EUV: 가치 있는 기다림

TECHnalysis Research, LLC.의 사장 겸 수석 분석가인 Bob O'Donnell은 자신의 두 번째 게시물에서 EUV는 기다릴 가치가 있었다고 밝혔다. 기술적으로 말하자면, EUV는 더 적은 레이어의 더 정교한 칩 디자인을 가능하게 해준다. 현실적 측면에서 보면, 반도체 제조 산업에서 많은 이들이 칩 제조 과정의 심각한 장애물로 여긴 것을 EUV로 극복하고 있음을 의미한다. Bob의 글을 읽어보자. Twitter에서 Bob O'Donnell을 팔로우할 수 있다@bobodtech. 기다리는 자에게는 좋은 것들이 찾아오고 때가 되기 전에는 와인을 팔지 않는 것처럼, 인내는 미덕이다. 우리 모두 어떤 것들은 서둘러서는 안된다는 옛말을 들어보았을 것이다. 그러나 기술 세계에서 사람들은 빠른 혁신에 익숙해졌고, 완수하는 데 시간이 걸리는 혁신은 종종 잊혀지거나 막다른 길로 치부된다. 수년 동안 극자외선 리소그래피, 즉 EUV의 경우가 그러했다. EUV는 매우 짧은 파장의 광원을 사용하여 실리콘 웨이퍼에 정교한 패턴을 구현함으로써 반도체 칩용 초소형 트랜지스터를 만들 수 있다고 보증했던 기술이다. 이 기술의 배경이 되는 기본 기술과 과학은 1980년대에 발견되었고, 많은 회사들이 2000년대 초에는 이 기술의 상용화가 될 것이라고 확신했다. 그러나 기술 작동 방식의 핵심인 극자외선 ‘광원’을 만드는 것과 관련된 기술적인 어려움 때문에 대량 상용화에 훨씬 더 오랜 시간이 걸렸다. 그럼에도 불구하고 많은 회사들이 언젠가는 상용화될 것이라고 확신하며 수많은 어려움에도 개발을 계속해 왔다. 또한, EUV가 반도체 사업의 지속적인 발전에 매우 중요한 요소가 되고 있다는 징조가 보이면서 많은 기업이 움직였다. 실제로 14나노, 10나노, 심지어 7나노까지 반도체 공정 노드를 만들 수 있었던 혁신이 잠시 주춤하기 시작하면서, 7나노 이하 제조 공정을 위해서는 EUV가 필요하다는 것이 분명해졌다. 이러한 맥락에서, 삼성 파운드리는 2018년 10월 7나노 LPP EUV 기술을 적용한 칩 양산을 시작했으며, 핀펫 트랜지스터로 5나노, 4나노 공정 노드를 만든 다음 게이트 올 어라운드(Gate All Around 또는 GAA) 기반 트랜지스터로 3나노까지 내려가는 로드맵을 발표했다. 반복되는 7나노 공정 EUV 초기 생산은 멀티 패터닝 레이어의 상당 부분에 사용되지만, 추후 더 세밀한 공정 노드에서는 더 많은 EUV 레이어가 사용될 것으로 예상된다. 엄밀히 말하자면, EUV는 EUV 기술의 정밀성으로 각 레이어에 더 세밀한 회로를 새겨넣을 수 있기 때문에 더 적은 레이어로 보다 정교한 칩 디자인을 만들 수 있다. 이번 5나노 EUV 공정의 최종 결과는 삼성 파운드리가 현재 제공하는 기존 7나노 LPP 공정 기술에 비해 소비 전력의 20% 감축 또는 성능의 10% 증가(또는 두 가지의 조합)와 더불어 로직 영역 효율성이 25% 증가할 것으로 전망된다. 이와 같은 발전은 현실적 측면에서 볼 때 반도체 제조 산업의 많은 사람들이 칩 제조 과정에 심각한 장애물로 인식했던 것이 극복되고 있음을 의미한다. 일부가 우려 했던 것처럼 물리적으로 불가능한 것이라 치부하고 포기하는 대신, 영리한 엔지니어들은 더 작고 빠르며 전력 효율적인 칩을 지속적으로 만들 수 있는 방법을 찾아냈다. 이는 결과적으로 차세대 스마트폰 및 기타 인공지능 기기뿐만 아니라 완전히 다른 종류의 기기들을 만들 수 있게 하며 그 중 상당수는 아직 생각조차 하지 못한 것들이다. 특히, 인공지능의 세계는 EUV와 GAA로 가능해진 차세대 실리콘 공정 기술로만 완성할 수 있는 컴퓨팅 성능과 새로운 칩 설계에 대한 요구가 끊임없이 높아지고 있다. 현재 주요 반도체 기업들 뿐만 아니라 일반적으로 칩 제조사로 간주되지 않는 다른 기업들도 머신러닝, 신경망 및 기타 AI 애플리케이션에 최적화된 새로운 유형의 가속기를 설계하는 과정에 있다. 이러한 새로운 설계 중 다수는 EUV 기반 반도체 제조가 가능한 성능과 저전력 조건을 필요로 할 것이다. 뿐만 아니라, CPU 같은 기존 부품에도 요구되는 성능이 증가하고 있다. 어떤 애플리케이션에서는 이러한 AI 중심 알고리즘에 필요한 계산을 수행하는 데 CPU가 사용되는 반면, 다른 애플리케이션에서는 제조 공장 및 기타 환경에서 실제 결정을 내리기 위해 센서 및 기타 소스에서 생성된 방대한 양의 원시 데이터를 신속하게 처리해야 한다. 즉, 애플리케이션과 관계없이 다양한 칩 아키텍처에서 컴퓨팅 요구 사항이 계속 증가하고 있는 것은 분명하다. 예상보다 오랜 시간이 걸렸지만, 마침내 EUV의 대량 상용화는 성공적으로 이루어졌으며, 실제 공정 기술 애플리케이션에서 현재 입증되고 있다. 삶의 많은 것들이 최고 잠재력에 도달하기 위해선 시간이 필요하다. EUV는 이제 찬란하게 빛을 발할 준비가 되었다.