일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2023.5.30

반도체 패권의 행방
파운드리 기업 Rapidus의 최속 제조 전략
반도체 이벤트에서 기술 전략 공개

“(미래의 AI(인공지능) 시대를 대비해) 반도체 제조는 근본적으로 바뀌어야 한다. 특히 속도감이다. 기존과 비교해 반도체의 제조 기간을 절반으로 단축하는 것을 목표로 한다”.

이렇게 강력하게 주장하는 사람은 2022년에 설립된 파운드리(반도체 수탁생산) 기업 Rapidus(도쿄)의 고이케(小池) 사장이다. 그는 벨기에 imec이 개최한 반도체 이벤트 ‘ITF World 2023’(23년 5월 16~17일, 벨기에 앤트워프)에서 강연했고, 그 자리에서 지금까지 밝히지 않았던 Rapidus의 기술 전략을 공개했다.

Rapidus는 대만의 TSMC와 같은 파운드리 기업이 핵심 사업으로 삼고 있는 소량 품종의 대량생산과는 달리, 다품종 소량의 반도체 제조 수탁을 담당할 생각이다.

챗GPT로 대표되는 생성 AI 기술이나 자율주행 및 의료 등에 사용되는 이미지인식 등 AI 반도체의 수요는 계속 확대되고 있다. Rapidus는 소량 다품종의 AI 반도체를 중심으로 제조해 ‘어디보다도 빠른 단(短) TAT(Turn Around Time) 제조’를 목표로 한다.

고이케 사장이 이 단(短) TAT 실현의 열쇠로 생각하는 것은 ‘RUMS(Rapid & Unified Manufacturing Service)’라고 부르는 새로운 파운드리 서비스이다. 기존의 파운드리는 반도체 제조를 중심으로 전개해 왔다.

이에 반해 RUMS의 경우는 유저 기업이 만들고 싶어하는 반도체의 사양만 결정하고, 나머지는 Rapidus 측이 반도체 설계부터 실장(패키징)까지를 담당한다. 반도체 설계/제조와 관련된 부분에 외부와의 교류가 없어지기 때문에 제조 효율화를 도모할 수 있다. 결과적으로 제조 기간의 단축으로 이어진다고 했다.

-- 'DTCO'가 아니라 'DMCO' --
현재의 반도체 제조는 반도체의 전체 설계를 담당하는 팹리스(Fabless, 반도체 설계회사) 기업과 파운드리, IP 벤더, EDA(설계지원) 툴 벤더가 협력해 반도체를 제조한다. 고성능 반도체를 제조하기 위해, 설계 측 플레이어와 제조 측 플레이어가 함께 설계를 최적화하는 ‘DTCO(Design Technology Co-Optimization, 설계 기술 공동 최적화)’라고 불리는 기법을 빠뜨릴 수 없었다.

7nm 세대 이후의 첨단 프로세스에서는 미세화가 진행됨에 따라 지금까지 발생하지 않았던 물리 현상의 과제가 일어나기 쉽다. 각 플레이어는 마진(여유)을 크게 설정함으로써 이 과제를 회피한다.

전체적으로 보면 큰 마진이 생겨버리기 때문에 결과적으로 트랜지스터 등으로 구성하는 기능 블록인 스탠다드 셀의 미세화가 불가능하다는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 모든 플레이어가 협조하여 전체 최적화를 한다. 이 기법이 DTCO이다.

Rapidus의 RUMS의 경우는 이를 사내에서 모두 완결해 버리는 셈이다. 사내 완결을 통해 제조현장에서 나오는 다양한 빅데이터를 설계 측에 실시간으로 반영할 수 있다는 장점도 얻을 수 있다.

지금까지는 파운드리 이외의 플레이어에 의한 ‘DFM(Design For Manufacturing, 제조를 위한 설계)’이 진행되어 왔다. Rapidus는 DFM과 더불어 새롭게 제조공정에서 얻은 데이터를 설계 효율화에 사용하는 'MFD(Manufacturing For Design, 설계를 위한 제조)'를 실시한다고 한다.

MFD에 의한 구체적인 설계 효율화 방법은 이렇다. 우선 Rapidus에서는 모든 웨이퍼를 1장씩 제조하는 매엽식을 채택한다. 제조 시에는 선진 센서와 AI를 사용해 대량의 실리콘 웨이퍼의 검사 데이터 등으로 구성된 ‘실리콘 빅데이터’를 수집한다. 복수의 웨이퍼를 한 번에 제조하는 배치식(Batch)과 비교해 ‘100배의 실리콘 데이터’를 얻을 수 있다고 한다.

수집한 실리콘 빅데이터는 설계의 각 공정에 활용해 나간다. 지금까지도 파운드리는 IP 벤더 등에 적극적으로 정보 제공을 해 왔지만, Rapidus에서는 사내에서 원활하고 통제하기 쉬운 형태로 정보 공유를 할 수 있는 점이 특징이다.

다만 실현을 위해서는 과제도 많다. 선진 검사 기술이나 AI를 사용한 매엽식 웨이퍼 제조에는 반도체 제조장치 업체와의 협업이 요구된다. 게다가 한 회사에서 반도체 설계부터 구현까지 담당하기 위해서는 많은 우수 인재와 비용이 필요하다.

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