 표면의 울퉁불퉁한 부분까지도 골고루 덮을 수 있다는 게 특징이라는 걸 찾아볼 수 있었다. PVD는 이와 다르게 고체 상태의 원료(타깃)에 물리적인 충격을 가해서 원자를 튕겨내고, 이 원자들이 웨이퍼 표면에 가서 붙는 방식이다. 화학 반응이 아니라 물리적으로 원자를 옮기는 방식이라서 순수한 금속막을 만들 때 자주 쓰인다는 걸 알게 됐다. 처음엔 그냥 둘 다 "얇은 막 만드는 기술"이라고 뭉뚱그려 생각했는데, 화...

노광공정 공부하면서 웨이퍼에 빛으로 회로 패턴을 새긴다는 것까지는 이해했는데, 그다음이 궁금했다. 빛을 쐈다고 회로가 저절로 파이는 건 아닐 텐데, 그럼 실제로 그 모양대로 깎아내는 건 누가 하는 걸까. 찾아보니 그 역할을 하는 게 식각(에칭) 공정이었다. 노광이 도면을 그리는 거라면, 식각은 그 도면대로 실제 칼을 대는 작업에 가까웠다. 노광공정을 마치면 웨이퍼 표면에는 감광액이 빛을 받은 부분과 안 받은 부분으로 나뉘어 있다. 이 상태에서 화학적 처리를 거치면 빛을 받은 부분(혹은 안 받은 부분, 감광액 종류에 따라 다르다)만 남고 나머지는 씻겨 나가는데, 이러면 웨이퍼 표면에 마스크처럼 패턴이 남는다. 식각은 이 패턴이 없는, 즉 노출된 부분을 실제로 깎아내서 아래쪽 물질에 회로 모양을 그대로 파내는 작업이다. 감광액으로 덮인 부분은 보호받고, 노출된 부분만 깎여나가니 결국 원하는 회로 모양이 입체적으로 완성되는 셈이다. 말로 설명하면 간단해 보이지만, 실제로는 나노미터 단위의 오차도 허용되지 않는 극도로 예민한 화학 반응이라는 걸 나중에서야 실감했다. 습식 식각과 건식 식각, 방식이 다르다 식각에도 크게 두 가지 방식이 있다는 걸 알게 됐다. 습식 식각은 화학 약품 용액에 웨이퍼를 담가서 반응을 일으켜 깎아내는 방식이다. 오래전부터 써온 방식이고 비교적 저렴한 편이지만, 약품이 사방으로 퍼지면서 반응하기 때문에 원하는 방향으로만 정교하게 깎기가 어렵다는 한계가 있었다. 미세한 회로를 다뤄야 하는 요즘 공정에서는 이 방식만으로는 부족하다는 걸 이해하게 됐다. 그래서 지금 첨단 공정에서 주로 쓰이는 게 건식 식각, 그중에서도 플라즈마를 이용한 식각이다. 반응성 가스를 플라즈마 상태로 만들어서 웨이퍼 표면에 쏘아 깎아내는 방식인데, 이 방식은 원하는 방향으로만 정확하게 깎을 수 있다는 게 핵심 장점이었다. 습식 식각이 옆으로도 퍼지면서 깎이는 느낌이라면, 건식 식각은 위에서 아래로 수직으로 깎아 내려가는 느낌에 가까웠다. 회로 선폭이 나노미터 단위로 좁아진 ...

