반도체 산업은 현대 기술 발전의 핵심이지만, 기기들이 점점 더 복잡하고 소형화된 칩 설계를 요구함에 따라 이러한 첨단 노드 제조는 거대한 도전 과제가 되고 있습니다. 이러한 복잡성을 해결하기 위해 앞장서고 있는 인텔과 PDF 솔루션즈는 반도체 제조 기술 발전을 위해 협력을 강화했습니다. 이 협력은 칩 설계와 수율을 최적화할 뿐만 아니라, 제조 공정의 증가하는 복잡성을 처리하기 위해 인공지능 기반 분석과 같은 혁신적인 도구를 통합합니다.
인텔과 PDF 솔루션은 공동의 노력을 통해 나노스케일 설계 기술의 최첨단에서 전력 공급, 데이터 통합, 수율 향상과 같은 핵심 과제를 해결함으로써 첨단 칩 제조 분야의 새로운 기준을 수립하고 있습니다.
첨단 공정 제조 분야의 혁신 필요성
반도체 제조는 변혁의 시대에 접어들었다. 7나노미터 미만 공정에서 칩을 생산하려면 더욱 정교한 구조, 효율적인 전력 공급, 온도 제어, 그리고 엄격한 테스트 절차가 요구된다. 인텔의 18A 및 14A 공정은 이러한 복잡성의 도약을 보여주는 사례로, 백사이드 전력 공급 및 첨단 패키징과 같은 혁신적인 설계 요소를 통합하고 있다.
이러한 발전은 설계자와 제조업체의 협력 방식을 재편하고 있습니다. PDF 솔루션스의 CEO 존 키바리안이 4월 다이렉트 커넥트 인텔 파운드리 행사에서 설명했듯이, "7나노미터 이하 공정에서 성능, 수익성 및 수율을 극대화하려면 반드시 공동 최적화를 수행해야 합니다. 이 공동 최적화는 사후에 시작될 수 없습니다." 설계와 제조 전반에 걸친 조기 협력과 정밀한 데이터 통합은 이러한 환경에서 성공하기 위한 필수 요소입니다.
인텔과 PDF가 더 나은 솔루션을 위해 협력하는 방법
인텔과 PDF 솔루션즈는 4년 넘게 협력하며 설계와 제조를 연결하는 솔루션을 개발해 왔습니다. 양사의 파트너십이 어떻게 핵심 우선순위에 집중하여 가장 까다로운 설계 및 생산 장애물을 극복하는지 살펴보겠습니다:
초기 단계 공동 최적화
인텔과 PDF는 설계와 제조를 분리된 공정으로 취급하기보다는, 연구개발 팀이 초기 단계부터 제품 포트폴리오와 긴밀히 연계되도록 보장합니다. 이러한 접근 방식은 반도체 수명 주기 단계 간 전환을 원활하게 하여 생산 과정에서의 지연과 예상치 못한 문제를 최소화합니다.
주목할 만한 혁신 중 하나는 전자빔 검사 및 향상된 특성 분석 데이터와 같은 기술을 통해 설계 입력이 제조 공정에 직접 영향을 미칠 수 있도록 하는 것이다.
인공지능과 머신러닝을 활용한 데이터 기반 통찰력 확보AI와 머신러닝을 활용한 데이터 기반 통찰력
반도체 생산에 필요한 분석의 방대한 규모는 AI 기반 솔루션의 필수성을 입증합니다. 현대식 팹에서는 웨이퍼 이동부터 레시피 단계 이벤트에 이르기까지 매분마다 방대한 데이터가 생성됩니다. PDF 솔루션은 첨단 AI 시스템을 도입하여 데이터 사일로를 연결하고, 연구개발팀이 생산 흐름을 최적화할 수 있도록 지원하는 공정 설계 키트(PDK)를 통해 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
AI는 복잡한 테스트 흐름 관리에서도 핵심적인 역할을 수행합니다. 엔지니어링 팀들은 정교한 패키징 및 전원 공급 시스템을 통합하는 18A 및 14A와 같은 고급 노드에서 필수적인 다중 테스트 삽입 처리를 위해 AI를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
전력 공급 및 패키징 향상전력 공급 및 패키징 강화
인텔의 백사이드 전원 공급 기술 도입은 14A 공정 및 후속 공정에서 핵심적인 혁신입니다. 이 독보적인 기능은 향상된 에너지 효율을 가능하게 하여 칩이 첨단 애플리케이션의 증가하는 성능 요구를 충족할 수 있도록 합니다. 그러나 이러한 시스템의 잠재력을 완전히 활용하려면 고급 시뮬레이션 도구와 심층적인 협업이 필요합니다.
