조셉 사위키 멘토 부사장, “첨단 반도체 개발에는 EDA 파트너가 중요”
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조셉 사위키 멘토 부사장, “첨단 반도체 개발에는 EDA 파트너가 중요”
  • 김종율 기자
  • 승인 2019.08.29 12:55
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“산업이 점점 첨단화되어 가고 있다. 그래서 산업에 필요한 반도체 역시 첨단 기술을 요구받고 있다. 인공지능이나 머신러닝을 기반으로 하는 특화된 IC 설계가 대표적이다. 업계는 이 시대적인 요구를 잘 파악해야 한다. 그리고 적응해야 한다.” (멘토의 조셉 사위키(Joseph Sawicki) IC EDA 부문 부사장)

멘토의 조셉 사위키(Joseph Sawicki) IC EDA 부문 부사장

전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 분야 업체인 멘토가 8월 29일 서울 잠실 롯데호텔에서 국내 대표적인 연례 EDA 행사인 ‘Mentor Forum 2019’ 개최했다. 이 행사는 매년 1회 개최되는 행사다.

이 행사의 키노트는 그동안 멘토의 월든 C 라인스 회장이 맡았다. 기자의 기억으로도 2015년부터 2018년까지 월든 C 라인스 회장이 키노트를 했다. 그러나 올해는 조셉 사위키 멘토 IC EDA 부문 수석 부사장이 키노트를 맡았다.

이는 멘토가 최근 지멘스에 인수된 것과 무관하지 않다. 이에 대해 멘토측은 "지멘스와 하나가 된 이후 조직이 변경되어 그동안 키노트를 진행하던 월든 C 라인스 회장이 아닌 조셉 사위키 부사장이 키노트를 맡게 됐다"고 말했다.

이번 포럼을 위해 방한한 조셉 사위키 멘토 IC EDA 부문 수석 부사장은 키노트를 통해 “AI 기반 도메인 특화 아키텍처 제품의 개발이 증가하며 반도체 설계 산업이 앞으로도 계속 성장할 것”이라고 전망했다.

이는 최근 반도체 산업의 위기론이 거론되는 것과는 다소 상반된다. 특히 전기자동차와 스마트팩토리 및 인공지능을 활용한 애플리케이션에는 첨단의 반도체가 필수이기 때문에 반도체 위기론은 있을 수 없다고 말하는 측에 힘이 실리는 부분이기도 하다.

멘토가 8월 29일 서울 잠실 롯데호텔에서 국내 대표적인 연례 EDA 행사인 ‘Mentor Forum 2019’ 개최했다. 이 행사는 매년 1회 개최되는 행사다.

조셉 사위키 부사장은 키노트 후 가진 기자간담회에서도 “스마트 시스템은 모든 곳에서 인텔리전스를 주도하고 있다. 최첨단 인텔리전스를 구현하려면 시스템 설계 관련 전문 지식과 융합된 IC 혁신이 요구된다”고 말했다.

그는 이어 “IC 혁신을 위해서는 스마트 IC부터 시스템, 공장 및 도시에 이르기까지 전문 지식을 갖춘 EDA 파트너가 중요하다”는 말로, 멘토가 그 역할을 할 수 있음을 강조했다.

다음은 조셉 사위키 부사장이 기자간담회를 통해 발표한 내용과 질의응답을 통해 나온 답변을 질의응답식으로 구성한 것이다.

AI가 반도체 및 EDA에 미치는 영향력(The Impact of AI on Semiconductors and EDA)’은 어떠한가?
조셉 사위키 부사장:
ML(머신러닝) 기반의 반도체 설계를 위한 벤처 캐피탈의 투자가 증가하고 있다. 이는 운송, 에너지, 상호연결 도시(connected cities), 클라우드 컴퓨팅 및 스마트 제조와 같은 광범위한 시장에 집중되고 있다. 이처럼 머신러닝 시장이 성장하면서 EDA 툴도 많은 기회를 얻고 있다.

도메인 특화 아키텍처의 확산으로 새로운 설계 방법론과 설계 툴이 필요하게 되었는데?
조셉 사위키 부사장:
최근 관심이 높은 도메인 특화 아키텍처로서 인공지능/머신러닝(AI/ML) 분야가 있다. 엣지 애플리케이션에 최적화된 AI/ML 엑셀러레이터(가속기)를 가장 빠르게 만들 수 있는 새로운 설계 기술의 예로 ‘HLS (High Level Synthesis)’가 있다.

이는 C/C++와 같은 상위수준 프로그래밍 언어를 직접 지원하여 반도체 설계 검증의 속도와 정확도를 높일 수 있는 기술이다. 특히 메모리 주변에서 머신러닝에 중요한 아키텍처 탐색을 가능하게 한다.

조셉 사위키 부사장은 키노트 후 가진 기자간담회에서도 “스마트 시스템은 모든 곳에서 인텔리전스를 주도하고 있다. 최첨단 인텔리전스를 구현하려면 시스템 설계 관련 전문 지식과 융합된 IC 혁신이 요구된다”고 말했다.

도메인 특화 아키텍처는 또한 어떤 강점을 가질 수 있나?
조셉 사위키 부사장:
최고 성능의 FPGA시연을 가능하게 하며, ASIC IP를 위한 최적의 전력과 성능 및 면적을 전달할 수 있다. 이러한 HLS를 활용한 사례로 엔비디아(NVIDIA)의 Tegra X1-무인자동차를 위한 DNN(Deep Neural Networks)가 있다.

머신러닝 시장이 성장함에 다라 EDA 활용분야 역시 확대되고 있다고 했는데?
조셉 사위키 부사장:
모델을 통해 공정결과를 예측할 수 있는 OPC의 경우 ML의 활용으로 오차 범위1nm이내의 결과를 3배 빠른 런타임으로 가능하게 되었다. LFD(Litho Friendly Design)을 보면 머신러닝의 활용으로 수율 제한 요소 예측 속도를 10배 개선하였으며 기존에 발견하지 못했던 새로운 수율 제한 요소를 발견할 수도 있었다.

수율 개선을 위한 DDYA(Diagnosis Driven Yield Analysis)는 어떠한가?
조셉 사위키 부사장:
역시 머신러닝을 통한 수율 개선을 가능하게 한다. 노이즈 제거를 통해 수율 손실의 원인 파악 시간 단축뿐 아니라 숨겨져 있던 수율 제한 요소들을 파악하여 수율을 한층 향상시킬 수 있다.

AI/ML/DL 설계의 알고리즘을 실제 SoC 환경에 최적화 되도록 검증하기 위해서는 HW와 SW를 동시에 가동 및 가속할 수 있는 에뮬레이션(Emulation)은 필수적이다. 이에 대한 멘토의 지원 솔루션은?
조셉 사위키 부사장:
멘토는 에뮬레이터 벨로체라는 솔루션을 갖고 있다. 이 솔루션는 센서 퓨전 등의 데이터 역시 가상화 환경을 통해 에뮬레이션에서 검증을 가속화 할 수 있게 지원한다.



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