패키징 공부하다가 TSV까지 파고들었더니 자연스럽게 옆에 붙어있던 단어가 하나 더 보였다. 칩렛. 처음엔 그냥 "작은 칩"이라는 뜻인가 하고 넘겼는데, 알고 보니 요즘 CPU나 AI 반도체 설계 방식 자체를 완전히 바꿔놓은 개념이었다. AMD 프로세서 얘기할 때마다 나오는 이 단어, 이번엔 제대로 파봤다. 원래 반도체는 하나의 큰 다이(Die) 안에 필요한 기능을 전부 욱여넣는 방식이었다. CPU면 코어, 캐시, 메모리 컨트롤러, 입출력 회로까지 전부 한 덩어리 실리콘 위에 그려야 했다. 문제는 칩이 커질수록 불량이 날 확률도 같이 커진다는 거였다. 웨이퍼 한 장에 결함이 하나 있어도, 그 결함이 하필 큰 칩 한가운데 걸리면 칩 전체가 통째로 못 쓰게 된다. 반대로 작은 칩이었다면 그 결함은 주변 몇 개만 버리면 끝나는 문제였을 텐데. 이게 왜 큰 칩을 만들수록 수율이 떨어지는지에 대한 답이었다. 큰 칩 하나 대신 작은 칩 여러 개 칩렛은 이 문제를 정면으로 뒤집는 발상이다. 하나의 거대한 다이에 모든 기능을 다 넣는 대신, 기능별로 쪼갠 작은 칩들을 따로따로 만들고 이걸 나중에 하나의 패키지 안에서 연결하는 방식이다. CPU 코어는 코어대로, 입출력 회로는 입출력대로, 캐시는 캐시대로 각각 별도의 작은 칩으로 만든 다음 이어붙이는 셈이다. 이렇게 하면 일단 수율 문제가 확 줄어든다. 작은 칩 하나에 결함이 생겨도 그 칩 하나만 버리면 되니까, 전체 폐기율이 훨씬 낮아진다. 게다가 각 기능마다 최적의 공정을 따로 골라 쓸 수 있다는 것도 알게 됐는데 이게 은근히 큰 장점이었다. 예를 들어 연산 코어는 최신 3나노 공정으로 만들고, 굳이 최신 공정이 필요 없는 입출력 회로는 상대적으로 저렴한 구형 공정으로 만드는 식이다. 하나의 칩을 통째로 최신 공정에 밀어넣는 것보다 비용 면에서 훨씬 합리적이라는 거다. 처음엔 그냥 "칩을 잘게 쪼갠다" 정도로만 이해했는데, 알고 보니 이게 설계 유연성과 원가 절감을 동시에 잡는 상당히 영리...

미세공정 공부하다가 계속 걸리는 게 있었다. 웨이퍼에 회로 다 그리면 반도체는 완성인 줄 알았는데, 그 뒤에 "패키징"이라는 단계가 하나 더 있더라. 처음엔 그냥 포장하는 거 아닌가 싶어서 대충 넘겼는데, 최근 AI 반도체 얘기 나올 때마다 이 패키징이 자꾸 핵심 기술로 언급돼서 궁금증을 참을 수가 없었다. 솔직히 말하면 "설계랑 공정이 진짜고 패키징은 그냥 마무리 단계겠지"라고 넘겨짚었던 게 완전히 틀렸다. 패키징은 잘라낸 칩을 습기나 충격에서 지켜주는 것뿐 아니라, 칩과 기판을 실제로 이어주는 배선 역할까지 한다. 이 연결이 얼마나 촘촘하고 짧으냐가 속도랑 발열, 전력 효율을 통째로 좌우한다는 걸 알고서야 왜 이게 요즘 그렇게 중요하게 다뤄지는지 이해가 됐다. 회로를 아무리 잘 그려놔도, 그걸 밖으로 연결해서 신호를 주고받는 통로가 부실하면 성능이 그대로 발목 잡힌다는 얘기였다. 특히 인상 깊었던 세 가지만 정리해본다. 플립칩, 연결 방식을 뒤집다 원래 칩과 기판을 잇는 방식은 와이어본딩이었다. 칩 가장자리 단자에서 기판까지 머리카락보다 가는 금속선을 일일이 연결하는 방식인데, 단자가 많아질수록 선도 늘어나고 신호가 이동하는 거리도 길어진다는 게 문제였다. 플립칩은 이름 그대로 칩을 뒤집는다. 칩 표면 전체에 작은 금속 돌기(범프)를 촘촘히 박아두고, 뒤집어서 기판에 그대로 얹으면 범프와 기판 회로가 바로 맞닿아 연결된다. 선 하나하나 잇는 대신 칩 면 전체를 쓰니까 연결점을 훨씬 많이 만들 수 있고, 거리도 짧아지니 속도와 전력 효율 둘 다 잡힌다. 요즘 스마트폰 AP 대부분이 이 방식을 쓴다는 걸 확인하고 나서야, 이게 왜 하나의 전환점으로 불리는지 납득이 갔다. 선을 없앤 게 아니라 연결의 개념 자체를 면으로 바꿔버린 셈이다. WLP, 자르기 전에 끝내버리기 두 번째로 재밌었던 게 WLP(웨이퍼 레벨 패키지)다. 원래는 웨이퍼를 낱개 칩으로 자른 다음 하나씩 포장했는데, WLP는 자르기도 전에 웨이퍼 상태 그대로 패...

