‘매년 반도체에 집적된 트랜지스터 숫자는 두 배로 늘어난다’ 1965년 인텔의 설립자 가운데 한 명인 고든 무어는 대략 이와 같은 추세로 반도체 기술이 발전한다고 언급했습니다. 고든 무어가 한 잡지에 기고한 글에서 그는 이런 반도체 집적도 발전 속도가 아마도 10년은 유지될 것이라고 예상했습니다. 이후에는 집적 속도가 약간 느려져 2년마다 2배로 정정했는데, 이쪽이 무어의 법칙이라는 이름으로 더 잘 알려져 있습니다. 그의 이름을 딴 무어의 법칙은 오랜 세월 IT 기술의 발전 속도의 척도처럼 여겨졌습니다.  현재는 프로세서가 복잡해지고 반도체 제조 공정 역시 미세화의 한계에 부딪히면서 프로세서의 집적도가 2배로 증가하는 시간은 갈수록 길어지고 있습니다. 일부에서 무어의 법칙은 죽었다는 이야기가 나오는 것도 무리는 아닙니다. 하지만 간격이 더 길어졌을 뿐 여전히 프로세서의 집적도는 일정한 주기로 2배씩 증가해 어느덧 스마트폰에 들어가는 어플리케이션 프로세서(AP)의 집적도도 100억 개를 훌쩍 뛰어넘은 상황입니다.  스마트폰과는 기준이 다르지만 데스크톱과 노트북 컴퓨터에 들어가는 x86 프로세서 역시 알게 모르게 기하급수적으로 트랜지스터 숫자가 늘어나고 있습니다. 예를 들어 1978년 등장한 최초의 x86 프로세서인 8086은 트랜지스터 숫자가 2만 9000개에 불과했으나 11년 뒤인 1989년에 등장한 80486은 그 41배인 118만 235개의 트랜지스터를 집적했습니다.  4년 뒤인 1993년에 등장한 펜티엄 프로세서는 310만 개, 1998년에 등장한 펜티엄 II는 750만 개, 2000년에 등장한 펜티엄 4는 4200만 개의 트랜지스터를 집적하면서 숫자를 급격히 늘렸습니다. 참고로 펜티엄 3/4에서 갑자기 트랜지스터 숫자가 증가한 것은 L2 캐시를 내장했기 때문입니다. 2000년대에는 코어 숫자가 늘어나고 64bit 아키텍처가 도입되면서 한 단계 더 트랜지스터 숫자가 증가합니다. 2008년에 등장한 코어 i7 (1세대, 네할렘)은 7억 3100만 개의 트랜지스터를 집적해 8년 전인 펜티엄 4보다 17배나 많은 트랜지스터를 집적했습니다. 그 사이 코어 숫자도 4개로 늘어나고 캐시 메모리도 증가했으며 최신 64bit 아키텍처를 도입했기 때문입니다.  하지만 이후 한동안 트랜지스터 집적도 증가세는 주춤하게 됩니다. 인텔의 경쟁자인 AMD가 2011년 내놓은 불도저가 12억 개의 트랜지스터를 집적하고도 큰 성능 향상을 보여주지 못하면서 시장이 독점 상태로 흘러가기 때문입니다. 인텔은 한동안 4코어 프로세서에서 더 이상 코어 숫자를 늘리지 않았을 뿐 아니라 아키텍처와 프로세서 생산 공정도 큰 변화 없이 유지했습니다. 2014년 내놓은 하스웰 프로세서 (4코어)의 트랜지스터 집적도는 14억 개로 2008년과 비교해서 두 배 차이도 나지 않았습니다.  이런 상황에서 다시 경쟁의 불을 지핀 것은 2017년 등장한 라이젠입니다. 8코어 라이젠 프로세서의 트랜지스터 집적도는 48억 개로 경쟁자보다 훨씬 많았습니다. 물론 프로세서의 성능은 아키텍처나 동작 클럭 등 여러 가지 요소에 의해 좌우되기 때문에 단순히 트랜지스터 숫자가 많다고 이기는 것은 아닙니다. 하지만 AMD가 코어 숫자를 늘리면서 성능을 대폭 끌어올린 것은 맞기 때문에 인텔도 코어 숫자를 늘리면서 대응하지 않을 수 없었습니다.  여기서 흥미로운 대목은 이후 인텔이 트랜지스터 집적도를 상세히 공개하지 않고 있다는 것입니다. 절대 성능에서 밀리진 않지만, 트랜지스터 집적도는 경쟁자만큼 높지 않음을 유추할 수 있는 대목입니다.  아무튼 AMD는 일반 소비자용 프로세서에서 코어 숫자를 16개까지 높였고 인텔도 이에 질세라 고성능 코어와 고효율 코어의 하이브리드 구조를 지닌 앨더 레이크 (12세대 코어 프로세서)와 랩터 레이크 (13세대 코어 프로세서)를 내놓으면서 코어 숫자를 24개까지 늘렸습니다. 따라서 트랜지스터 숫자는 경쟁에 의해 다시 한번 큰 폭으로 증가했습니다. 최근 공개된 슬라이드에 의하면 라이젠 7000시리즈의 트랜지스터 집적도는 이미 100억 개를 훌쩍 뛰어넘었습니다. 라이젠 7000은 6nm 공정으로 만든 I/O 다이와 5nm 공정으로 만든 컴퓨트 다이 (CCD) 두 가지 칩렛으로 구성되어 있는데, 각각의 트랜지스터 집적도와 크기를 정확히 공개한 것입니다.  8코어 컴퓨트 다이의 트랜지스터 집적도는 65.7억 개이고 면적은 66.3㎟입니다. I/O 다이의 집적도는 이보다 낮은 33.7억 개이지만 면적은 훨씬 큰 117.8㎟입니다. 공정과 로직이 서로 다른 만큼 트랜지스터 밀도에서 큰 차이가 있습니다.  따라서 컴퓨트 다이 한 개와 I/O 다이 한 개를 지닌 8코어 제품의 경우 트랜지스터 집적도는 100억 개로 볼 수 있습니다. 컴퓨트 다이 2개가 들어간 16코어 라이젠 9 7950X는 165억 개의 트랜지스터를 지녔습니다.  만약 여기에 3D V 캐시를 추가로 올려 캐시 메모리 용량을 늘린 경우 트랜지스터 숫자는 47억 개 증가합니다. 따라서 16코어 라이젠 9 7950X3D의 트랜지스터 집적도는 212억 개에 달합니다. 결국 작년과 올해 나온 중급형 이상의 데스크톱 CPU들은 트랜지스터 집적도가 100–200억 개에 달해 34년 전 486 CPU보다 1만 배 더 많아진 셈입니다.  인텔 13세대 코어 프로세서의 정확한 집적도는 공개하지 않았지만, 24개까지 코어 숫자가 증가한 만큼 경쟁자보다 크게 적지 않을 것으로 예상됩니다. 최대 60개의 고성능 코어를 지닌 사파이어 래피즈 제온 프로세서의 트랜지스터 집적도가 440-480억 개에 달한다는 점을 생각해도 이점을 유추할 수 있습니다.  1-2년마다는 2배는 아니지만, 프로세서의 트랜지스터 집적도는 멈추지 않고 증가하고 있습니다. 어디까지 증가할지는 알 수 없지만, 서버 영역이나 GPU에선 이미 1000억 개에 근접한 만큼 우리가 지금보다 더 많은 트랜지스터를 집적한 CPU를 쓰는 일은 시간문제입니다. 이렇게 보면 무어의 법칙은 큰 틀에서는 아직도 살아 있습니다. 이미 반 세기를 넘어간 무어의 법칙이 어디까지 살아남을 수 있을지 궁금합니다.

삼성전자, 인텔, 퀄컴 등 전 세계 반도체 기업들이 올 한해 인공지능(AI) 기반 반도체 설계에 3000억원 넘게 투자한다는 컨설팅업체 전망이 나왔다.한국 딜로이트그룹은 13일 발간한 AI 기반 반도체 설계 시장 전망 보고서에서 글로벌 반도체 기업들이 올해 반도체 설계 AI를 개발하거나 활용하는 데 3억 달러(약 3708억원) 이상 투자할 것으로 예측했다. 투자 규모도 매년 20ꎥ씩 증가해 2026년에는 이들 기업이 한 해 5억 달러(약 6180억원)를 인공지능 반도체 개발에 투자할 것으로 예상했다. 전체 반도체 시장 규모(약 816조 4200억원)에 비교했을 때는 작은 수치지만, 투자 수익이 예상외로 크다는 것이 딜로이트 측 설명이다. 딜로이트는 인공지능 기반 설계로 더 높은 집적도를 가진 반도체를 생산하면서도, 생산에 드는 시간과 비용을 절감할 수 있기 때문이라고 풀이했다. 미국 매사추세츠공대(MIT)가 개발한 인공지능 설계 도구는 엔지니어가 설계한 회로보다 에너지 효율을 2배 이상 개선했으며, 대만 반도체 설계 전문 업체 미디어텍은 인공지능으로 핵심 프로세서 부품 크기를 5ꎥ, 소비전력을 6ꎥ 감축했다. 딜로이트는 수년간 시놉시스, 케이던스, 지멘스 EDA 등 전자설계자동(EDA) 업체들이 반도체 설계 소프트웨어 산업을 주도해왔다면서, 현재 EDA 산업 규모를 100억 달러(약 12조 3610억원) 규모로 추정했다. 인공지능 기반 EDA 소프트웨어의 매출 증가율은 향후 5년간 일반 EDA의 2배, 반도체 칩의 3배를 웃돌 것으로 내다봤다. 최호계 한국 딜로이트 그룹 첨단기술·미디어 및 통신 부문 리더는 “반도체 산업이 가진 파운드리 미세공정 경쟁과 비용 문제, 공급 부족 리스크는 인공지능 기반 반도체 설계로 완화될 것으로 기대된다”고 말했다.

작년 출시된 엔비디아의 RTX 4000 시리즈 그래픽 카드는 소비자들의 관심을 집중시켰습니다. 가상화폐 채굴 수요로 그래픽 카드 가격이 폭등하고 물량마저 극히 부족해지면서 상당히 많은 대기 수요가 몰렸고, RTX 3000 시리즈 대비 성능이 대폭 향상될 것이라는 기대감이 있었기 때문입니다. 실제로 작년 말 공개된 RTX 4090와 RTX 4080는 괴물 같은 성능을 지니고 있었습니다. 하지만 가격 역시 그만큼 올라가 가상화폐 채굴 수요가 가라앉은 다음 합리적인 가격에 제품을 구매하려 했던 소비자들을 실망시켰습니다. 최상위 제품인 RTX 4090이 1,599달러인 점은 그렇다고 해도 RTX 4080이 1,199달러로 RTX 3080의 699달러의 거의 두 배라는 점은 납득하기 어려운 부분입니다. 하지만 소비자들을 가장 황당하게 만든 것은 RTX 4080 12GB라는 하위 모델의 존재였습니다. 왜냐하면 RTX 4080 16GB 버전과 완전히 다른 제품이었기 때문입니다. RTX 4080 16GB와 12GB는 각각 AD103-300과 AD10-400 이라는 다른 칩을 사용하고 있습니다. 둘 다 TSMC의 4nm 공정으로 만들긴 했지만, AD103-300의 경우 트랜지스터 집적도가 459억 개로 AD104-400의 358억 개보다 100억 개나 더 많습니다. 그런 만큼 연산 유닛인 쿠다 (CUDA) 코어의 숫자도 각각 9,728개와 7,680개로 상당한 차이가 있습니다. 메모리 인터페이스 역시 256bit와 192bit로 1/4 정도 작습니다. 당연히 그만큼 성능도 낮습니다. 하지만 RTX 4080 12GB는 RTX 3080보다 200달러나 더 비싼 899달러의 가격표를 달고 등장했습니다. 엄밀히 말해 중급형 모델인데, 고급형 이름을 억지로 단 후 높은 가격을 매긴 것입니다. 소비자들의 반응은 실망을 넘어 분노라는 표현이 더 적당했습니다. 사실 현재 그래픽 카드 시장은 엔비디아의 독점 구조라고 할 수 있습니다. 경쟁자인 AMD의 라데온은 시장 점유율이 낮아서 제대로 된 경쟁이 안 되는 상황이고 이제 막 그래픽 카드 시장에 진입한 인텔은 현재까지 별 영향력이 없습니다. 소비자의 눈치를 보지 않은 독특한(?) 제품 명칭은 그래서 나왔을 것입니다. 그러나 독점에 가까운 시장 점유율에도 불구하고 소비자의 분노를 외면할 수 있는 회사는 많지 않습니다. 암호 화폐 채굴 수요가 사라졌기 때문에 이제 고성능 그래픽 카드의 주된 수요는 게임이 가장 큽니다. 물론 최근 고성능 그래픽 카드는 연구 및 인공지능 부분의 수요도 강력하지만, RTX 4080는 전문가용이 아니라 게임용으로 가장 많이 팔립니다. 다시 말해 꼭 필요한 필수재가 아닌 만큼 무리한 가격으로 내놓을 경우 보이콧을 불러올 수 있습니다. 게임만이 유일한 여가 활동도 아니고 경쟁사인 AMD가 납품하는 콘솔 게임기로 소비자가 대거 이탈할 가능성도 있습니다.여론이 악화되자 엔비디아는 RTX 4080 12GB 출시를 철회했습니다. 그 후 관심은 하위 모델 명칭을 달고 나올 AD104-400의 가격에 쏠렸습니다. 올해 1월 정식 출시된 RTX 4070 Ti의 가격은 799달러로 여전히 RTX 3080보다 100달러 비싸고 RTX 3070 Ti보다 200달러 더 비싸지만 나름 소비자 눈치를 본 가격이라는 평가입니다. 그리고 지금 시점에서 성능을 생각하면 어느 정도 경쟁력 있는 가격이기도 합니다. 하지만 RTX 4070 Ti의 사례는 소비자의 권리를 찾기 위한 적극적인 의견 표시의 중요성을 보여주고 있습니다. 가격 책정이나 제품 명칭은 본래 제조사의 고유 영역이지만, 고객에 대한 배려도 중요합니다. 소비자를 무시하는 듯한 행동은 지금 세상에 통하기 힘들 것입니다. 