PDF 솔루션은 백사이드 파워와 같은 공정 혁신을 독립적인 기능으로 추가하는 것이 아니라 설계 파이프라인에 통합함으로써 차세대 기능을 지원합니다. 이러한 접근 방식은 시장 출시 기간을 단축하는 동시에 배포 위험을 줄입니다.
수확량 향상을 위한 통합 분석수확량 향상을 위한 통합 분석
수율 향상은 항상 반도체 수익성의 핵심이었으나, 키바리안이 지적했듯이 "전기적 특성 분석 데이터는 우리 업계의 공통 언어"입니다. 통합 분석 플랫폼 내에서 공학 분야를 연결하면 비효율성을 제거하여 제조 품질이나 확장성에 영향을 미칠 수 있는 문제를 조기에 식별하고 수정할 수 있습니다.
인텔과 PDF는 통합 분석에 주력함으로써 첨단 공정 노드가 요구하는 복잡한 제조 주기 동안 일관성을 유지하면서 수율 향상을 위한 노력을 조율하고 있습니다.
안전한 커뮤니케이션과 협업을 통한 제조 복잡성 해결제조업의 복잡성 해결을 위한 안전한 통신 및 협업
인텔과 PDF는 공급업체, 설계 팀, 제조 파트너에 이르는 반도체 가치 사슬 전반에 걸친 커뮤니케이션을 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이 프로세스는 모든 이해관계자가 통합된 데이터 풀을 기반으로 운영되도록 하여 오류를 줄이고 협업 속도를 향상시킵니다.
이러한 노력의 핵심은 지적 재산권을 침해하지 않으면서도 보다 원활한 데이터 공유를 가능하게 하는 강력하고 안전한 통신 네트워크 구축에 있다.
반도체 설계가 지속적으로 소형화되고 복잡성이 증가함에 따라, 인텔과 PDF 솔루션즈의 최고경영자(CEO)들은 향후 반도체 개발에서 성공하기 위해서는 초기 단계에서의 협력과 통합 분석이 핵심적일 것이라고 강조했다.
키바리안은 "혁신은 이익을 창출하지만, 혁신을 활용하기 위해서는 노하우가 필요하다"고 결론지으며, 첨단 제조 기술을 완전히 활용하기 위해서는 도구, 특성 분석 데이터 및 엔지니어링 전문성에 대한 지속적인 투자가 필요함을 강조했다.
인텔과 PDF 협력이 산업의 미래 방향을 제시하다
반도체 산업은 복잡성에 익숙하지만, 인텔의 18A 및 14A 공정과 같은 첨단 공정이 위험 부담을 높임에 따라 공동 최적화와 데이터 기반 통찰력을 우선시하는 파트너십은 경쟁력 확보의 필수 요소가 되었다. 인텔과 PDF 솔루션 간의 협력은 이러한 과제를 효과적으로 해결할 수 있는 청사진으로 주목받고 있다.
인텔과 PDF는 인공지능을 활용하고, 분석 기술을 통합하며, 초기 단계 협력을 촉진함으로써 반도체 설계 및 생산의 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 이들은 첨단 칩 제조의 '믿기 어려울 정도로 어려운' 과제조차도 혁신, 전문성, 팀워크로 해결할 수 있음을 입증하고 있습니다.
인텔 다이렉트커넥트 이벤트에 대해 자세히 알아보실 수 있습니다 여기에서에서 확인할 수 있습니다.
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