시높시스, AI기반 피지컬 디자인으로 반도체 설계 미래 이끈다 작성일 09-02 30 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="KQt8xBkPIy"> <p contents-hash="dad6afe4e153e7ffe94d75f203581c537a9fd52346ca574f28d650c927a04851" dmcf-pid="9xF6MbEQwT" dmcf-ptype="general">(1)AI가 더욱 똑똑해지는 비밀, 반도체와 EDA</p> <p contents-hash="0f6f4e28822df0bf05f2133b4aa89b49b1a950b10cea3c39aa4f8c0203869180" dmcf-pid="2M3PRKDxrv" dmcf-ptype="general">(2)AI와 피지컬 디자인, 반도체 설계 자동화의 미래</p> <p contents-hash="5a291a9198e301704d762c1d86e1666aa1e95632185ff1a50738919980b3afe0" dmcf-pid="VR0Qe9wMwS" dmcf-ptype="general">(3)AI 인프라 혁신, 반도체 IP가 열쇠</p> <p contents-hash="7920a3829e494bbcc527561ea710b1610d9a91a9304a60c7f27c7e7e72ef7e47" dmcf-pid="fepxd2rREl" dmcf-ptype="general">(4)AI가 바꾸는 검증 자동화, 반도체 칩 품질과 신뢰성 향상</p> <p contents-hash="b03a39ba739cf64324a855751717c19fc5f83decf33f30a3e51cb73b80e90277" dmcf-pid="4dUMJVmeIh" dmcf-ptype="general">반도체 산업은 초미세 공정과 고집적 설계 트렌드로 인해 설계와 제조의 난이도가 꾸준히 높아지고 있다. 산업계 분석가들은 칩에 탑재되는 트랜지스터 수가 2030년 이전에 1조개에 달할 것으로 전망한다. 실제로 첨단 반도체 칩 한 개를 생산하는 데 수백만 달러가 소요되고, 설계 개발과 검증에는 수억달러가 투입된다. 개발 공정의 모든 단계가 어렵지만 피지컬 디자인은 가장 많은 혁신과 효율화가 요구되는 분야다.</p> <p contents-hash="c46c4e03788ad7596294d6c9f2125449306b39b1b0da8bc7ef1e6fbb8c3b53f8" dmcf-pid="8JuRifsdmC" dmcf-ptype="general">전자설계자동화(EDA) 산업이 크게 발전한 덕분에 칩 설계의 추상화 수준이 크게 향상됐다. 지난 수십 년간 설계자들은 레지스터 트랜스퍼 레벨(RTL) 또는 그 이상 수준에서 코드를 작성했고 이러한 추상 모델을 게이트 수준의 넷리스트로 변환하기 위해 합성 도구를 사용했다.</p> <p contents-hash="600c4f849d52c4ff43a370322d18c14037ff962b710b447f94afad465c9e4551" dmcf-pid="6sMwOa1mII" dmcf-ptype="general">반도체 설계에서 PPA(Power, Performance, Area) 최적화는 필수 과제다. 최적화 대상인 세 가지 요소는 서로 경쟁 관계에 있다. 예를 들어, 설계의 속도를 높이면 보통 다이 면적이 커지고, 전력 소모를 줄이면 설계 성능이 저하될 수 있다.</p> <p contents-hash="2fe22adada9fdefc31c2a45d6a42036b8f6935625589364ace7fb4b927ed66da" dmcf-pid="PORrINtsOO" dmcf-ptype="general">기존 레이아웃 최적화 과정은 매우 반복적이어서 설계 제약조건을 조정하고 향상된 PPA 균형을 찾기 위해 많은 실행이 필요했다. 성공적인 제품을 만드는 데는 △타깃 폼팩터에 최적화된 저전력 설계 △경쟁제품에 뒤지지 않는 칩 속도 △시장 경쟁력을 갖춘 칩 크기 등이 고려돼야 한다. 여기에 적기 시장 진입, 예산 압박, 3DIC 멀티 다이 시스템 등 신기술 도입까지 겹치면서, 피지컬 디자인 과정의 혁신은 선택이 아닌 필수가 됐다.</p> <p contents-hash="10f3a534a8c7184f52f091c0be7c1cd0171c8a02c6fdc086acdf57eebf68af9f" dmcf-pid="QIemCjFOss" dmcf-ptype="general">최근 인공지능(AI)의 발전은 엔지니어는 물론 엔지니어가 아닌 사람 모두에게 매우 놀라운 수준이다. 칩 개발 과정에 내재된 문제들을 감안하면 EDA 기업이 자사 솔루션에 AI를 통합하려고 노력하는 것은 당연하다. 전체 개발 플로우 중 피지컬 디자인 단계는 AI 도입으로 이점을 누릴 수 있다. 피지컬 디자인을 위한 솔루션 스페이스와 연관 데이터 세트의 규모가 매우 크기 때문에 기존의 반복적 수동 플로우에 비해 AI가 훨씬 빠르고 예측 가능한 방식으로 최적의 PPA 솔루션을 모색할 수 있다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="03775e389599013bb8e2767479620cbf9be932b1d5875e52bf1a1467ddb77cb1" dmcf-pid="xCdshA3IDm" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/02/etimesi/20250902105513194bayj.png" data-org-width="700" dmcf-mid="pAObV0o9E1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/02/etimesi/20250902105513194bayj.