최근 대만 디지타임스 등의 보도에 따르면 TSMC의 최신 3nm(N3) 공정 반도체 웨이퍼(wafer)의 가격은 300mm 한 장 기준 2만 달러로 올라갔습니다. 이는 5nm(N5)의 1만 6000달러보다 25% 비싸진 것입니다. 참고로 우리가 사용하는 컴퓨터나 스마트폰의 고성능 프로세서들은 웨이퍼라는 동그란 원판에서 제조된 후 맞는 크기로 잘라 만들어집니다. 자체 생산 시설이 없는 팹리스 업체가 파운드리(위탁생산) 반도체 기업과 계약할 때는 웨이퍼 단위로 계약이 이뤄집니다. 물론 이 내용은 TSMC의 공식 발표가 아닙니다. TSMC를 포함한 파운드리 기업들은 정가를 정해 놓고 웨이퍼를 파는 게 아니라 업체 간의 개별 협상에 의해 가격을 정하기 때문에 계약 수량이니 기간 등 여러 가지 조건에 따라 가격이 달라질 수 있습니다. 주요 고객일수록, 많이 주문할수록 가격이 싸지는 게 당연합니다. 하지만 대략적인 가격이 이 정도 선에서 결정됐다는 이야기는 설득력이 있습니다. 반도체 웨이퍼 가격은 미세 공정을 한 단계 뛰어넘을 때마다 가격도 한 단계 높아지는 게 일반적이기 때문입니다. TSMC는 7nm에서 5nm로 넘어갈 때도 가격을 1만 달러에서 1만 6000달러로 높인 것으로 알려져 있습니다. 10nm에서 7nm로 갈 때는 6000달러에서 1만 달러로 높아졌습니다. 이런 점을 생각하면 2만 달러는 오히려 그렇게 많은 인상 폭이 아닙니다. 단지 상승이 누적되니 이제는 꽤 높은 가격이 된 것입니다. 파운드리 업체들이 공정 미세화에 따라 가격을 크게 높이는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 우선 최첨단 미세 공정으로 갈수록 반도체 팹 건설에 엄청난 비용이 들어갑니다. 전 세계적으로 7nm 이하의 미세 공정 파운드리가 가능한 기업은 TSMC, 삼성, 인텔 세 군데 밖에 없습니다. 그리고 사실상 TSMC의 점유율이 절반인 과점 구조로 얼마든지 가격을 올려 받을 수 있는 구조입니다. 제조 원가도 높고 제조 가능한 기업도 얼마 안 되니 싸게 팔 이유가 없는 것입니다. 구매하는 기업 입장에서는 웨이퍼당 가격은 계속 오르지만, 반대로 트랜지스터당 가격이나 성능 대비 가격은 오히려 저렴해지기 때문에 고성능 프로세서를 만드는 기업일수록 미세 공정을 선호합니다. 예를 들어 TSMC의 3nm 공정은 5nm 공정보다 1.6배 정도 트랜지스터 밀도가 높습니다. 25% 정도 가격이 상승한다면 오히려 트랜지스터 하나의 가격은 더 저렴해지는 것입니다. 여기에 앞선 미세 공정으로 제품을 만들어야 경쟁자를 이길 수 있다는 점도 비싼 가격에도 최신 미세 공정을 선호하는 배경입니다. 하지만 3nm 공정 웨이퍼 가격이 2만 달러를 돌파하면서 우려 섞인 목소리도 나오고 있습니다. 아무리 성능이 올라가도 가격도 같이 올라간다면 과연 소비자들이 수용할 수 있겠느냐는 질문입니다. 예를 들어 TSMC의 5nm 공정의 개량형인 4nm 공정(N4)의 가격이 5nm와 비슷하다고 할 경우 엔비디아의 최신 AD102 GPU의 웨이퍼 기준 가격은 개당 200달러 미만으로 추정됩니다. 다만 웨이퍼에서 바로 프로세서가 나오는 것은 아니고 복잡한 후처리 및 패키징 과정을 거쳐야 하므로 이 과정에서 가격이 늘어납니다. 여기에 GPU만으로 그래픽카드를 만들 순 없고 메모리, PCB 기판, 쿨러 및 전원부 등 각종 부품이 들어가므로 최종 가격은 훨씬 치솟게 됩니다. 마지막으로 거대해진 GPU를 설계하기 위해서는 많은 고급 두뇌 인력이 필요해지므로 여기서 적지 않은 비용이 발생합니다. 그 결과 AD102 GPU를 사용한 최신 그래픽 카드인 RTX 4090은 출시 가격이 무려 1599달러로 게임용으로 구매하기에는 상당히 부담스러운 수준이 됐습니다. 5nm 공정과 6nm 공정을 혼합해 훨씬 저렴하게 가격을 책정한 경쟁자인 라데온 RX 7900 XTX도 999달러입니다. 각각 트랜지스터 집적도가 763억 개와 580억 개인 점을 생각하면 트랜지스터의 개당 가격은 꽤 낮아졌지만, 트랜지스터 숫자가 폭발적으로 증가한 탓에 결국 전체 가격은 꽤 비싸진 것입니다. 이미 가격이 너무 비싸졌지만, 문제는 미래입니다. 더 높은 성능을 내기 위해서는 결국 더 많은 트랜지스터가 필요합니다. 트랜지스터 밀도를 높이기 위해서는 더 비싼 미세 공정 도입이 필요합니다. 2nm나 그 이하 미세 공정이 도입되고 트랜지스터 집적도가 1000억 개가 넘는 초대형 GPU가 나온다면 과연 얼마나 가격을 높일지 가늠하기 어렵습니다. 사실 이 문제는 갑자기 등장한 것이 아닙니다. 엔비디아가 10년 전 발표한 슬라이드에도 반도체 공정 미세화에 따른 가격 인상 문제를 지적하고 있습니다. 새로운 기술 혁신이 일어나더라도 너무 비싸 대부분의 사람이 사용할 수 없다면 혁신의 의미는 반감되고 속도도 느려질 수밖에 없습니다. 그리고 이 위기는 이제 현실이 되고 있습니다.반도체 업계는 이 문제를 극복하기 위해 여러 가지 대안을 마련하고 있습니다. 그중 하나는 여러 개의 반도체 조각을 묶어서 하나의 프로세서를 만드는 칩렛 방식입니다. 최신 미세 공정이 필요 없는 부분에는 저렴한 칩렛을 사용해 가격을 낮추는 것입니다. 프로세서를 메모리처럼 수직으로 쌓는 방법도 생각할 수 있습니다. 캐시 메모리를 프로세서 위에 쌓아 올린 구조는 이미 AMD CPU에서 시도되고 있습니다. GPU에서도 불가능한 일은 아닐 것입니다. 마지막으로 미세 공정 파운드리의 독과점 구조 역시 원인으로 지목될 수 있습니다. 근본적으로 제조 단가가 비싸질 수밖에 없긴 하지만, TSMC의 편중된 구조가 당연히 영향을 미치고 있습니다. 따라서 최근 파운드리 시장에 진출한 인텔이나 3nm 파운드리에서 설욕을 다짐하고 있는 삼성의 행보에 관심이 쏠리고 있습니다. 결국 가격을 낮추기 위해서는 치열한 경쟁 구도가 중요합니다. 

서울시의회가 ‘산업·특정개발진흥지구’ 제도를 정비, 금융·뷰티·정보통신기술 등 서울시 전략산업 육성에 박차를 가한다. 21일 서울특별시의회 이숙자 기획경제위원회 위원장(국민의힘·서초2)은 “지역별 특화산업을 집중 육성해 산업 생태계를 활성화하고 도시경쟁력을 끌어올리기 위해 ‘서울특별시 전략산업육성 및 기업지원에 관한 조례 일부개정안’을 대표발의했다”고 밝혔다.  서울시는 일정 지역내에 집적도가 높은 산업과 전략업종을 집중적으로 육성할 필요가 있는 지역을 지정해 전략산업 육성과 산업 경쟁력 강화를 위해 산업·특정개발진흥지구 제도를 2007년부터 운영 중이고 현재 8개 지구를 지정했지만, 제도 활성화가 미흡한 실정이다. 이에 따라 개정안은 그동안 진흥지구 대상지 선정 이후 진흥계획 수립을 순차적으로 진행하면서 지구단위계획 수립까지 걸리는 시간을 평균 8년 이상에서 4년 이내로 절반 이상 단축하기 위해 진흥지구 지정과 진흥계획 수립을 동시에 진행할 수 있도록 절차를 개선했다. 이 위원장은 “서울의 미래산업 경쟁력을 확보하기 위해서는 산업·특정개발진흥지구 활성화가 필수다”라며 “이번 조례 개정으로 진흥지구 활성화 기반을 마련했다면, 취득세 등의 시세 감면과 각종 인센티브 제공이 뒷받침될 수 있도록 서울시와 협의해 나가겠다”고 말했다.