지금까지 나노 공정, EUV, 파운드리 같은 개념들을 하나씩 공부해오면서 자연스럽게 마지막으로 궁금해진 질문이 있었다. "그래서 반도체 기술은 앞으로 어디까지 발전할 수 있을까?" 미세공정이 이미 나노미터 단위까지 왔는데, 이걸 계속 더 작게 만드는 게 물리적으로 가능한 건지, 그리고 어떤 새로운 기술들이 다음 세대를 준비하고 있는지 찾아본 내용을 정리해본다. 미세공정은 물리적 한계에 다가가고 있다 먼저 알게 된 건, 반도체 회로를 계속 더 가늘게 만드는 미세화 전략이 이제 물리적 한계에 가까워지고 있다는 점이었다. 회로 선폭이 원자 몇 개 수준까지 좁아지면, 전자가 원하는 경로를 벗어나 새어나가는 누설전류 문제나 발열 문제가 훨씬 심각해진다. 이 때문에 단순히 선폭만 줄이는 방식으로는 성능 향상에 한계가 온다는 게 여러 전문가들의 공통된 시각이라는 걸 확인할 수 있었다. 그래서 최근 반도체 업계는 "얼마나 가늘게 만드느냐"에서 "얼마나 효율적으로 쌓고 연결하느냐"로 전략의 무게중심을 옮기고 있다는 걸 알게 됐다. 이 흐름 속에서 등장하는 대표적인 기술들을 하나씩 찾아봤다. 게이트올어라운드(GAA), 트랜지스터 구조의 진화 기존 트랜지스터는 핀펫(FinFET)이라는 구조를 주로 써왔는데, 최근에는 게이트올어라운드(GAA)라는 새로운 구조가 차세대 공정의 핵심으로 떠오르고 있다는 걸 알게 됐다. 핀펫은 전류가 흐르는 채널의 세 면을 게이트가 감싸는 구조인 반면, GAA는 채널의 모든 면을 게이트가 둘러싸는 구조라서 전류 제어력이 훨씬 뛰어나다는 설명을 찾아볼 수 있었다. 삼성전자가 GAA 기반의 초미세 공정을 세계 최초로 양산에 적용했다는 뉴스를 접하면서, 이 구조 전환이 미세공정 경쟁의 새로운 분기점이 되고 있다는 걸 실감했다. TSMC를 비롯한 다른 파운드리 기업들도 차세대 공정에서 이 GAA 구조 도입을 준비하고 있다는 소식도 함께 확인할 수 있었다. 3D 적층, 평면을 넘어 수직으로 미세화의 한계를 극...

반도체 산업을 계속 공부하다 보니 자연스럽게 궁금해진 부분이 있었다. 이렇게 중요한 산업이라면 채용 시장은 어떤 모습일까 하는 점이었다. 관련 자료들을 찾아보면서 반도체 업계 채용이 어떤 흐름으로 움직이고 있는지, 그리고 준비할 때 어떤 부분을 눈여겨봐야 하는지 정리해봤다. 반도체 채용은 크게 두 갈래로 나뉜다 먼저 찾아보면서 알게 된 건, 반도체 업계 채용이 크게 공정·설비 직군과 설계 직군으로 나뉜다는 점이었다. 공정·설비 직군은 실제 웨이퍼 생산라인에서 공정을 관리하고 개선하는 역할로, 화학공학, 신소재공학, 전자공학, 물리학 같은 전공자들이 주로 지원하는 분야다. 삼성전자나 SK하이닉스의 생산 공장에서 일하는 엔지니어들이 여기에 속한다. 설계 직군은 반도체 회로 자체를 설계하는 역할로, 전자공학이나 컴퓨터공학 전공자들이 주로 지원한다. 팹리스 기업이나 종합반도체기업의 설계 부서에서 일하며, 최근 AI 반도체 수요가 늘면서 이 설계 직군에 대한 채용 수요도 함께 늘고 있다는 걸 여러 채용 공고를 통해 확인할 수 있었다. 