아이멕, 3D AI 반도체 혁신: 발열 50% 감소, 성능은 UP!

AI 반도체의 새로운 지평을 열다

세계 최대 반도체 연구소 아이멕(imec)이 그래픽처리장치(GPU) 위에 고대역폭메모리(HBM)를 쌓는 3차원 AI 반도체 가능성을 제시하며, AI 반도체 기술의 새로운 지평을 열었습니다. 이는 기술적 난제로 여겨졌던 발열 문제를 절반 수준으로 줄여, 상용화에 대한 기대감을 높이고 있습니다. 아이멕의 획기적인 연구는 AI 반도체 분야에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

 

 

 

 

3D HBM on GPU: 열과의 전쟁에서 승리하다

아이멕은 국제전자소자학회(IEEE IEDM)에서 차세대 AI 반도체 칩을 위한 '3D HBM on GPU' 구조의 열·성능 최적화 연구 성과를 발표했습니다. 이 연구의 핵심은 GPU 위에 HBM을 쌓아 올리는 구조에서 발생하는 열을 140도에서 70도 수준으로 낮췄다는 것입니다. 이는 AI 반도체 칩의 성능 향상과 안정적인 작동을 위한 중요한 발걸음입니다. 아이멕의 기술은 고성능 AI 반도체 시대를 앞당길 것입니다.

 

 

 

 

2.5D vs 3D: 패키징 방식의 진화

현재 AI 반도체 칩은 주로 2.5D 패키징 구조를 사용합니다. 이 방식은 GPU를 중심으로 HBM을 주변에 배치하는 형태로, 엔비디아를 비롯한 많은 기업들이 채택하고 있습니다. 하지만, 아이멕은 GPU 위에 HBM을 직접 쌓는 3D 적층 구조를 제시하며, 더 높은 성능과 효율을 추구합니다. 3D 구조는 GPU와 HBM 간의 거리를 최소화하여 신호 전송 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

 

 

 

 

발열 문제 해결의 핵심: 하이브리드 본딩

3D 적층 구조의 가장 큰 난제는 발열 문제입니다. 아이멕은 이 문제를 해결하기 위해 하이브리드 본딩 기술을 적극 활용했습니다. 하이브리드 본딩은 기존 솔더볼 대신 구리와 구리를 직접 연결하는 차세대 기술로, 신호 전송 효율과 열전달 효율을 동시에 개선합니다. 아이멕은 하이브리드 본딩을 통해 발열 문제를 해결하고, 3D AI 반도체 칩의 상용화를 위한 핵심 기술을 확보했습니다.

 

 

 

 

냉각 기술과 클럭 조절: 효율적인 열 관리

아이멕은 하이브리드 본딩 외에도 다양한 열 관리 기술을 도입했습니다. 반도체 내부의 열전도율을 높이고, 열 특화 TSV를 채택하여 열을 효과적으로 배출했습니다. 또한, 기존 HBM 상단에서만 이루어지던 냉각 방식을 칩 전체 상하단으로 확대하는 양면 냉각 기술을 적용했습니다. GPU 동작 속도(클럭)를 조절하여 발열을 줄이는 방법도 시도했습니다.

 

 

 

 

성능 저하를 상쇄하는 3D 구조의 강점

아이멕은 3D 구조를 통해 약 28%의 처리 속도 손실을 감수했지만, 고집적 구조가 제공하는 더 높은 처리량으로 성능 저하를 상쇄했습니다. 제임스 마이어스 아이멕 시스템 기술 프로그램 디렉터는 “3D 구성이 제공하는 더 높은 처리량 덕분에 전체적인 성능은 2.5D 보다 우수했다”고 밝혔습니다. 아이멕의 연구는 3D AI 반도체 칩이 2.5D 구조를 능가하는 성능을 제공할 수 있음을 보여줍니다.

 

 

 

 

3D AI 반도체 기술의 미래를 엿보다

아이멕의 3D HBM on GPU 기술은 AI 반도체 분야에 새로운 가능성을 제시합니다. 발열 문제를 해결하고 성능을 향상시키는 이 기술은 AI 반도체 칩의 미래를 밝게 비추고 있습니다. 아이멕은 현재 이 방식을 사용해 HBM 위에 GPU를 배치하는 등 다른 구성을 연구하며, AI 반도체 기술의 혁신을 지속적으로 이끌어갈 것입니다.

 

 

 

 

궁금증 해결! 자주 묻는 질문들

Q.3D AI 반도체 기술이 왜 중요한가요?

A.3D AI 반도체 기술은 성능 향상, 전력 효율 증대, 소형화 등의 장점을 제공하여, AI 기술 발전에 필수적입니다.

 

Q.하이브리드 본딩 기술은 무엇인가요?

A.하이브리드 본딩은 구리와 구리를 직접 연결하는 차세대 기술로, 신호 전송 효율과 열전달 효율을 높여 발열 문제를 해결하는 데 기여합니다.

 

Q.아이멕은 이 기술을 어떻게 활용할 계획인가요?

A.아이멕은 3D HBM on GPU 기술을 더욱 발전시켜, 다양한 AI 반도체 칩에 적용하고 성능을 지속적으로 향상시킬 계획입니다.