강원 디지털 헬스케어 산업이 한 단계 도약할 기회를 맞았다. 지난 5월 출범한 윤석열 정부가 디지털 헬스케어 산업을 육성하는 데 적극적으로 나섰기 때문이다. 게다가 ‘규제혁신을 통한 경제활성화’를 기치로 내세운 강원특별자치도가 내년 6월 출범하면 디지털 헬스케어 산업이 성장하는 데 있어 가장 큰 걸림돌인 각종 규제를 완화하거나 해제하는 길이 열린다. 강원의 새로운 미래 먹거리로 성장하고 있는 디지털 헬스케어 산업의 현황과 전망을 16일 짚어 봤다. ●2026년 국내 시장 6조 3000억원 예상 디지털 헬스케어는 의료와 정보통신기술(ICT)을 융합해 개인의 건강과 질병을 예방·진단·치료·재활·사후관리하는 서비스다. 디지털을 통해 의료 서비스를 고도화하는 것이다. 일상에서 쉽게 접할 수 있는 모바일헬스를 비롯해 웨어러블 기기, 원격의료·케어 등이 대표적인 디지털 헬스케어다. 최근에는 보편적 치료제인 약물과 항체, 단백질, 세포 등의 생물제제가 아닌 소프트웨어로 질병을 관리, 치료해 ‘3세대 치료제’로 불리는 디지털 치료체와 유전체, 질병정보, 생활정보를 분석해 개인 맞춤형으로 치료하는 정밀의료(precision medicine)도 등장하는 등 디지털 헬스케어 영역이 점차 넓어지고 있다. 특히 2020년 초 촉발된 코로나19 사태를 계기로 비대면 문화가 확산하면서 디지털 헬스케어는 더욱 주목받고 있다. 국내에서 디지털 헬스케어 개념이 도입된 건 1980년대 후반이다. 원격의료 서비스 시범사업이 1988년 서울대병원과 경기 연천보건소 간 원격영상진단을 시작으로 1990년대 중반까지 다수 진행됐으나 법과 제도, 정보통신기술 등이 미흡해 발전하지 못했다. 이후 2000년대 들어 의료 서비스의 패러다임이 질병 치료에서 사전 예방·관리로 전환되면서 디지털 헬스케어 산업이 급성장하고 있다. 업계는 국내 디지털 헬스케어 시장 규모가 연평균 16% 안팎으로 성장해 2019년 2조 2000억원에서 2026년 6조 3000억원으로 커질 것으로 내다보고 있다. 같은 기간 세계 시장은 1063억 달러(약 153조 2516억원)에서 6394억 달러로 500% 이상 성장할 것으로 전망된다. 임유나 강원도 바이오헬스과 주무관은 “디지털 헬스케어는 ICT의 발전과 인구 고령화 속도만큼 저변이 빠르게 확대되고 있고, 코로나19 팬데믹을 겪으며 그 중요성이 더해졌다”며 “디지털 헬스케어 중에서도 진단, 사후관리 예방 부문 시장은 더욱 가파른 성장세를 보일 것으로 예상되고 있다”고 설명했다.●원주 의료기기, 춘천 바이오산업 특화 강원도가 디지털 헬스케어 산업에 뛰어든 건 2010년대 후반이다. 2018년 산업통상자원부가 전국 지방자치단체별로 지원하는 국가혁신클러스터 사업에서 강원도는 디지털 헬스케어 분야가 지정됐다. 국가혁신클러스터 사업은 지리적으로 인접한 지역의 혁신도시, 산업단지, 경제자유구역, 산업기술단지, 기업도시, 연구개발특구 등 혁신 거점들을 연계해 지역 신성장 거점을 육성하는 것으로, 1단계(2018∼2020년), 2단계(2021∼2022년), 3단계(2023∼2027년)로 나눠 추진되고 있다. 최지영 강원도 디지털헬스팀장은 “원주와 춘천에 각각 특화된 의료기기, 바이오산업을 확장하면 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있을 것으로 판단해 2017년 디지털 헬스케어 산업 육성을 본격적으로 시작했고, 2018년 국가혁신클러스터로 지정돼 탄력을 받았다”고 말했다. 2019년에는 강원도가 디지털 헬스케어 규제자유특구로 지정됐다. 중소벤처기업부가 지정하는 규제자유특구에서는 규제를 한시적으로 유예하거나 면제하는 ‘규제 샌드박스’가 적용된다. 강원도는 국가혁신클러스터와 규제자유특구를 바탕으로 ▲디지털 치료기기 개발지원센터 구축사업 ▲디지털 헬스케어 생태계 구축 지원사업 ▲의료기기 사업화 촉진사업 ▲정밀의료 산업 규제자유특구 사업 ▲지역특화산업육성 사업 ▲인공지능(AI) 바이오로봇 의료융합 기술개발 사업 ▲모바일헬스케어 지원센터 구축사업 ▲지역클러스터·병원 연계 창업 인큐베이터 지원사업 등을 추진해 왔다. 이를 통해 강원지역 디지털 헬스케어 사업체 수는 2017년 504곳에서 2019년 582곳으로 늘었고, 종사자 수는 6547명에서 6664명, 생산액은 7007억원에서 8411억원으로 증가했다. 강원도는 강원테크노파크, 원주의료기기테크노밸리, 강원ICT융합연구원, 혁신도시발전지원센터, 연세원주세브란스기독병원 등과 협력체제를 구축해 원주, 춘천, 강릉을 중심으로 육성하고 있는 디지털 헬스케어 산업을 홍천과 횡성으로 확장해 나갈 방침이다. 궁극적으로는 충북 오송, 대구와 연계한 광역벨트를 구축해 글로벌 경쟁력을 높인다는 복안이다. 오송은 바이오헬스, 대구는 디지털 의료 헬스케어를 각각 주력 산업으로 키우고 있다. 김광진 강원도 첨단산업국장은 “건강보험 빅데이터 진료지원 플랫폼 등 강원도만의 차별화된 인프라들을 차곡차곡 구축하며 역량을 키워 단기간에 괄목할 만한 성장을 이뤘다”며 “강원 디지털 헬스케어 산업의 특화도와 집적도는 전국 평균보다 높은 수준을 보이며 확고한 경쟁력을 확보하고 있다”고 말했다.●국정과제 ‘바이오·디지털 헬스’ 선정 강원 디지털 헬스케어 산업은 성장 속도가 한층 빨라질 것으로 전망된다. 윤석열 대통령은 당선인 시절인 지난 5월 원주를 방문해 “원주를 디지털 헬스케어의 메카로 만들겠다”고 약속했고, 취임 뒤 120대 국정과제 중 하나로 ‘바이오·디지털 헬스 글로벌 중심국가 도약’을 선정했다. 이어 내놓은 디지털 헬스케어 산업 육성 계획에는 ▲기술 및 제품 유효성·상업성 검증을 위한 실증 지원 ▲디지털 치료기기 개발 ▲인공지능 기반 진단 보조기기 개발 ▲모빌리티 기반 원격 헬스케어 서비스 개발 ▲보건의료데이터 접근성 제고 ▲융복합 인력 양성 확대 등이 담겼다. 강원 디지털 헬스케어 산업에서의 호재는 정부의 전폭적인 지원뿐만이 아니다. 8개월 뒤 ‘강원특별자치도 설치 등에 관한 특별법’에 따라 특별자치도 시대가 열리면 특례를 통해 강원도의 재량으로 불필요한 규제를 풀 수 있게 된다. 박성빈 연세대 원주의과대학 교수는 “데이터 관련 특례로 데이터를 수집·활용할 수 있는 플랫폼을 만들고, 대규모 실증을 통해 유효성과 안전성을 증명할 수 있는 환경을 구축하면 그것을 보고 많은 기업이 강원도로 찾아올 것”이라고 했다. 한현욱 차의과학대 교수는 “특별법에 의료 산업 중심도시라는 키워드를 만들 필요가 있다”며 “강원도가 청정 이미지로 의료 관광을 특화하는 데 있어 디지털 헬스케어가 굉장히 중요한 역할을 할 것”이라고 말했다. ●12월 연구용역 나오면 특화 전략 반영 강원도는 특별자치도 시대에 맞춰 새롭게 디지털 헬스케어 중장기 발전 로드맵을 세울 계획이다. 이를 위해 지난 7월 발주한 연구용역의 결과는 오는 12월쯤 나온다. 이 결과를 토대로 수립될 로드맵에는 특별자치도를 통한 차별화 전략과 특례가 담긴다. 이미숙 강원도 바이오헬스과장은 “남은 8개월은 강원도와 디지털 헬스케어의 미래를 결정짓는 중차대한 시간”이라며 “특별자치도 출범 전 이뤄질 특별법 개정안에 최대한 많은 특례가 담길 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

컴퓨터를 오래 사용한 분들도 잘 기억하지 못하는 일이지만, 사실 인텔은 24년 전인 최초의 그래픽 카드인 i740을 시장에 출시했습니다. 그러나 당시 그래픽 시장에서 의미 있는 결과를 남기지 못한 채 결국 내장 그래픽에 통합되는 운명을 맞게 됩니다. 내장 그래픽은 거의 서비스로 끼워주는 기능에 불과했기 때문에 인텔 그래픽 카드는 시장에서 사라진 것과 같았습니다.  GPU가 그래픽 연산만이 아니라 인공지능이나 병렬 연산 등 여러 분야에서 중요성이 커지면서 인텔 역시 그래픽 카드 시장에 다시 진출을 모색했습니다. 이를 위해 경쟁사인 AMD의 라데온 GPU 개발자인 라자 코두리를 영입해 지난 5년간 막대한 투자를 진행했습니다. 그리고 올해 10월 12일 인텔 아크 A770과 A750를 출시하면서 본격적으로 시장 진입을 선언했습니다. 현재 그래픽 카드 시장은 엔비디아의 지포스 시리즈의 독과점 구조가 형성된 가운데 AMD의 라데온 그래픽 카드가 유일한 대항마로 외롭게 버티고 있습니다. 독립형 그래픽 카드 시장에서 엔비디아의 시장 점유율은 80% 이상으로 사실상 현재 개발되는 대부분의 게임이 지포스 그래픽 카드에 최적화되어 출시되고 있습니다. 그런 만큼 지포스는 성능면에서 상당히 앞서 있을 뿐 아니라 최적화와 호환성 부분에서도 가장 완벽하다고 할 수 있습니다.  이런 상황에서 새로 시장에 진입하는 인텔이 내세울 수 있는 강점은 바로 저렴한 가격입니다. 인텔 아크 A750은 289달러, A770 8GB 버전은 329달러, A770 16GB 버전은 349달러로 최신 기술을 집약한 그래픽 카드 치곤 비교적 저렴한 가격에 등장했습니다. 비슷한 시기에 등장한 엔비디아의 RTX 4090/4080과 비교하면 엄청나게 저렴한 수준입니다.사실 인텔 아크 7 시리즈 역시 TSMC의 6N 공정으로 217억 개의 트랜지스터를 집적하고 GDDR6 메모리를 8/16GB나 탑재했기 때문에 실제 제조 단가가 그렇게 저렴하지 않았을 것으로 추정됩니다. 그러나 원가를 반영해 비싸게 팔면 소비자의 외면을 받을 가능성이 크기 때문에 인텔은 공격적인 가격을 책정했습니다. 그 결과 가성비가 크게 높아졌다는 것이 인텔의 주장입니다.  인텔에 따르면 아크 A750/770 그래픽 카드는 엔비디아의 중급형 그래픽 카드인 RTX 3060과 비교해서 성능 당 달러 (performance per dollar) 기준으로 각각 53%와 42% 우수합니다. 이는 RTX 3060의 가격을 418달러로 봤을 때 가격으로 사실 본래 출시 가격인 329달러를 생각하면 초기 출시 가격과 아크 A750/770의 성능이 유사하다는 점을 유추할 수 있습니다. RTX 3060이 8nm 공정으로 제조되고 트랜지스터 집적도도 더 낮다는 점을 생각하면 (GA106의 트랜지스터 집적도는 132억 개) 솔직히 RTX 3060의 제조 비용이 더 저렴합니다. 따라서 인텔 아크 A750/770은 이윤을 남기지 못해도 최소한 시장에 진입할 수 있게 가격을 책정한 것으로 풀이할 수 있습니다. 다만 진짜로 가성비가 우수할지는 좀 더 검증이 필요합니다. 앞서 출시된 저가형 그래픽 카드인 A380의 경우 리뷰에서 게임 성능이 안정적으로 유지되지 못해 벤치마크 표에서 나타난 것보다 체감 성능이 낮았습니다. 특히 이런 문제는 오래된 게임일수록 심하게 나타났습니다. 최근에 등장한 그래픽 카드라 오래전 게임과는 호환성을 맞출 기회가 없었기 때문입니다. 아크 A750/770도 같은 문제를 겪을 것으로 예상됩니다.  두 번째 문제는 엔비디아와 AMD의 그래픽 카드도 가격이 내려가고 있다는 것입니다. 본래 인텔 아크 그래픽 카드는 암호화폐 채굴 수요로 그래픽 카드 가격이 비정상적으로 높아진 상황에서 기대를 모았으나 채굴 수요가 사라지면서 그래픽 카드 가격은 빠르게 정상화되고 있습니다. 이런 상황에서 가성비를 내세운 인텔의 신규 그래픽 카드는 입지가 좁아질 수밖에 없습니다.  마지막으로 엔비디아와 AMD가 올해 말에서 내년 상반기에 차세대 중급형 그래픽 카드를 출시할 경우 소비자들의 관심도 여기에 쏠리면서 인텔 아크 그래픽 카드는 시장에서 입지가 더 좁아질 수 있습니다.  그런데 사실 인텔 역시 첫술부터 배부를 순 없다는 사실을 잘 알고 있을 것입니다. 적어도 2-3세대 정도 제품을 계속 개발하면서 선두 주자인 엔비디아와 AMD와의 격차를 줄이려고 해야지 처음부터 수익 낼 순 없는 법입니다. 다만 최근 좋지 못한 실적을 기록하고 있고 최신 반도체 팹 증설에 나서면서 막대한 투자를 진행해야 하는 상황에서 인텔이 한동안 적자일 게 분명한 그래픽 카드 사업을 얼마나 지속할 수 있을지 의문 부호가 달리고 있습니다.  과연 인텔이 초기 어려움을 극복하고 몇 년 후 그래픽 카드 시장에서 입지를 다지는 데 성공할 것인지 아니면 결국 또 한 번의 시장 철수를 기록하게 될지 결과가 주목됩니다. 