최근 채용 트렌드에서 눈에 띄는 변화 찾아보면서 인상 깊었던 변화는 AI와 관련된 직무 수요가 눈에 띄게 늘고 있다는 점이었다. HBM 같은 고성능 메모리, AI 연산용 반도체 설계, 그리고 이를 뒷받침하는 패키징 기술 관련 인력을 확보하려는 움직임이 여러 기업의 채용 공고에서 반복적으로 확인됐다. 특히 여러 개의 칩을 쌓아 연결하는 첨단 패키징 기술이 AI 반도체 성능을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르면서, 이 분야 인력 수요도 함께 늘고 있다는 분석을 찾아볼 수 있었다. 또한 예전에는 대규모 정기 공채 방식이 일반적이었는데, 최근에는 직무별로 필요할 때마다 뽑는 수시 채용 방식이 늘어나는 추세라는 것도 알게 됐다. 이 때문에 특정 시기를 기다리기보다는 관심 있는 기업의 채용 공고를 상시로 확인하는 습관이 중요해졌다는 조언을 여러 취업 준비 관련 자료에서 접할 수 있었다. 지원 시 준비하면 좋은 것들 채용 공고와 후기들을 찾아보면서 반도체 ...

수출규제와 EUV 장비를 공부하면서 계속 마주친 표현이 있었다. "반도체 장비 국산화율", "소부장 국산화 추진"이라는 문구였다. 우리나라가 메모리 반도체 강국이라고 알고 있었는데, 정작 그 반도체를 만드는 장비는 왜 국산화가 화두가 되는 건지 궁금해서 찾아본 내용을 정리해본다. 반도체 완제품과 반도체 장비는 완전히 다른 산업 가장 먼저 이해해야 했던 건, 반도체를 잘 만드는 것과 그 반도체를 만드는 장비를 잘 만드는 것은 전혀 다른 기술 영역이라는 점이었다. 우리나라는 삼성전자와 SK하이닉스를 앞세워 메모리 반도체 생산에서는 세계 최상위권이지만, 정작 그 생산 공정에 쓰이는 핵심 장비 대부분은 해외 기업에 의존하고 있다는 걸 알게 됐다. 노광장비는 네덜란드의 ASML, 식각장비는 미국의 램리서치와 어플라이드머티리얼즈, 증착장비 역시 비슷한 미국·일본 기업들이 시장을 나눠 갖고 있는 구조였다. 국내 기업들이 최종 반도체 생산에서는 세계적인 경쟁력을 갖췄지만, 그 생산 과정에 필요한 장비는 대부분 수입에 의존해왔다는 사실이 처음에는 의외로 다가왔다. 왜 장비 국산화가 이렇게 어려운 걸까 장비 국산화가 왜 이렇게 더딘지 찾아보니, 반도체 장비는 단순한 기계가 아니라 수십 년에 걸친 정밀 광학, 화학, 재료공학 기술이 총집합된 결과물이라는 걸 알게 됐다. 특히 EUV 노광장비 같은 경우, 독일의 정밀 렌즈 기술, 미국의 광원 기술 등 여러 나라의 최첨단 기술이 결합되어야 만들어질 수 있는 장비라서, 특정 국가가 단기간에 자체 개발하는 게 현실적으로 매우 어렵다는 설명을 여러 자료에서 확인할 수 있었다. 게다가 반도체 장비는 개발한다고 끝이 아니라, 실제 양산 라인에서 안정적으로 검증받아야 상용화될 수 있다. 이 검증 과정 자체가 오랜 시간과 신뢰가 쌓여야 가능한 일이라서, 이미 시장을 장악하고 있는 해외 기업들과의 격차를 좁히기가 쉽지 않다는 걸 이해하게 됐다. 국내에서 진행 중인 국산화 노력 그래도 특정 분야에서는 국내 기업들의...