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="091e9db77a15def80a974f2a6cd0c22068e1bad85d33ed20614cc07188a980c0" dmcf-pid="yfH94UaVDr" dmcf-ptype="general">시높시스의 DSO.ai는 EDA 업계 최초의 자율형 AI 칩 설계 애플리케이션으로 강화 학습을 활용해 최적의 PPA결과를 이끈다. 시높시스의 피지컬 디자인 도구는 다양한 워크플로우 옵션을 제공하며 AI가 이러한 옵션을 신속하게 탐색해 가장 효과적으로 최적화할 수 있도록 돕는다.</p> <p contents-hash="4d34bee661ae2dba5382ae3abeb2d3fe99bdff2a1a969eb4497d472e6df88bae" dmcf-pid="W4X28uNfww" dmcf-ptype="general">멀티 다이 시스템의 최적화는 적층 칩의 전력 밀도와 다이 간 연결을 고려해야 하기 때문에 더욱 어렵다. 시높시스의 3DSO.ai는 열 무결성(Thermal Integrity), 신호 무결성(Signal Integrity), 전력 네트워크 설계를 위한 고속 네이티브 분석 엔진을 통합해 멀티 다이 기술을 활용하는 설계자가 신속하고 자동화된 방식으로 시스템 성능과 결과 품질(QoR)을 극대화할 수 있도록 지원한다.</p> <p contents-hash="262871f3986c41abd682d9c25ddb9ddee1930f35932efca1116f54cd2f79827f" dmcf-pid="Y8ZV67j4rD" dmcf-ptype="general">시높시스의 DSO.ai는 현재 시높시스 반도체 기업 고객의 90%가 도입한 강력하고 검증된 솔루션이다. 사용자들은 DSO.ai 도입으로 생산성이 세 배 이상 향상됐고 전력 소모는 최대 15% 감소했으며 다이 크기도 대폭 줄었다고 보고했다. 강력한 AI 기능을 탑재한 시높시스의 DSO.ai는 칩 개발자가 까다로운 피지컬 디자인의 문제를 해결하고 최적의 PPA 결과를 달성하면서도 생산성을 전례 없는 수준으로 향상할 수 있도록 지원한다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="210da359739548fcbe097340f780b28e4557af04c528c58c0baa0cc61a1ebd11" dmcf-pid="G65fPzA8rE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="SNUG Korea 2025에서 시높시스코리아 소경신 대표가 “우리의 기술, 당신의 혁신(Our Technology, Your Innovation)”을 주제로 환영 인사를 전했다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/02/etimesi/20250902105514571icqc.png" data-org-width="700" dmcf-mid="bUX28uNfEW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/02/etimesi/20250902105514571icqc.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> SNUG Korea 2025에서 시높시스코리아 소경신 대표가 “우리의 기술, 당신의 혁신(Our Technology, Your Innovation)”을 주제로 환영 인사를 전했다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="92343d9a23decfd3aa348a9d2656ff7c93c95bedfd22c646c68804e8d8369cf6" dmcf-pid="HP14Qqc6Dk" dmcf-ptype="general">지난달 19일 개최된 시높시스 유저 그룹 컨퍼런스(SNUG Korea 2025)는 역대 최대 인원이 참석할 만큼 반도체 업계의 뜨거운 관심을 받았다.</p> <p contents-hash="b559bf89af6b67c4aa48362fe9279778b9c730315f872ee2539c1bb26b575d66" dmcf-pid="XQt8xBkPrc" dmcf-ptype="general">시높시스 최고 제품 개발 책임자와 삼성 파운드리, SK 하이닉스, 리벨리온, ARM Korea의 최고 기술 리더들이 전한 기조 연설에서는 지능형 시스템이 의사 결정 및 자동화의 경계를 확장하는 가운데, 에이전트 AI의 영향력이 커지고 있음을 강조했다. 또한 시높시스와의 협업을 통해 멀티 다이 통합, 고대역폭 메모리 및 AI 기반 설계 플로우 분야에서 이룩한 혁신적인 발전과 실질적인 영향을 공유했다.</p> <p contents-hash="1fc189cef030eb619b2c050319febab427dfad044c73e76fca9856fcd7e73fa0" dmcf-pid="ZxF6MbEQDA" dmcf-ptype="general">이경민 기자 kmlee@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [인터뷰] 김성준 시에나코리아 전무 “적응형 네트워크로 차세대 수익 기회 잡는다” 09-02 다음 넥슨도 당했다…게임 ‘블루아카이브’ 주말새 해킹 공격 09-02 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.