LG전자가 6G(6세대) 테라헤르츠(㎔) 대역에서 실외 320m 무선 데이터 송수신에 성공했다. 5G(5세대) 통신을 넘어서 6G 기술 패권을 쥐기 위한 기업들의 움직임이 커지고 있다. 14일 LG전자에 따르면 독일 베를린에 위치한 프라운호퍼 하인리히-헤르츠 연구소는 최근 6G 테라헤르츠 대역(115~175㎔)를 활용해 실외에서 통신 신호를 320m 거리까지 전송하는 데 성공했다. 이는 지난해 8월 실외 100m 무선 송수신 성공에 이어 1년 만에 나타난 성과다. 당시 LG전자와 프라운호퍼 연구소는 6G 테라헤르츠 대역에서 전력 증폭기를 공동으로 개발해 출력 신호를 세계 최고 수준인 최대 15데시벨미릴와트(dBM)까지 끌어올렸다. 이번 성공은 일반 도심에서 사용하는 기지국의 범위가 250m 수준이라는 점에서 의미가 크다. 실내는 물론 실외 도심 지역 전반에서도 6G 테라헤르츠 통신이 상용화될 수 있다는 단서기 때문이다. 6G 테라헤르츠와 같은 초광대역은 주파수 도달거리가 짧고, 안테나 송·수신 과정에서 전력 손실이 심하다. 따라서 이를 해결하기 위한 송신 전력을 끌어올리는 ‘전력 증폭기’와 수신 신호 품질을 향상시키는 ‘수신기 소자’ 개발이 가장 큰 걸림돌로 꼽혀왔다. LG전자와 프라운호퍼 연구소는 이번 시연을 위해 전체 출력 20dBm 이상의 ‘다채널 전력 증폭기’, 노이즈 발생을 최소화하는 ‘저잡음 수신 신호 증폭기’ 등 세계 최고 성능의 송수신 핵심 소자의 신규 개발에 성공했다. 모듈의 집적도도 높여 향후 상용화에 용이하도록 했다. LG전자는 오는 23일 서울 마곡동 LG사이언스파크에서 한국과학기술원, 한국표준과학연구원(KRISS)과 공동으로 ‘6G 그랜드 서밋’ 행사를 열고 이번 테라헤르츠 기술 개발 성과를 포함한 그간의 6G 분야 개발 성과 등을 발표할 예정이다. LG전자 최고기술책임자(CTO) 김병훈 부사장은 “이번 실외 320m 시연 성공으로 초당 1테라비트 전송을 실현하는 6G 기술 목표를 보다 현실화했다”면서 “R&D 역량을 갖춘 연구기관, 업체들과의 협력을 지속해 LG전자 미래사업의 핵심 기술 요소 중 하나인 6G 기술 리더십을 공고히 할 것”이라고 강조했다.

1980년대만 해도 개인용 데스크톱 컴퓨터는 전기를 많이 먹는 기기가 아니었습니다. 하지만 프로세서의 성능을 높이기 위해 많은 기능과 장치를 추가하면서 전기도 많이 먹고 발열도 많아지게 됐습니다. 그리고 어느 순간부터 발열을 해결하는 문제가 개인용 컴퓨터에서 중요한 문제로 떠올랐습니다.  CPU에 냉각용 방열판이 장착된 것은 486 시대 이후였고 작은 냉각팬이 일반화된 것은 펜티엄 프로세서 이후로 볼 수 있습니다. 그리고 펜티엄 4 프로세서와 애슬론 프로세서의 경쟁이 격화된 2000년대 초반부터 상당한 열을 처리할 수 있는 고성능 쿨러가 보급됐습니다.  여기에 GPU가 CPU보다 더 크고 복잡해지면서 거대한 쿨러를 장착한 그래픽 카드가 등장해 열을 식혔습니다. 그리고 나중에는 늘어나는 열을 감당하기 위해 라디에이터와 펌프를 지닌 수랭식 쿨러까지 등장했습니다.  이렇듯 프로세서의 전력 소비와 발열량이 늘어나자 점차 전력 대 성능 비율 혹은 와트(W)당 성능이라는 개념이 등장했습니다. 특히 하루 24시간 1년 365일 가동해야 하는 데이터 센터는 전력 소모가 엄청나기 때문에 이 개념이 중요합니다. 전기를 많이 먹을수록 유지비가 늘어났고 발열량도 같이 늘어나기 때문에 냉각 시스템에 들어가는 비용도 더 늘어나니 어쩔 수 없는 일이었습니다. 이에 따라 주요 프로세서 제조사들 역시 와트당 성능을 중요시하게 됐습니다.  와트 당 성능비를 높이는 방법은 여러 가지입니다. 대표적인 방법은 클럭을 낮추고 코어 숫자를 늘리는 것입니다. CPU 클럭이 두 배가 되면 전력 소모는 두 배 이상 늘어납니다. 뒤집어 말해 클럭을 절반으로 낮추고 코어 숫자를 두 배로 늘리면 더 적은 전력으로 같은 성능을 달성할 수 있습니다. 따라서 서버용 CPU는 코어 숫자는 많은 대신 클럭은 소비자용 제품보다 낮습니다. GPU 역시 CPU보다 클럭이 훨씬 낮지만, 수많은 작은 연산 유닛을 병렬로 연결해 연산 능력을 높이는 방식으로 볼 수 있습니다.  여기에 마이크로 아키텍처를 개선하고 반도체 미세 공정을 도입하면 같은 성능에서 전력 소모를 줄이거나 반대로 같은 에너지를 사용해도 성능을 높여 와트당 성능비를 높일 수 있습니다.  여기까지 보면 꼭 전력 소모를 늘리지 않더라도 쉽게 와트당 성능을 높일 수 있는 것처럼 보입니다. 하지만 사실 그럴 수 없는 속사정이 있습니다. 전력 소모를 줄이는 데 매우 중요한 미세 공정 개발 속도가 최근 더디게 진행되고 있기 때문입니다. 이미 너무 작아진 트랜지스터를 더 작게 만들기 위해서는 천문학적인 투자와 연구 개발이 필요합니다. 이 과정은 과거보다 더디게 진행 중입니다.  인텔, AMD, 엔비디아, 애플 등 주요 제조사들은 성능을 더 높이기 위해 여러 개의 반도체 칩을 하나로 묶어 더 큰 프로세서를 만드는 대안을 선택했습니다. 그러면 미세 공정이 허용하는 것보다 더 거대한 프로세서를 만들 수 있기 때문입니다. 하지만 대신 전력 소모는 더 커질 수밖에 없습니다.  세계 최대의 파운드리 반도체 제조사인 TSMC는 2D, 2.5D, 3D 반도체 패키징 기술을 이용해 앞으로 3000억 개의 트랜지스터를 집적한 초거대 프로세서 개발이 가능할 것으로 내다봤습니다. 하지만 그 과정에서 프로세서의 전력 소모가 1000W를 넘게 될 것으로 예상됩니다. 여러 개의 칩렛으로 구성된 프로세서가 사실상 에어컨 수준인 킬로와트급 전기를 먹게 된다는 이야기입니다.  이미 단일 칩으로 가장 거대한 엔비디아의 H100 호퍼 GPU의 경우 트랜지스터 집적도가 800억 개에 달하고 최대 전력 소모가 700W에 달합니다. 여기에 엔비디아는 자사의 첫 서버 ARM 프로세서인 그레이스 슈퍼칩을 연결해 슈퍼컴퓨터와 서버 시장을 노릴 계획입니다. 이 경우 전력 소모량은 훨씬 올라갈 것입니다.  아직 정식 출시 전이지만, 인텔의 차세대 서버 프로세서인 사파이어 래피즈도 최대 4개의 타일을 붙여 하나의 큰 CPU를 만드는 방식이라 전력 소모량이 크게 높아질 수 있습니다. 인텔의 고성능 GPU인 Xe HPC (폰테 베키오)의 경우에도 47개의 타일을 붙여 1000억 개 이상의 트랜지스터를 집적한 만큼 전력 소모량이 급격히 늘어날 것으로 예상됩니다. 전력 소모량 증가는 서버 제품군에만 국한되지 않고 있습니다. 게임용 GPU 시장 역시 지난 몇 년간 전력 소모가 다시 늘어나고 있습니다. 엔비디아의 RTX 3090은 350W, RTX 3090 Ti은 450W의 TDP를 갖고 있는데, RTX 4000 시리즈는 이것보다 전력 소모가 더 늘어난다는 소식이 들리고 있습니다. 고성능 게이밍 PC에 국한된 이야기지만, PC용 파워 서플라이 용량도 서버급인 1000W를 넘는 게 낭비가 아닌 시대가 오고 있는 것입니다. 인텔과 AMD의 차기 CPU 역시 고성능 제품은 전력 소모가 다시 늘어날 가능성이 높습니다.  2004년 등장한 인텔의 펜티엄 4 프레스캇 프로세서는 당시 기준으로 엄청난 발열량과 전력 모소 때문에 프레스핫(hot)이라는 별명이 붙었습니다. 이 시기 쿨러로는 감당하기 힘든 최대 115W의 TDP 때문에 잘 모르고 케이스를 만졌다가 뜨거움에 놀란 소비자들이 하나둘이 아니었고 국내에서는 보일러 광고로 패러디되기까지 했습니다. 하지만 현재 등장하는 고성능 CPU와 GPU를 보면 이 정도는 애교로 보일 정도입니다.  현재까지는 전력 소모나 발열량 증가보다 성능 향상이 더 빨라서 와트당 성능비는 계속 향상되고 있습니다. 하지만 지구는 점점 뜨거워지고 있고 전기 요금도 점점 더 오르고 있어 앞으로 전력 소모량을 줄이는 것이 점차 중요한 과제로 떠오를 것입니다. 반도체 제조사들이 어디서 돌파구를 마련할 수 있을지 주목됩니다. 