반도체 관련 기사나 증권사 리포트를 읽다 보면 낯선 용어들이 자꾸 발목을 잡는다. "수율이 개선됐다", "출하량 가이던스를 상향했다" 같은 표현을 볼 때마다 대충 감으로 넘어가곤 했는데, 이번 기회에 자주 나오는 용어들을 하나씩 정리해봤다. (참고로 이 글은 특정 종목을 추천하거나 투자를 권유하는 글이 아니라, 관련 기사를 이해하는 데 필요한 용어 정리에 목적을 둔 글이다.) 수율(Yield) 수율은 웨이퍼 한 장에서 만들어진 칩 중 정상적으로 작동하는 칩의 비율을 뜻한다. 예를 들어 웨이퍼 한 장에서 100개의 칩이 나왔는데 그중 80개만 정상 작동한다면 수율은 80%가 된다. 수율이 높을수록 같은 웨이퍼로 더 많은 정상 제품을 얻을 수 있으니 생산 원가가 낮아지고 수익성이 좋아진다. 그래서 "신규 공정 수율 안정화"라는 기사가 나오면, 이 회사가 새로운 미세공정에서 불량률을 낮추는 데 성공하고 있다는 긍정적인 신호로 해석할 수 있다는 걸 알게 됐다. 가동률 가동률은 반도체 공장(팹)의 생산 설비가 실제로 얼마나 가동되고 있는지를 나타내는 지표다. 수요가 줄어들면 기업들은 공장을 100% 풀가동하지 않고 가동률을 낮춰서 생산량을 조절하는데, 이걸 흔히 "감산"이라고 부른다. 반도체 업황 기사에서 "가동률 조정"이나 "감산 결정"이라는 표현이 나오면, 수요 대비 공급이 과잉인 상황이라 기업이 생산량을 인위적으로 줄이고 있다는 뜻으로 이해하면 된다는 걸 배웠다. 가이던스(Guidance) 가이던스는 기업이 앞으로의 실적이나 출하량에 대해 스스로 제시하는 전망치를 말한다. 실적 발표 때 "다음 분기 매출 가이던스를 상향했다"는 표현이 나오면, 그 기업이 앞으로의 실적을 이전보다 더 긍정적으로 보고 있다는 신호로 해석된다. 다만 가이던스는 기업이 직접 내놓는 예측치일 뿐 확정된 결과가 아니기 때문에, 실제 실적이 가이던스와 다르게 나올 수 있...

몇 년 전 뉴스를 보면 "차량용 반도체 품귀로 신차 출고 지연"이라는 표현이 계속 나왔던 기억이 있다. 자동차와 반도체가 무슨 상관인가 싶었는데, 알고 보니 요즘 자동차는 반도체 없이는 아예 굴러가지 못하는 수준이라는 걸 이번에 공부하면서 제대로 이해하게 됐다. 왜 이런 품귀 현상이 벌어졌는지 원인과 배경을 정리해본다. 자동차 한 대에 반도체가 이렇게 많이 들어간다는 사실 먼저 놀랐던 건 자동차 한 대에 들어가는 반도체 개수였다. 요즘 자동차는 엔진 제어, 브레이크 시스템, 에어백, 파워윈도우, 인포테인먼트, 센서 제어까지 거의 모든 기능이 전자적으로 제어되는데, 이 하나하나의 기능마다 별도의 반도체가 필요하다. 일반 내연기관 차량에도 수백 개, 전기차나 자율주행 기능이 탑재된 차량에는 수천 개의 반도체가 들어간다는 걸 찾아보며 알게 됐다. 자동차가 단순한 기계장치가 아니라 사실상 바퀴 달린 컴퓨터에 가까워지고 있다는 표현이 왜 나오는지 이해가 됐다. 코로나19가 촉발한 품귀 현상 차량용 반도체 품귀 현상이 크게 부각된 계기는 코로나19 팬데믹이었다는 걸 찾아보며 알게 됐다. 팬데믹 초기 자동차 수요가 급감할 것이라 예상한 완성차 업체들이 반도체 주문을 대거 취소했는데, 이 시기 반도체 파운드리들은 오히려 재택근무와 비대면 활동 증가로 급증한 노트북, 가전, 게임기 수요에 맞춰 생산라인을 재배치했다. 문제는 예상과 달리 자동차 수요가 빠르게 회복되면서 벌어졌다. 완성차 업체들이 다시 반도체 주문을 늘리려 했지만, 파운드리 생산라인은 이미 다른 제품군으로 채워져 있었고, 차량용 반도체 생산 능력을 다시 늘리는 데는 상당한 시간이 걸렸다. 이 수요와 공급의 시차가 결국 심각한 품귀 현상으로 이어졌다는 걸 이해하게 됐다. 차량용 반도체가 가진 특수성 여기서 궁금했던 부분은 왜 자동차 업체들이 다른 제품용 반도체를 급하게 차량용으로 돌려쓰지 못했느냐는 점이었다. 찾아보니 차량용 반도체는 일반 소비자 가전용 반도체와는 요구되는 기준 자체가 다르다는 걸...

