삼성·SK·LG도 “AI로 반도체 설계”…AI 기반 EDA 개화

작성일 08-19

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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="363e3c780df4104c748f2459f53f1d73cde3a0fdfd3edcf9836a6ca1786131a4" dmcf-pid="4EJ6PmdzOX" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/19/etimesi/20250819145141446rcie.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="uEu3tMuSw6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/19/etimesi/20250819145141446rcie.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="2b2e975e65d166dd6f6027fd4da84d972f7fe1c809ae684d9a7cbbd99c00205f" dmcf-pid="8DiPQsJqsH" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 기술이 국내 반도체 설계 시장에 빠르게 확산하고 있다. 시스템 반도체에서 메모리까지 전 영역에서 AI 기반 반도체 설계자동화(EDA) 툴을 도입, 시장이 본격 개화했다.</p>
          <p contents-hash="97166b4037418949feb9f5bc81a661263662b19fc87d0d16b4dbe39f820401b3" dmcf-pid="6fpXZP0CEG" dmcf-ptype="general">상카 크리슈나무티 시높시스 기술·제품개발 총괄책임자(GM)는 19일 서울 그랜드인터컨티넨탈 파르나스에서 열린 'SNUG 코리아 2025'에서 “현재 한국의 주요 반도체 고객사와 설계 기업들이 시높시스 DSO.ai를 활용하고 있다”며 “초기에는 삼성전자만 도입했으나 지금은 SK하이닉스와 LG전자, 가온칩스, 텔레칩스 등 확산 중”이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="1e6ebfe0761b4acbff32e1d959c20b29babe208b757ca45fdefc23b0bdea919e" dmcf-pid="P4UZ5QphrY" dmcf-ptype="general">DSO.ai는 시높시스의 대표적인 AI 기반 EDA다. 반도체 회로를 설계하려면 EDA라는 전용 소프트웨어(SW)가 필수다. EDA 시장 1위인 시높시스는 지난 2020년 AI 기술을 접목한 EDA 솔루션 DSO.ai를 선보였다. 엔지니어의 반복적인 반도체 설계 업무를 줄이고 성능·전력·크기(PPA) 최적화 방법을 AI로 신속하게 찾기 위해서다.</p>
          <p contents-hash="f023952739fda9f02a98b9025b871185f308caf5033e0cd4de187536dbab169c" dmcf-pid="Q8u51xUlEW" dmcf-ptype="general">2021년 삼성전자가 국내에서는 처음으로 모바일 애플리케이션(AP) 설계에 DSO.ai를 활용했다. 이후 SK하이닉스도 도입, 메모리 설계에 쓰고 있다. 양사는 고대역폭메모리(HBM) 설계에도 DSO.ai를 활용하는 것으로 알려졌다.</p>
          <p contents-hash="3e1e68ab0f6438235f4336fa459515bfcb13edd43b005f6ef288bbb7eb2c4f02" dmcf-pid="x671tMuSsy" dmcf-ptype="general">AI 반도체 칩을 개발하는 LG전자와 텔레칩스도 DSO.ai로 설계한다. 또 반도체 설계를 지원하는 디자인하우스인 가온칩스도 DSO.ai를 활용하면서, 사실상 국내 반도체 설계 전 영역에 AI 기반 EDA가 적용된 것으로 풀이된다.</p>
          <p contents-hash="34442b7e2f51bd6c46657125035040808f4d745f25e6b4e61a4d33e5f6e33ccf" dmcf-pid="ySkLoWc6IT" dmcf-ptype="general">크리슈나무티 총괄은 “세계적으로 약 1600~1700건의 DSO.ai 기반 테이프아웃(반도체 설계를 마치고 공정으로 넘기는 단계)이 이뤄졌다”며 “특히 2㎚와 같은 첨단 공정에서 설계 복잡성 때문에 AI 기반 EDA 활용은 선택이 아닌 필수가 됐다”고 말했다. 2023년 약 270건, 2024년 약 500건의 테이프아웃 건수와 견주면 비약적은 상승세다.</p>
          <p contents-hash="ccde57b777cd2b429d724f2596935ce37744caa0be6c6eea9328782321a9ad48" dmcf-pid="WvEogYkPDv" dmcf-ptype="general">AI 기반 EDA 수요 확대는 차세대 반도체 개발 로드맵이 빨라진 반면 고급 반도체 설계 엔지니어 공급은 부족해서다. AI 등 첨단 반도체 개발 주기가 단축되면서 보다 빠른 설계 환경이 필요해졌지만 높은 수준의 반도체 설계 역량을 확보한 엔지니어 수는 턱없이 부족하다고 크리슈나무티 총괄은 설명했다.</p>
          <p contents-hash="969ec664a12ff1c91f9e3e131434a68e0521af9a41f630482e9f153cb78cbe4f" dmcf-pid="YTDgaGEQDS" dmcf-ptype="general">그는 “고객사를 만나면 고급 설계 인력 부족을 하소연한다”며 “AI 기반 EDA는 필요한 설계 자원을 확보해 로드맵을 달성하고 수익을 극대화할 수 있도록 지원한다”고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="6d229de4d18d2883842750d9c6a1b3fa26c576c52b2587e12c79256a0b1764b2" dmcf-pid="GywaNHDxrl" dmcf-ptype="general">수요 확대에 따라 시높시느는 AI 기반 EDA 솔루션 포트폴리오를 확대하고 있다. 최근 적은 컴퓨팅 자원에서도 운용할 수 있는 경량 DSO.ai도 출시했다. AI 연산을 위한 대규모 서버를 확보하기 어려운 중소·중견 고객사를 겨냥한 것으로 분석된다.</p>
          <p contents-hash="768b41e9f32ee35052df502460dcde5559c2f9ae718776b4ca2fae782b816cfa" dmcf-pid="HWrNjXwMIh" dmcf-ptype="general">크리슈나무티 총괄은 “DSO.ai 뿐 아니라 검증·아날로그 등 다양한 분야에 AI를 적용하고 있다”며 “AI 엔진도 지속적으로 고도화할 계획”이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="40906d2246e3e9797d7b65db2ae1c322ad6b84ac68a1aa588adc20b8b4399421" dmcf-pid="XYmjAZrROC" dmcf-ptype="general">권동준 기자 djkwon@etnews.com</p>
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