현재 파운드리 반도체 업계는 점유율이 50%가 넘는 TSMC와 이를 맹추격하는 삼성, 그리고 이 시장에 새롭게 뛰어들어 업계를 재편하려는 인텔의 공격적 투자로 치열한 경쟁이 치열한 상태입니다. 하지만 거대 반도체 제조사들의 불꽃 튀는 경쟁과는 별개로 실제 미세 공전의 진행 속도는 점차 느려지고 있습니다. 이미 회로의 미세화가 너무 진행되어 더 작게 만들기가 어려워졌기 때문입니다. 현재 N4 (4nm) 공정까지 양산에 성공한 TSMC 역시 예외는 아니라서 이미 엄청나게 작은 나노미터급 회로를 더 작게 만들기 위해 고군분투하고 있습니다. 최근 더 자세한 내용을 공개한 로드맵에는 이런 고뇌가 그대로 드러나 있습니다.  TSMC의 4nm 공정은 5nm 공정의 개선판으로 사실 로직 밀도의 변화는 거의 없고 성능을 높인 공정입니다. 그러나 올해 하반기 양산에 들어가는 3nm (N3)는 로직 밀도(logic density, 단위 면적당 넣을 수 있는 회로의 밀도)가 1.7배 정도 늘어나 같은 크기라도 최대 1.7배 더 많은 트랜지스터를 집적한 프로세서를 만들 수 있습니다. 이미 100억 개를 훌쩍 뛰어넘은 고성능 스마트폰 어플리케이션 프로세서(AP)는 앞으로 200억 개 이상으로 트랜지스터 집적도가 올라갈 수 있을 것으로 보입니다.  하지만 N3 공정 이후 차세대 공정인 N2 (2nm)으로의 이전에는 상당한 시간이 걸릴 예정입니다. 따라서 2023년에 나오는 것은 N3 공정의 개량형인 N3E 공정입니다. N3E는 로직 밀도는 약간 줄어들지만, 대신 N3 보다 성능이 약간 더 올라갑니다. N3는 N5와 비교해서 같은 성능에서 25-30% 전력 소비가 감소하거나 혹은 같은 전력 소모에서 성능이 10-15% 높아집니다. N3E는 N5와 비교해 전력 소비를 최대 34% 줄이거나 성능을 최대 18%로 높인 버전으로 실제적으로는 큰 차이가 없을 것으로 예상됩니다.  2024년에 등장할 N3 계열 반도체 제조 공정 역시 상황은 비슷합니다. N3P는 성능 (Performance)에 초점을 맞춘 공정이고 N3X는 전력 소모와 상관없이 극한의 성능 (eXtreme)을 요구하는 고객을 위한 공정입니다. N3S는 성능보다 밀도에 더 중점을 둔 공정으로 개발되고 있습니다. TSMC는 아예 고객들이 반도체의 FinFET 디자인을 고를 수 있는 핀플렉스(FinFlex)라는 새로운 서비스도 도입할 계획입니다. 하나의 공정으로 이렇게 다양한 제품군을 만든다는 이야기는 뒤집어 말해 N2 공정으로 이전이 어렵다는 이야기입니다. 물론 N4도 마찬가지 상황이라 여러 제품군이 나오게 됩니다. N2 공정은 성능이나 로직 밀도에서 큰 개선이 있는 것은 아니지만, 반도체 제조 공정 면에서는 상당한 변화가 있습니다. 트랜지스터가 작아질수록 누설 전류가 문제되는 데, 반도체 제조사들은 FinFET 방식으로 이 문제를 극복했습니다. 하지만 이제 이것도 한계에 이르러 게이트 올 어라운드 (GAA)이라는 방식을 도입하고 있습니다.  TSMC의 나노시트 (Nanosheet) 기술을 적용한 GAAFET을 N2 공정부터 도입할 계획입니다. 신기술을 처음으로 도입하는 만큼 밀도나 성능 향상보다는 보수적인 접근법을 선택한 것으로 보입니다. N2의 목표는 N3E와 비교해 로직 밀도 1.1배 이상, 성능 10-15% 이상, 전력 소모 25-30% 이상 감소입니다. 실제 양산에 들어가는 것은 2025년 하반기 이후입니다. N2 역시 여러 파생 공정이 나올 것으로 예상됩니다.  최근 반도체 제조사들은 미세 공정만으로 더 많은 트랜지스터를 담기 어려워지면서 여러 개의 칩을 하나의 큰 칩처럼 묶는 칩렛 디자인과 3D 패키징 기술을 도입하고 있습니다. TSMC 역시 고객들에게 다양한 3D 패키징 기술을 제공하고 있는데, AMD의 3D V 캐시가 대표적인 사례입니다. TSMC는 이렇게 여러 가지 방법을 동원해 파운드리 선두 자리를 지키기 위해 노력하고 있지만, 이런 접근법과 기술력은 경쟁자들도 크게 다르지 않습니다. 삼성전자나 인텔 모두 만만치 않은 회사들이라 TSMC가 미래에도 지금의 점유율을 지킬 수 있을지는 두고 봐야 알 수 있습니다.

주택담보대출비율(LTV) 상향 등 대출규제를 완화하면 서울의 아파트 가격이 오르고, 지방의 아파트 가격은 하락한다는 분석이 나왔다. 한국은행이 23일 발표한 ‘자산으로 우리나라 주택시장 특징 및 시사점’ 보고서에 따르면 주택공급 증가는 주택 자산가치를 하락시키지만, 대출규제 완화는 서울 아파트 구입을 위한 차입여건 개선으로 이어져 가격을 상승시키는 요인이 되는 것으로 분석됐다. 보고서는 우리나라 주택에 대해 다른 국가와 비교해 상대적으로 변동성은 낮고, 가격 상승률은 높다고 봤다. 또 아파트 비중이 커 주택시장의 동질성이 높은 편이라 매매가 쉽다고 분석했다. 우리나라 주택의 가격이 높은 이유로는 높은 도시화와 집적도, 시세차익에 대한 기대, 인구 1000명당 주택 수 등 주택재고 수준이 낮은 점, 표준화 정도가 높고 거래가 많은 아파트의 특징 등이 작용한다고 봤다. 이러한 주택의 특징을 감안했을 때 LTV 상향 등 대출규제를 완화하면 서울 지역 아파트의 자산가치는 일정기간 오르지만, 지방 아파트의 자산가치는 하락하는 것으로 분석됐다. 보고서는 주택시장 안정을 위해서는 일관된 주택공급 정책이 필요하다고 봤다. 주택공급을 늘리면 자산가치는 지역이나 유형에 관계없이 하락하는 것으로 나타났다. 보고서는 “금리나 대출규제와 같은 수요를 관리하는 정책은 지역에 따라 효과가 다르게 나타난다”며 “공급정책의 효과는 상대적으로 뚜렷하고, 공급이 확대돼 주택이 자산보다 내구재(주거서비스)로서 중요도가 높아지고 선호지역이 다양화되면 주택의 자산가치 안정에 기여할 가능성이 크다”고 설명했다. 이어 “수요자와의 소통을 강화해 공급 계획을 시기, 지역, 주택유형별로 이해하기 쉽게 공표하고, 장기적으로는 소비자의 선호, 수요 등 여건 변화에 따라 공급계획의 변동과 그 원인을 상세히 알리는 것도 정책의 신뢰성을 높이는 데 기여할 것”이라고 강조했다.

지난 몇 년간 인텔은 AMD의 거센 추격과 ARM 기반 서버 칩의 등장, 인공지능 시장에서 엔비디아의 독주로 인해 업계 1위의 위상이 흔들렸습니다. 이 위기를 극복하기 위해 1년 전 취임한 팻 겔싱어 인텔 CEO는 여러 가지 미래 전략과 로드맵을 발표했습니다. 그중 하나는 거대한 반도체 칩을 한 번에 제조하는 대신 여러 개의 칩을 고속 인터페이스로 연결해 하나의 큰 반도체 칩처럼 만드는 기술입니다.  작년에 세부 내용을 공개한 인텔의 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids) 제온 스케일러블 CPU는 최대 400㎟ 크기의 다이 4개를 인텔의 고속 인터페이스인 EBIM로 연결하고 여기에 추가로 초고속 메모리인 HBM2E 메모리까지 하나의 패키지에 넣을 수 있습니다. 차세대 GPU인 폰테 베키오 (Xe HPC)는 무려 47개의 타일을 하나로 묶어 트랜지스터 집적도를 1000억개까지 끌어올렸습니다.  한 번에 너무 큰 칩을 제조할 경우 수율이 급격히 낮아지는데다 첨단 미세 공정으로 갈수록 가격이 매우 높아지기 때문에 이렇게 여러 개의 칩을 하나로 묶는 기술이 업계의 새로운 트랜드가 되고 있습니다. 또 반드시 최신 미세 공정을 사용하지 않아도 되는 부분은 구형 공정을 이용해 가격도 절감할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.  그런데 CPU나 GPU 모두 여러 개의 타일을 묶어서 만든다면 CPU + GPU 프로세서 역시 제조가 쉬워집니다. 인텔이 새로 공개한 팔콘 쇼어스 (Falcon Shores) XPU는 이런 맥락에서 당연히 등장할 수밖에 없는 제품이라고 할 수 있습니다.  팔콘 쇼어스는 인텔의 x86 CPU와 Xe GPU를 하나로 합친 고성능 및 슈퍼컴퓨팅 프로세서입니다. 물론 현재 판매 중인 인텔 12세대 코어 프로세서 (앨더 레이크) 역시 대부분 내장 GPU를 지니고 있기 때문에 x86 CPU와 Xe GPU의 통합 구조라고 할 수 있으나 팔콘 쇼어스는 서버 및 슈퍼 컴퓨팅 부분에서 처음 도입하는 CPU/GPU 통합 프로세서라는 차이점이 있습니다.  그래 봐야 제온 스케일러블 CPU와 Xe HPC GPU를 하나로 통합한 것에 지나지 않느냐고 반문할 수 있지만, 사실 이 통합이 핵심입니다. 고성능 서버 CPU와 고성능 연산용 GPU는 막대한 양의 데이터를 서로 주고받기 때문에 데이터 및 메모리 병목 현상이 발생하기 쉽습니다.이를 극복할 수 있는 대안 중 하나는 아예 하나의 패키지 안에 CPU, GPU, 메모리를 통합하는 것입니다. 인텔은 팔콘 쇼어스를 통해 전력 대비 성능과 메모리 대역폭을 5배 이상 끌어올릴 수 있다고 보고 있습니다. 물론 이 제품은 목적상 고성능 슈퍼컴퓨팅 및 인공지능 연산용으로 기존의 제온 서버 프로세서를 대체하는 것은 아닙니다.  서버급 CPU와 GPU를 통합하면서 기대할 수 있는 두 번째 이점은 공간 절약입니다. 거대한 서버 CPU와 제법 큰 공간을 차지하는 GPU를 서버용 메인보드에 여러 개 끼워 넣으면 당연히 서버의 부피는 커질 수밖에 없습니다. 아예 메모리까지 하나로 통합한 팔콘 쇼어스 XPU는 기존의 전통적인 CPU + GPU 서버 보다 5배 정도 시스템 밀도를 높일 수 있습니다. 데이터 센터의 크기가 자꾸만 커지는 상황에서 크기가 작은 서버의 등장은 반가운 일입니다. 결국 비용 절감으로 이어지기 때문입니다.  하지만 팔콘 쇼어스는 올해가 아닌 2024년 이후 등장할 예정입니다. 인텔은 최신 20A 이후 공정을 팔콘 쇼어스에 도입할 계획입니다. 인텔은 서버 CPU에서 AMD에 시장을 내주고 있고 엔비디아가 장악한 고성능 GPU 시장에는 진입조차 못하고 있습니다. 다만 전례 없는 수준의 연구와 투자를 병행하고 의욕적인 제품 로드맵을 공개하고 있어 몇 년 후에는 업계 판도가 바뀔 수도 있는 상황입니다. 과연 인텔의 변신이 성공할지 미래가 궁금합니다. 

한화솔루션이 삼성전기의 통신모듈 일부 사업을 인수하면서 와이파이(WIFI)와 5G 밀리미터웨이브 유기기판 안테나 모듈 시장에 진출한다. 전자사업 다각화를 위해서다. 앞으로 대용량 데이터를 실시간으로 전송하는 전자제품과 자동차 전자장치(전장) 등 수요 증가에 따른 반도체모듈 사업에도 뛰어들겠단 계획이다. 한화솔루션과 삼성전기는 30일 인수 계약 체결을 마치고 내년 3월 말까지 최종 절차를 마무리할 예정이라고 밝혔다. 와이파이 모듈은 스마트폰 등 IT기기 간의 통신에 사용되는 부품이다. 5G 밀리미터웨이브 안테나 모듈은 통신 기지국과 데이터를 초고속으로 주고받을 때 쓰인다. 삼성전기는 와이파이 모듈 설계 및 고집적도 패키징과 테스트에 대한 글로벌 역량을 갖추고 있다. 글로벌 세트업체와의 오랜 협업을 기반으로 설계에서 제조까지의 솔루션을 보유하고 있다. 한화솔루션은 기존 스마트폰에 통신모듈을 공급하는 것을 넘어 모듈 기술을 활용해 빠르게 성장하는 무선이어폰, 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 기기 시장에도 진출할 계획이다. 특히 통신기능이 탑재된 TV, 스피커 등 각종 전자기기를 연결하는 사물인터넷(IoT) 시장과 인포테인먼트, 첨단운전자보조장치(ADAS), 차량 통신 및 원격 업데이트 등이 필요한 자동차 전장 분야에서 통신 모듈의 수요가 폭발적으로 늘어날 것으로 기대하고 있다. 장세영 한화솔루션 부사장은 “삼성전기의 통신 모듈 설계·제조 역량과 한화의 글로벌 네트워크를 결합해 시너지를 낼 것”이라며 “당사의 전자 사업에 미래 성장성이 높은 반도체 모듈 사업을 추가한 것으로 차별화 사업 아이템과 고급인력 확충으로 지속적인 성장을 추구하겠다”고 말했다.