미중 반도체 갈등을 공부하고 나니 자연스럽게 궁금해진 게 있었다. "그래서 이 규제들이 우리나라 반도체 산업에는 구체적으로 어떤 영향을 주는 걸까"였다. 남의 나라 싸움처럼 보이지만, 실제로는 국내 반도체 기업들의 사업 계획과 실적에 직접적으로 영향을 준다는 걸 찾아보며 알게 됐다. 이번 글에서는 그 내용을 정리해본다. 왜 한국이 이 규제의 직접적인 영향권에 있을까 한국이 이 갈등의 방관자가 아니라 당사자에 가까운 이유는 국내 반도체 기업들이 중국에 상당한 규모의 생산 공장을 운영하고 있기 때문이다. 삼성전자는 중국 시안에 낸드플래시 공장을, SK하이닉스는 중국 우시에 D램 공장을 운영하고 있다는 걸 알게 됐다. 이 공장들은 국내 기업의 전체 생산량에서 적지 않은 비중을 차지하고 있어서, 미국의 대중 반도체 장비 수출 규제가 강화될 때마다 이 중국 내 공장 운영에 직접적인 영향을 받을 수밖에 없는 구조라는 걸 이해하게 됐다. 반도체 장비 수출 통제가 미치는 영향 미국의 규제는 단순히 완성된 반도체 칩뿐 아니라, 반도체를 만드는 데 필요한 첨단 장비의 중국 내 반입까지 제한하는 방향으로 강화되어 왔다는 걸 확인할 수 있었다. 문제는 국내 기업들이 중국 공장에서 첨단 공정으로 설비를 업그레이드하려 해도, 미국산 장비나 미국 기술이 들어간 장비를 들여오는 데 제약이 생길 수 있다는 점이었다. 이 때문에 국내 기업들은 미국 정부로부터 일정 기간 규제 예외를 인정받아 중국 공장을 운영해왔는데, 이 예외 조치가 계속 유지될지 여부가 매번 관련 뉴스의 핵심 관심사로 다뤄지는 걸 여러 기사에서 확인할 수 있었다. 예외가 축소되거나 사라지면 중국 내 공장의 설비 업그레이드가 어려워지고, 결국 그 공장의 경쟁력이 떨어질 수밖에 없다는 우려가 계속 제기되고 있었다. 반사이익을 보는 측면도 있다 흥미로웠던 점은 이 규제가 국내 기업들에 부정적인 영향만 주는 게 아니라는 분석도 함께 찾아볼 수 있었다는 것이었다. 미국이 중국의 자국 반도체 기업(대표적으로 YMTC ...