올해 가을에도 변함없이 새 아이폰은 화제의 중심에 서 있습니다. 몇 세대 동안 크게 변하지 않은 외형과 기능 때문에 혁신이 없다고 말하는 이들도 있지만, 애플은 이번에도 여러 가지 신기술을 담았다고 주장했습니다. 아이폰13에서 특별히 강조한 부분은 영상입니다. 사람을 강조하는 인물사진 모드처럼 새로 추가된 시네마틱 모드는 초점을 바꿔가며 영화처럼 영상을 촬영할 수 있습니다. 더 커진 이미지 센서와 A15 바이오닉 칩 덕분에 아이폰13 사용자들은 이전 세대보다 더 뛰어난 사진과 영상을 얻을 수 있습니다. 물론 최신 스마트폰 가운데 아이폰 카메라만 좋아지는 건 아니지만, 애플은 시네마틱 모드가 남다른 사용자 경험을 줄 것이라고 자신하고 있습니다. 하지만 애플이 강조하고자 했던 장점 외에 말하고 싶지 않은 단점도 눈에 보입니다. 바로 A15 바이오닉 칩입니다. 애플은 A15 바이오닉에 대해서 매우 제한적인 정보만 제공했지만, 트랜지스터 집적도가 150억 개에 이른다는 점 하나만으로도 최첨단 반도체 기술의 성취를 보여줬다고 해도 과언이 아닙니다. 목적이 다른 만큼 1:1 비교는 불가능하지만, 다른 프로세서와 비교해보면 얼마나 놀라운 숫자인지 알 수 있습니다. 예를 들어 CPU 프로세서 중 8코어 1세대 라이젠 프로세서의 경우 트랜지스터 숫자가 48억 개 정도였습니다. 그리고 16코어 라이젠 3세대 프로세서의 경우 100억 개 정도로 알려져 있습니다. 최근 공개한 IBM의 서버 프로세서인 Power10의 경우 180억 개, 애플의 전작인 A14 바이오닉이 118억 개, 애플 M1 프로세서가 160억 개 정도입니다. A15 바이오닉의 150억 개는 5nm 공정으로는 스마트폰 AP에 구현 가능한 최대치라고 봐도 무방한 수준입니다. 하지만 트랜지스터 숫자 증가와 달리 성능 향상 폭은 크지 않습니다. 이번 발표에서 가장 재미있는 부분은 과거처럼 전 세대 제품이 아니라 경쟁사 대비 CPU가 최대 30%, GPU가 최대 50% 빠르다고 한 점입니다. 그런데 사실 전 세대인 A14 바이오닉도 스냅드래곤 888보다 더 빨랐습니다. 자세한 수치는 벤치마크 결과가 나와봐야 알겠지만, 이 이야기를 종합할 때 A15와 A14의 CPU/GPU 성능 차이는 크지 않은 것을 알 수 있습니다. A14 바이오닉 벤치마크 결과를 참고하면 경쟁사 대비 CPU가 30% 빠르다는 것은 A15 바이오닉의 성능 향상 폭이 10% 이내라는 점을 시사합니다. GPU 역시 5코어 기준으로 경쟁사 대비 50%가 빠르다는 것은 A14 바이오닉보다 30% 이상 빠르지 않다는 이야기로 4코어 기준으로는 A14와 A15의 성능 차이가 별로 크지 않을 것으로 추정할 수 있습니다. A13 바이오닉 때처럼 20%만 빨랐어도 굳이 설명을 빼놓지 않았을 가능성이 높습니다.애플이 자신 있게 밝힌 부분은 16코어 뉴럴 엔진의 성능입니다. 전작의 11TOPs에서 15.8TOPs로 44% 정도 빨라졌습니다. 덕분에 이미지의 인공지능 처리도 빨라져 4K 영상도 다양한 효과를 추가할 수 있게 된 것으로 보입니다. 디스플레이 엔진과, 비디오 인코더/디코더 역시 성능이 향상되어 120Hz 디스플레이와 4K HDR 60프레임 영상처리가 더 부드러워졌습니다. 물론 애플이 밝힌 것처럼 아직 경쟁자가 A14 바이오닉을 따라잡지도 못한 상태에서 이보다 더 성능이 좋은 A15 바이오닉을 탑재했으니 역대 최강 성능이라는 점은 의심할 필요가 없습니다. 다만 32억 개나 늘어난 트랜지스터가 어디로 갔는지는 궁금해지는 부분입니다. 아마도 그 대답은 44% 정도 좋아진 AI 처리 성능과 디스플레이, 영상, 이미지 처리 능력에 있을 것입니다. 그리고 더 많은 데이터를 빠르게 처리하기 위해 프로세서에 탑재한 캐시 메모리인 시스템 캐시 메모리가 2배(아마도 32MB)로 늘어난 것도 트랜지스터 증가에 크게 기여한 것으로 보입니다.따라서 애플이 A15 바이오닉에서 추구한 목표는 이미 업계 최고인 CPU/GPU 성능보다 사진, 영상, 디스플레이 처리 능력 개선이라고 할 수 있습니다. 스티브 잡스 시절부터 하드웨어 스펙보다 사용자 경험을 더 중시하는 애플의 철학이 반영된 디자인임과 동시에 최근 프로세서 성능을 과거처럼 빠르게 높이기 힘들어진 업계의 사정을 반영한 결과입니다. 사실 CPU 업계의 경우 이미 한 세대 당 성능 향상 폭이 10% 이내인 경우가 비일비재합니다. 프로세서 클럭은 5GHz 선에서 이제 더 높이기 힘들어진 상황이고 코어 숫자를 늘리는 것 역시 공정 미세화가 점점 어려워지면서 벽에 부딪히고 있습니다. 아키텍처를 개선해 성능을 높이는 건 10-20% 정도면 최선을 다한 결과이고 그나마 같은 공정에서는 전력 소모도 함께 늘어납니다. GPU 업계는 이보다 사정이 낫긴 하지만, 과거처럼 빠르게 성능을 높이기 힘들어진 사정은 비슷합니다. 따라서 인공지능을 이용한 이미지 품질 향상이나 실시간 레이트레이싱 지원 같은 새로운 기능을 추가해 사용자들이 체감할 수 있는 변화를 끌어내고 있습니다. 애플의 시네마틱 모드 같은 새로운 기능 추가도 비슷한 관점에서 볼 수 있습니다. 그렇다고 해서 이제 프로세서 성능 향상이 멈췄다는 이야기가 아닙니다. 과거처럼 1년 만에 50%, 100% 성능이 높아지긴 어렵다는 이야기입니다. 사실 매년 10%만 높아져도 몇 세대가 지나면 복리처럼 누적되어 상당히 큰 변화가 나타나게 됩니다. 데스크톱처럼 모바일 CPU와 GPU의 성능 역시 그렇게 진보할 것입니다. 다만 이미 CPU나 GPU 성능이 이미 상당히 높아져 10-20%로는 체감할 수 있는 변화를 주기 힘들어진 상황에서 사용자 경험에 집중하는 애플의 전략은 매우 타당해 보입니다.

수도권·호남 제외하면 권리당원 비율 최고충청 지지율 이재명 20%대·이낙연 10%대양측 캠프 충청의원 영입… 주말 표심잡기더불어민주당 대선 경선이 31일 대전·충남 권리당원 온라인투표를 시작으로 최종 후보 선출(10월 10일)을 향한 ‘5주 대장정’에 돌입한다. 충청권에서 ‘과반 대세’를 굳혀 결선 투표 없이 1차 투표에서 끝내려는 이재명 경기지사, 역전 가능성을 증명해 결선 투표 뒤집기를 노리는 이낙연 전 대표 모두 사활을 걸었다.지역 순회 경선 결과는 4일 대전·충남, 5일 세종·충북에서 처음 공개된다. 순회 경선지마다 발표되는 대의원·권리당원 투표 결과에 다음달 8~12일 실시하는 1차 선거인단(국민·일반당원) 투표를 합산해 12일 1차 슈퍼위크 결과를 발표한다. 초반 판세가 지지층 결집을 좌우하는 것은 물론 부동층 선택에 ‘바람’으로 작용하는 터라 각 후보 모두 충청을 필승 지역으로 꼽는다. 수도권·호남을 제외하고 민주당 권리당원 비율(10%)이 가장 높다는 점도 충청을 뺏길 수 없는 이유로 꼽힌다. 민주당 본경선 돌입 후 지난 한 달간 시행한 여론조사에서 이 지사는 20%대, 이 전 대표는 10%대 충청권 지지율을 유지하고 있다. 대의원·권리당원 여론과 가까운 ‘민주당 지지층’ 대상 최근 충청권 조사(리얼미터, 23~24일, 전국 2015명, 표본오차는 95% 신뢰 수준에 ±2.2% 포인트. 중앙선거여론조사심의위 참조)에서는 이 지사 25.5%, 이 전 대표 23.1%로 예측 불허였다.현장에서 뛰는 캠프 관계자와 중립지대 의원들의 전망을 종합하면 충남에서는 이 지사 우위, 충북에서는 이 전 대표 지지세가 만만치 않다는 분석이다. 이 지사 캠프 핵심 관계자는 29일 “충남의 압도적 지지와 비교하면 충북이 다소 약하다는 상대평가이지 대세론을 굳히는 데 문제없다”고 자신했다. 이 지사 캠프는 5선 변재일(충북 청주청원) 의원의 합류 후 바닥 민심 훑기에 총력전을 벌이는 태세다. 충북 지역 현역 의원 8명 중 5명이 캠프에 합류한 이 전 대표 측도 승리를 자신했다. 이 전 대표 캠프 관계자는 “권리당원과 선거인단 모집은 현역 의원 영향력이 절대적”이라며 “충청에서 6대4로 이 지사에 앞설 것”이라고 전망했다. 이런 가운데 이 지사는 지난 28일 대전 대덕연구단지, 충남 홍성과 천안 방문을 시작으로 이날 충북 청주와 오송을 찾는 강행군을 이어 갔다. 청주에서는 “과학기술·바이오·이차전지·디스플레이로 이어지는 충청권 첨단산업 벨트를 조성하겠다”고 공약했다. 이 전 대표도 나흘째 충청에 머무르며 중부 3군 핵심당원 간담회, 충남 금산 수해 피해 주민 간담회 등을 소화했다. 이 전 대표는 지난 28일 아프가니스탄 조력자를 품은 진천 주민들에게 직접 감사를 전했다. 충청 민심을 얻으려는 여권 주자들의 공약은 행정수도 완성, 세종의사당 설치, 충청권 메가시티, 강호축 광역철도 완성 등으로 요약된다. 이 지사는 세종시에 대통령 제2집무실을 설치하고, 2004년 헌법재판소가 내린 ‘수도 이전은 위헌’ 결정에 대한 판단을 다시 받아 보겠다고 약속했다. 이 전 대표는 ‘한강의 기적에 이은 금강의 기적’과 K테크노폴리스(연구개발 집적도시) 조성이 대표 공약이다.