반도체 뉴스를 보다 보면 기술 이야기만큼이나 자주 나오는 게 미국과 중국 사이의 반도체 갈등이다. "미국, 대중 반도체 수출 통제 강화", "중국, 자국 반도체 자립 선언" 같은 기사를 보면서도 정확히 두 나라가 왜 이렇게 반도체를 두고 신경전을 벌이는지 막연하게만 알고 있었는데, 이번 기회에 배경부터 정리해봤다. 왜 하필 반도체가 패권 경쟁의 중심이 됐을까 찾아보면서 가장 먼저 이해하게 된 건, 반도체가 단순한 전자부품이 아니라 군사, 경제, 첨단 기술 전반의 기반이 되는 핵심 자산이라는 점이었다. 스마트폰이나 가전제품은 물론이고, AI, 자율주행, 첨단 무기 시스템까지 거의 모든 첨단 산업이 반도체 없이는 작동하지 않는다. 그래서 어느 나라가 첨단 반도체를 설계하고 생산할 수 있는 능력을 갖고 있느냐가 곧 그 나라의 기술 패권, 나아가 군사력과도 직결되는 문제로 다뤄진다는 걸 이해하게 됐다. 미국의 대중 반도체 수출 통제 미국은 최근 몇 년간 중국에 대한 첨단 반도체와 반도체 장비 수출을 지속적으로 규제해왔다. 특히 AI 학습에 쓰이는 고성능 GPU나, 이런 첨단 반도체를 만드는 데 필요한 EUV 노광장비 같은 핵심 장비의 중국 수출을 제한하는 조치들이 계속 이어졌다는 걸 여러 기사를 통해 확인할 수 있었다. 이런 규제의 배경에는 중국이 첨단 반도체 기술을 확보해서 군사적으로 활용하거나, AI 기술에서 미국을 추월하는 걸 막으려는 의도가 있다는 분석이 많았다. 반도체 자체를 규제하는 것뿐 아니라, 반도체를 만드는 데 필요한 장비, 그리고 그 장비를 만드는 기술까지 규제 범위를 넓혀가는 흐름도 확인할 수 있었는데, 이는 결국 중국이 자체적으로 첨단 반도체 생산 능력을 갖추는 것 자체를 늦추려는 전략으로 보인다는 해석이 설득력 있게 다가왔다. 중국의 반도체 자립 시도 이런 규제에 맞서 중국은 반도체 자립을 국가적 과제로 삼고 막대한 투자를 이어가고 있다는 것도 알게 됐다. 자국 기업들의 반도체 생산 능력을 키우기 위한 대규모...

최근 반도체 뉴스를 보면 HBM이라는 단어가 정말 자주 등장한다. SK하이닉스 실적이 크게 좋아졌다는 기사에도, 엔비디아 GPU 이야기에도 어김없이 HBM이 함께 언급된다. 도대체 HBM이 뭐길래 AI 반도체 열풍의 핵심으로 떠올랐는지 궁금해서 공부한 내용을 정리해본다. HBM, 이름부터 풀어보기 HBM은 High Bandwidth Memory, 즉 고대역폭 메모리의 줄임말이다. 여기서 대역폭이라는 말이 핵심인데, 대역폭은 데이터를 얼마나 많은 양으로, 얼마나 빠르게 주고받을 수 있는지를 나타내는 개념이다. 도로에 비유하면 차선이 넓을수록 한 번에 더 많은 차가 지나갈 수 있는 것처럼, 대역폭이 넓을수록 한 번에 더 많은 데이터를 전송할 수 있다는 뜻이다. 기존 D램은 데이터를 주고받는 통로가 상대적으로 좁아서, 아무리 연산 장치(GPU)가 빨라도 메모리에서 데이터를 충분히 빠르게 공급받지 못하면 전체 성능이 병목에 걸리는 문제가 있었다. HBM은 이 병목을 해결하기 위해 등장한 메모리라는 걸 알게 됐다. HBM은 어떻게 이 문제를 해결했을까 HBM의 핵심 아이디어는 D램 칩을 옆으로 넓게 배치하는 대신, 여러 층으로 수직으로 쌓아 올리는 것이었다. 이걸 적층이라고 부르는데, 마치 여러 층짜리 건물처럼 D램 칩을 층층이 쌓고, 이 층들을 관통하는 수많은 미세한 구멍(TSV, 실리콘관통전극)을 뚫어서 데이터가 오가는 통로를 대폭 늘렸다는 걸 알게 됐다. 이렇게 쌓아 올린 D램 층 사이를 수직으로 연결하다 보니, 기존 방식보다 훨씬 넓은 통로로 데이터를 주고받을 수 있게 됐다. 게다가 여러 층을 수직으로 쌓기 때문에 차지하는 면적도 줄일 수 있어서, 좁은 공간에 더 많은 메모리 용량과 더 빠른 데이터 전송 속도를 동시에 확보할 수 있다는 게 HBM의 핵심 장점이라는 걸 이해하게 됐다. 왜 하필 지금 HBM이 뜨는 걸까 HBM 자체는 사실 꽤 오래전부터 개발되어 온 기술이라는 걸 찾아보며 알게 됐다. 그런데 최근 몇 년 사이 갑자기 스포트라이트를 받게 된 이유는 A...