더불어민주당 대선 경선이 31일 대전·충남 권리당원 온라인투표를 시작으로 최종 후보 선출(10월 10일)을 향한 ‘5주 대장정’에 돌입한다. 충청권에서 ‘과반 대세’를 굳혀 결선 투표 없이 1차 투표에서 끝내려는 이재명 경기지사, 역전 가능성을 증명해 결선 투표 뒤집기를 노리는 이낙연 전 대표 모두 사활을 걸었다. 지역 순회 경선 결과는 4일 대전·충남, 5일 세종·충북에서 처음 공개된다. 순회 경선지마다 발표되는 대의원·권리당원 투표 결과에 다음달 8~12일 실시하는 1차 선거인단(국민·일반당원) 투표를 합산해 12일 1차 슈퍼위크 결과를 발표한다. 초반 판세가 지지층 결집을 좌우하는 것은 물론 부동층 선택에 ‘바람’으로 작용하는 터라 각 후보 모두 충청을 필승 지역으로 꼽는다. 수도권·호남을 제외하고 민주당 권리당원 비율(10%)이 가장 높다는 점도 충청을 뺏길 수 없는 이유로 꼽힌다. 민주당 본경선 돌입 후 지난 한 달간 시행한 여론조사에서 이 지사는 20%대, 이 전 대표는 10%대 충청권 지지율을 유지하고 있다. 대의원·권리당원 여론과 가까운 ‘민주당 지지층’ 대상 최근 충청권 조사(리얼미터, 23~24일, 전국 2015명, 표본오차는 95% 신뢰 수준에 ±2.2% 포인트. 중앙선거여론조사심의위 참조)에서는 이 지사 25.5%, 이 전 대표 23.1%로 예측 불허였다. 현장에서 뛰는 캠프 관계자와 중립지대 의원들의 전망을 종합하면 충남에서는 이 지사 우위, 충북에서는 이 전 대표 지지세가 만만치 않다는 분석이다. 이 지사 캠프 핵심 관계자는 29일 “충남의 압도적 지지와 비교하면 충북이 다소 약하다는 상대평가이지 대세론을 굳히는 데 문제없다”고 자신했다. 이 지사 캠프는 5선 변재일(충북 청주청원) 의원의 합류 후 바닥 민심 훑기에 총력전을 벌이는 태세다.충북 지역 현역 의원 8명 중 5명이 캠프에 합류한 이 전 대표 측도 승리를 자신했다. 이 전 대표 캠프 관계자는 “권리당원과 선거인단 모집은 현역 의원 영향력이 절대적”이라며 “충청에서 6대4로 이 지사에 앞설 것”이라고 전망했다. 이런 가운데 이 지사는 지난 28일 대전 대덕연구단지, 충남 홍성과 천안 방문을 시작으로 이날 충북 청주와 오송을 찾는 강행군을 이어 갔다. 청주에서는 “과학기술·바이오·이차전지·디스플레이로 이어지는 충청권 첨단산업 벨트를 조성하겠다”고 공약했다. 이 전 대표도 나흘째 충청에 머무르며 중부 3군 핵심당원 간담회, 충남 금산 수해 피해 주민 간담회 등을 소화했다. 이 전 대표는 지난 28일 아프가니스탄 조력자를 품은 진천 주민들에게 직접 감사를 전했다. 충청 민심을 얻으려는 여권 주자들의 공약은 행정수도 완성, 세종의사당 설치, 충청권 메가시티, 강호축 광역철도 완성 등으로 요약된다. 이 지사는 세종시에 대통령 제2집무실을 설치하고, 2004년 헌법재판소가 내린 ‘수도 이전은 위헌’ 결정에 대한 판단을 다시 받아 보겠다고 약속했다. 이 전 대표는 ‘한강의 기적에 이은 금강의 기적’과 K테크노폴리스(연구개발 집적도시) 조성이 대표 공약이다.

인텔이 인텔 아키텍처 데이 2021 행사를 통해 12세대 코어 프로세서인 엘더 레이크, 게이밍 GPU인 알케미스트, 그리고 고성능 연산용 GPU인 폰테 베키오의 아키텍처에 대한 상세한 정보를 공개했습니다. 흥미롭게도 이런저런 루머가 나돌았던 알케미스트(Xe-HPG, 고성능 게이밍)와 폰테 베이오(Xe-HPC, 고성능 연산)의 기본 구조는 엔비디아가 2018년 출시한 튜링 GPU의 모습과 약간 닮은 부분이 있습니다. 이번 공개 내용을 보면 과거 실행 유닛(EU)이라고 불린 그래픽 연산 유닛은 이제 벡터 엔진으로 이름이 바뀌었고 벡터 엔진 옆에는 인공지능 관련 연산을 담당하는 매트릭스 엔진(XMX)이 같은 숫자만큼 존재합니다. 그리고 여러 개의 벡터 엔진과 매트릭스 엔진 아래 하드웨어 레이 트레이싱(Ray Tracing)을 담당하는 부분이 있습니다. 그런데 엔비디아의 튜링 GPU 역시 그래픽 연산을 담당하는 쿠다(CUDA) 코어와 인공지능 연산을 담당하는 텐서 코어, 그리고 하드웨어 레이 트레이싱을 지원하는 RT 코어를 지니고 있습니다. 참고로 레이 트레이싱은 광원에서 나온 빛이 여러 사물의 표면에 반사되는 경로를 계산해 현실적인 빛의 효과를 그래픽에 추가하는 기술입니다.재미있는 사실은 현재 인텔의 GPU 개발을 담당한 라자 코두리가 2017년 AMD에서 인텔로 이적했다는 점입니다. 라자 코두리 수석 부사장은 본래 라데온 GPU를 개발하면서 엔비디아의 지포스에 맞섰던 사람입니다. 그런 그가 찾아낸 해법 역시 엔비디아와 비슷한 셈입니다. 물론 라데온의 길을 다시 걷기보다는 현재 업계 1위인 엔비디아를 타도하는 것이 옳은 전략이라는 점은 의심의 여지가 없습니다. 하지만 그렇다고 인텔이 무조건 엔비디아를 따라하기만 한 건 아닙니다. 인텔의 GPU 제조 방식은 엔비디아와 큰 차이가 있습니다. 바로 CPU를 개발하면서 축적한 다이 간 연결 기술인 포베로스(Foveros)와 EMIB(embedded multidie interconnect bridge)를 이용해 서로 다른 공정에서 만든 반도체 칩을 연결해 매우 큰 GPU를 만드는 방식입니다. 많게는 수백억 개의 트랜지스터를 집적한 최신 GPU는 한 번에 실수 없이 제조하기가 쉽지 않습니다. 특히 다이 사이즈가 커질수록 제조가 어려워집니다. A100처럼(TSMC 7nm 공정 사용) GPU 다이 크기가 826㎟이나 되고 트랜지스터 숫자도 542억 개나 되면 그렇지 않아도 비싼 웨이퍼에 수율도 좋지 않아 가격이 꽤 비싸 집니다. 인텔은 이 문제에 대한 해결책으로 여러 개의 작은 반도체 칩을 평면으로 연결하는 고속도로인 EMIB와 수직으로 연결하는 방식인 포베로스 기술을 개발했습니다. 이렇게 하면 반도체 패키징 과정이 매우 복잡해지는 문제가 있지만, 대신 꼭 최신 미세 공정을 적용하지 않아도 되는 부분은 더 저렴한 공정을 사용할 수 있고 한 번에 제조가 매우 어려운 초대형 프로세서도 만들 수 있습니다. 인텔이 공개한 폰테 베키오는 5개의 다른 공정으로 만든 47개의 반도체 조각인 액티브 타일(Active Tile)을 포베로스와 EMIB 기술로 연결해 무려 1000억 개 이상의 트랜지스터를 지닌 초대형 GPU입니다. 현재까지 상용화된 가장 복잡한 프로세서인 엔비디아의 A100보다 두 배의 트랜지스터 집적도를 지니고 있습니다. 연산 능력 역시 FP32 기준으로 45TFLOPS 이상으로 A100의 19.5TFLOPS의 두 배가 넘습니다. 오랜 세월 개발한 포베로스와 EMIB 기술이 이제 빛을 본 셈입니다.인텔은 이날 아키텍처 데이 행사에서 알케미스트 GPU의 연산 성능은 공개하지 않았으나 폰테 베키오의 연산 능력은 구체적으로 명시했는데, 슈퍼 컴퓨터/데이터 센터/인공 지능 연산을 위한 고성능 GPU 시장에서 엔비디아를 압박하겠다는 뜻으로 풀이됩니다. 코두리 수석 부사장은 회사를 옮겨도 주적은 엔비디아로 한결같다는 점이 재미있습니다. 이번 공개에서 마지막으로 주목할 점은 인텔이 TSMC의 최신 미세 공정인 6nm (N6), 5nm (N5) 공정을 사용하기로 한 것입니다. 알케미스트 GPU는 6nm 공정으로 제조되어 미세 공정에서 경쟁자보다 약간 우위에 섰고 폰테 베키오는 인텔 7 공정을 포함한 다양한 미세 공정을 사용하지만, 컴퓨트 타일은 5nm 공정을 사용해 역시 경쟁자보다 앞서고 있습니다. 최소한 미세 공정에서 밀리는 일은 없다는 이야기입니다. GPU 생산은 TSMC에 외주를 맞길 것이라는 점은 이미 알려진 내용이지만, 이번 발표를 보면 인텔이 얼마나 상대방을 이기고 싶어 했는지를 짐작할 수 있습니다. 인텔의 발표 내용을 신뢰한다면 폰테 베키오 GPU가 나오는 순간 엔비디아의 A100은 1위 자리를 내줘야 합니다. 물론 작년에 A100을 내놓은 엔비디아 역시 차세대 GPU를 개발 중이라 순순히 1위 자리를 내주지는 않을 것입니다. GPU 시장 진출을 선언한 인텔이 시작부터 엔비디아를 위협할지 아니면 엔비디아가 다시 1위 자리를 지킬 수 있을지 결과가 주목됩니다. 　　　

최근 파운드리 시장은 어느 때 보다 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 일부 자동차 공장을 멈추게 만든 반도체 수급 대란이나 중국의 반도체 굴기, 미국의 자국 내 반도체 산업 육성, 그리고 국내 반도체 업계의 투자 등 여러 가지 이슈가 겹치면서 과거에는 생소했던 파운드리(반도체 위탁생산)가 이제는 익숙한 용어가 됐습니다. 반도체 생산 공정은 나노미터 단위로 점점 작아질수록 기술적 난이도와 팹(fab) 건설 비용이 천정부지로 치솟는 특징이 있습니다. 그런 만큼 초미세 공정이 가능한 파운드리 업체의 숫자는 이제 TSMC와 삼성전자 단 두 곳에 지나지 않는 상황입니다. TSMC는 최신 미세 공정부터 여전히 수요가 많은 구형 공정까지 다양한 팹을 지니고 있으며 오랜 세월 파운드리 사업에서 잔뼈가 굵은 업체이기 때문에 이 분야에 누구보다도 많은 노하우를 지니고 있습니다. 하지만 과거 파운드리에서 존재가 미미했던 삼성이 엔비디아 같은 오랜 단골을 뺏어갈 정도로 영향력이 커졌고 인텔도 본격적인 투자를 진행하면 어떤 결과가 나올지 모르는 상황이기 때문에 TSMC 역시 경쟁자들을 물리치기 위한 비장의 무기들을 개발하고 있습니다. 그중 하나가 2021년 VLSI 심포지엄에서 발표한 직접 수랭(Direct Water Cooling, DWC) 기술입니다. 열이 많이 나는 고성능 프로세서의 경우 워터 펌프와 라디에이터로 열을 식히는 수랭 방식이 드물지 않기 때문에 수랭 기술이 뭐가 특별하냐고 생각할 수 있지만, 직접 반도체를 식한다는 점이 차이점입니다. 직접 수랭 기술은 반도체 바로 위에 물이 흐르는 미세관을 만들어 반도체를 직접 식힌다는 의미입니다. 첨단 과학기술력의 결정체인 최신 미세 공정 반도체는 사실 매우 약한 존재입니다. 따라서 최신 프로세서들은 반도체를 보호하는 튼튼한 금속판인 히트 스프레더(Heat spreader)로 덮여 있습니다. 그 사이 공간은 열전도율이 높은 물질인 서멀 그리스(Thermal Grease)로 채워 넣습니다. 수랭이든 공랭이든 쿨러는 모두 히트 스프레더 위에 다시 서멀 그리스를 바른 후 장착합니다. 따라서 사실 수백W의 전력을 소모하는 CPU와 GPU는 상당한 많은 단계를 거쳐야 공기나 물과 접촉할 수 있는 것입니다. 당연히 냉각 효율은 떨어집니다. 직접 수랭 기술은 이 문제를 해결하기 위해 몇 년 전부터 선보인 기술입니다. 칩의 위에 아주 작은 미세관이 있는 실리콘 층을 하나 더 쌓아 열을 제거하는 것입니다. 최신 반도체는 아파트처럼 여러 층으로 올리는 경우가 드물지 않기 때문에 사실 한 층을 더 넣는 건 그렇게 큰 문제가 되지 않습니다. 문제는 작은 미세관에 누수 없이 많은 물을 흘려보내 프로세서를 안정적으로 냉각시키는 것입니다. 조금이라도 누수가 발생하면 많은 전류가 흐르는 반도체가 바로 손상되면서 고가의 시스템이 완전히 망가집니다. 이런 문제 때문에 직접 수랭 기술은 이론적으로는 훌륭하지만, 상용화는 어려운 기술로 여겨졌습니다.이런 문제점에도 불구하고 TSMC가 직접 수랭 기술에 도전하는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 최신 CPU와 GPU의 트랜지스터 집적도는 이미 수백억 개를 돌파했지만, 더 고성능의 프로세서를 만들기 위해서는 더 많은 트랜지스터가 필요합니다. 그런데 더 많은 트랜지스터는 더 많은 발열을 의미합니다. 과거에는 공정 미세화로 이 문제를 극복했지만, 이제는 점점 공정 미세화가 어려워지고 있습니다. 그런데 직접 수랭 방식을 적용하면 500㎟ 이상 크기의 대형 칩에서 200W가 아니라 2000W의 발열도 감당할 수 있다는 게 TSMC의 설명입니다. 이런 일이 실제로 가능하다면 대형 CPU나 GPU도 메모리처럼 여러 층으로 쌓아 집적 밀도를 높일 수 있을 것입니다. 평면으로 더 작게 못 만든다면 아파트처럼 여러 층으로 쌓는 것이 현실적인 대안입니다. TSMC는 여러 가지 반도체를 수직으로 올리는 3D 칩 적층 기술을 적극 도입하려 하지만, 메모리보다 훨씬 큰 발열 문제가 발목을 잡고 있습니다. 직접 수랭 기술은 발열 문제를 타개할 비장의 카드인 셈입니다. 물론 이번에 발표한 내용을 보면 당장 상용화할 수준은 아니고 프로토타입 제품을 만들어 가능성을 검증한 정도입니다. 서버에서 사용할 수 있을 정도로 신뢰성 높은 제품을 개발한다면 새로운 게임 체인저가 될 수 있겠지만 사실 쉬운 일은 아닐 것입니다. 과연 TSMC가 성공할 수 있을지 궁금합니다.

올해 3월 마이크론 테크놀로지(Micron Technology, Inc. 이하 마이크론)는 인텔과 손잡고 개발했던 차세대 비휘발성 메모리인 3D 크로스포인트(Xpoint) 사업에서 철수한다고 발표했습니다. 그리고 지난 주 마이크론이 지닌 유일한 3D 크로스포인트 메모리 생산 시설인 유타주 레히(Lehi)의 팹(fab)을 텍사스 인스트루먼트에 9억 달러에 매각한다고 발표했습니다. 3D 크로스포인트 기술은 기존의 낸드 플래시 메모리 기반 SSD보다 레이턴시가 1000배 빠르고 공정이 미세해질수록 수명이 줄어드는 낸드와 달리 1000만 번 쓰기가 가능하고 D램보다 10배나 높은 집적도를 지닌 차세대 비휘발성 메모리로 소개됐습니다. 간단히 설명하면 D램과 비슷한 속도를 지닌 메모리 + 저장 장치를 만들기 위해 개발한 차세대 메모리라고 할 수 있습니다. 현재 컴퓨터는 작업에 필요한 데이터를 저장 장치에서 꺼내 D램으로 가져와서 처리하고 결과를 다시 저장 장치에 기록합니다. 데이터의 크기가 커질수록 비효율적인 구조입니다. 궁극적인 대안은 저장 장치에서 바로 데이터를 처리하고 결과물도 남기는 방식입니다. 3D 크로스포인트는 이를 가능하게 만들 차세대 메모리로 주목받았습니다. 하지만 출시 초기부터 과연 시장에서 성공할 수 있는지 회의적인 시각도 적지 않았습니다. 옵테인 브랜드로 출시된 인텔의 3D 크로스포인트 메모리는 SSD를 대신하기에는 너무 비쌌고 D램 대신 사용하기에는 다소 느렸습니다. 그래도 인텔은 적극적으로 옵테인을 밀면서 제품들을 출시했지만, 이를 공동으로 개발한 동업자인 마이크론은 미지근한 반응을 보였을 뿐입니다. 마이크론은 2019년에야 콴트X X100 (QuantX X100)라는 서버용 SSD 제품을 내놓긴 했으나 실제로 시장에서는 거의 볼 수 없었고 이후 후속작도 없어 3D 크로스포인트 사업에서 철수하게 될 것이라는 전망이 나왔습니다.이런 결과가 나오게 된 이유는 간단합니다. 생각보다 3D 크로스포인트 메모리의 수요가 저조하기 때문입니다. 일반 PC 시장에서는 낸드 플래시 메모리 기반 SSD의 가격이 저렴해지고 속도도 빨라지면서 굳이 비싼 가격을 주고 옵테인 SSD를 구매할 이유가 없습니다. 그나마 대용량 데이터를 고속으로 주고받으면서 내구성도 신경 써야 하는 서버 시장에서는 조금 희망이 있지만, 이 역시 비용에 민감한 건 마찬가지라서 수요가 크지 않은 편입니다. 결국 3D 크로스포인트 사업부는 인텔이나 마이크론이나 모두 적자로 알려져 있습니다. 쉽게 말해 인텔도 3D 크로스포인트 메모리 생산 능력이 부족하지 않고 오히려 현재 있는 것도 곤란한 상황이라 마이크론의 생산 시설을 구매할 이유가 없습니다. 이런 이유로 마이크론은 인텔이 아닌 제3의 구매자에게 3D 크로스포인트 생산 시설을 매각할 수밖에 없었던 것으로 보입니다. 당초 기술 유출을 우려한 인텔이 구매할 것이라는 관측도 있었으나 결국 인텔도 포기한 셈입니다. 매각 대상이 차세대 비휘발성 메모리 기술에 관심이 많은 삼성이나 SK 하이닉스가 아니라 텍사스 인스트루먼트라는 사실 역시 인텔이 끼어들지 않은 이유로 생각됩니다. 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments, TI)는 일반인들에게는 생소하지만, 사실 역사가 꽤 오래된 반도체 회사로 각종 마이크로 컨트롤러나 영상, 음향, 통신, 신호처리 등에 사용되는 반도체를 생산합니다. 아날로그 반도체 시장에서는 1위 업체이기도 합니다. 레히에 있는 팹은 시스템 반도체 팹으로 전환할 경우 45nm, 65nm 공정으로 생산성이 좋은 300mm 웨이퍼 팹이기 때문에 현재 수요가 넘치는 시스템 반도체 생산용으로 전환될 것으로 보입니다. 텍사스 인스트루먼트는 3D 크로스포인트 관련 특허가 없는 건 물론이고 메모리 생산 자체에 관심이 없기 때문에 기술 유출 우려는 크지 않습니다. 아무튼 이런 대상에게 매각된다는 사실 자체가 3D 크로스포인트 메모리의 현재 상황을 상징적으로 보여주고 있습니다. 3D 크로스포인트 기술이 6년 전 화려하게 스포트라이트를 받으며 공개되었던 때를 생각하면 격세지감이 느껴지지만, 이제는 새로 들어오려는 기업은 없고 나가려는 기업만 있는 셈입니다. 다만 인텔이 아직 옵테인을 포기하지 않았고 결국 다른 경쟁자들도 차세대 비휘발성 메모리가 필요하다는 점을 생각하면 반전의 기회는 남아 있습니다. 3D 크로스포인트가 메모리가 의도한 것처럼 D램과 SSD를 통합하거나 아니면 적어도 그 중간에서 자신만의 입지를 찾을지 아니면 결국 이도 저도 아닌 메모리로 자연스럽게 시장에서 퇴출될지 미래가 궁금합니다.

초창기 인공지능 알고리즘은 별도의 연산 하드웨어 없이 CPU를 이용해 모든 연산을 처리했습니다. 그러나 CPU는 복잡한 명령어를 순차적으로 처리하는 데 유리한 구조로 단순한 신경망 밖에 구현할 수 없다는 한계가 있습니다.  따라서 인공지능 연구자들은 CPU의 한계를 극복하기 위해 대용량 그래픽 데이터의 병렬처리에 최적화된 GPU에 주목했습니다. GPU는 수백 개의 코어를 사용해서 한꺼번에 막대한 데이터를 연산하는데, 이는 CPU보다 인공지능 연산에 유리한 구조입니다. 인공지능 연구자들은 GPU 덕분에 과거에는 상상할 수 없었던 수준까지 인공지능 알고리즘의 성능을 끌어올렸습니다. 이제는 아예 최신 GPU도 인공지능 연산을 염두에 두고 개발될 정도로 인공지능 연산을 위한 GPU 수요가 커졌습니다.  그러나 GPU라고 해서 단점이 없는 완벽한 기계는 아닙니다. GPU 가장 큰 문제점은 혼자서 일을 할 수 없다는 것입니다. GPU는 기본적으로 컴퓨터의 그래픽 연산 프로세서이기 때문에 CPU, 메모리, 스토리지와 함께 작업해야 합니다. 따라서 CPU, 메모리와 끊임없이 데이터를 주고받아야 합니다. 데이터의 양이 커질수록 연산 능력이 아니라 데이터 병목현상 때문에 속도가 느려질 수밖에 없는 것입니다.  미국의 인공지능 관련 스타트업인 세레브라스 시스템스 (Cerebras Systems, 이하 세레브라스)는 이 문제를 극복할 수 있는 새로운 대안을 제시했습니다. 이들의 해결책은 300mm (12인치) 웨이퍼 하나를 통째로 하나의 통합 프로세서로 만들어 연산 코어와 메모리를 가득 채우고 가까운 거리에서 고속으로 연결하는 것입니다.  반도체는 웨이퍼라는 동그란 원판에서 한꺼번에 제작된 후 작게 조각내 CPU나 GPU 같은 개별 제품으로 판매됩니다. 컴퓨터에서 CPU와 GPU는 PCIe 같은 인터페이스로 연결되고 역시 CPU 밖에 위치한 메모리는 메모리 컨트롤러를 통해 제어됩니다. 대용량의 데이터를 주고받기 위해 서로 가까이 있어야 하지만, CPU, GPU, 메모리는 사실 서로 멀리 떨어진 셈입니다.  세레브라스의 웨이퍼 스케일 엔진 (Wafer Scale Engine, WSE)은 웨이퍼를 여러 개로 쪼갠 후 별도의 제품으로 만들어 서로 복잡한 과정으로 데이터를 주고받는 대신 작은 연산 코어와 메모리를 그냥 하나의 웨이퍼에 두고 데이터를 한꺼번에 처리하는 새로운 접근법을 택했습니다.  세레브라스의 1세대 웨이퍼 스케일 엔진은 TSMC의 16nm 공정으로 제조되었으며 거의 40만 개의 코어와 18GB의 온 보드 SDRAM을 장착해 고속 AI 연산에 최적화되어 있습니다. 하지만 현재 최신 미세 공정을 생각하면 16nm 공정 프로세서는 시대에 다소 뒤처진 감이 있습니다. 따라서 세레브라스는 최근 TSMC의 7nm 공정을 이용한 2세대 웨이퍼 스케일 엔진을 공개했습니다. 무려 85만 개의 AI 연산 코어와 40GB의 온보드 SDRAM을 탑재했으며 트랜지스터 집적도는 1세대의 1.2조 개에 두 배가 넘는 2.6조 개에 달합니다. 이론적 성능 역시 1세대의 두 배 이상입니다.   신생 스타트업이 기술적 난이도가 상당한 프로세서 개발에 성공한 이유는 인공지능 관련 스타트업에 유리한 미국 내 환경과 정부의 적극적인 지원이 있었기 때문입니다. 1세대 웨이퍼 스케일 엔진은 로렌스 리버모어 국립 연구소 (LLNL) 같은 국책 연구소의 슈퍼컴퓨터에 통합되었고 올해 3분기부터 출하될 2세대 웨이퍼 스케일 엔진은 아르곤 국립 연구소, 로렌스 리버모어 국립 연구소 같은 미국 내 연구소는 우선 도입될 예정입니다. 신개념 인공지능 기술을 국책 연구소에서 선도적으로 도입해서 성능을 검증하고 판로를 열어준 것입니다.  중국 등 다른 나라의 거센 추격을 받고 있긴 하지만, 아직 고성능 인공지능 프로세서 분야에서는 미국이 앞서 나가고 있습니다. 엔비디아, 인텔, AMD 등 미국 반도체 회사들이 이 분야에서 가장 선두를 달리고 있고 구글, 아마존, 마이크로소프트, 페이스북 같은 거대 IT 회사들이 탄탄한 수요를 뒷받침하고 있습니다. 그리고 세레브라스 같은 신생 스타트업도 혁신적인 아이디어만 있으면 민간과 정부에서 자금을 지원받아 새로운 인공지능 프로세서를 개발할 수 있는 길이 열려 있습니다. 세레브라스의 성공 여부와 상관없이 이 분야에서 한동안 미국이 앞서 나갈 것으로 보는 이유입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com