동대문 기반 성장한 패션 플랫폼해외 국부펀드 등 투자 유치 계획리벨리온, 사피온 합병 절차 완료1조원대 AI반도체 법인 공식 출범 온라인 패션 플랫폼 에이블리를 운영하는 에이블리코퍼레이션과 인공지능(AI) 반도체 기업인 리벨리온이 유니콘 기업(기업가치 1조 이상의 비상장사) 반열에 올랐다. 두 회사는 올해 처음 등장한 유니콘 기업이다. 2일 에이블리코퍼레이션은 중국 알리바바그룹으로부터 1000억원 투자를 받았다고 밝혔다. 신규 투자 유치를 통해 기업 가치를 3조원으로 인정 받았는데, 알리바바가 국내 플랫폼 기업에 투자한 것은 이번이 처음이다. 2018년 3월 출범한 에이블리는 2022년 1월 프리 시리즈C 투자 유치(약 670억원) 당시 기업가치가 9000억원대였다. 약 3년 만에 가치가 3배 이상 증가한 것이다. 에이블리는 이번 투자를 시작으로 미국 실리콘밸리와 해외 국부펀드 등과도 논의를 이어가며 총 2000억원 규모의 글로벌 연합 투자 유치를 계획중이다. 아무드와 핀테크 등 각 신사업에 적극 투자하며 포트폴리오를 강화할 예정이다. 에이블리는 온라인동영상서비스(OT T) ‘왓챠’ 공동 창업자인 강석훈(왼쪽·40) 대표가 만든 패션 플랫폼으로 서울 동대문의 소호 패션몰을 기반으로 성장했다. 남성 패션 전문몰 4910(사구일공), 일본 패션몰 아무드(amood) 등도 운영한다. 강 대표는 “독보적인 기술력, 빅데이터 등 지금까지 쌓아온 성공 방정식을 기반으로 국내 대표 추천 기반 스타일 커머스 입지를 공고히 하고, 글로벌 시장 내에서도 경쟁력을 확대할 것”이라고 했다. 같은 날 리벨리온은 사피온코리아와 합병 절차를 완료하고 ‘리벨리온’이라는 사명으로 전날 공식 출범했다고 밝혔다. 이는 지난 6월 합병 발표 이후 6개월 만으로 리벨리온의 기업 가치는 약 1조 3000억원이다. 리벨리온은 그간 리벨리온을 이끌어 온 AI·시스템 반도체 전문가 박성현(오른쪽·40) 대표이사가 합병 법인의 단독 대표를 맡는다. 리벨리온은 향후 사피온의 주주였던 SK텔레콤, SK하이닉스 등 전략적 투자자와 함께 사업 영역을 확대하고 해외 진출을 도모할 계획이다. 특히 SK텔레콤과 AI 데이터센터 분야 글로벌 진출을 위해 협력하면서 미국과 사우디아라비아, 일본 등 해외 시장에서의 가시적인 성과를 내는 것이 목표다. 하드웨어 측면에서는 차세대 AI 반도체 ‘리벨’에 적용된 ‘칩렛’ 기술을 전략적으로 활용해 빠르게 변화하는 AI 수요에 선제적으로 대응한다. 또 AI 분야의 대표적인 오픈소스 머신러닝 라이브러리인 ‘파이토치’ 생태계에서 리더십을 확보해 사용자들이 AI 서비스를 보다 효율적으로 개발하고 구현할 수 있도록 한다. 박 대표는 “엔비디아의 독주와 함께 글로벌 AI 반도체 시장 재편이 이미 시작됐다”면서 “이러한 세계적 추세 속에서 한국을 대표하는 두 신경망처리장치(NPU) 기업 간 합병은 대한민국 AI 반도체 산업의 성패를 결정짓는 가장 중요한 승부처가 될 것인 만큼, 국가적 사명감을 가지고 합병 법인을 끌어나가겠다”고 밝혔다.

조주완(왼쪽) LG전자 최고경영자(CEO)가 ‘반도체 전설’ 짐 켈러(오른쪽) 텐스토렌트 CEO와 만나 인공지능(AI) 반도체 설계 분야에서 협력하기로 했다. LG전자의 AI 지향점인 ‘공감 지능’을 구현하기 위해 AI 반도체 역량을 강화한다는 취지다. LG전자는 조 CEO가 최근 서울 여의도 LG트윈타워에서 켈러 CEO를 만나 전략적 협업을 논의했다고 12일 밝혔다. 이 자리에는 김병훈 LG전자 최고기술책임자(CTO)와 데이비드 베넷 텐스토렌트 최고고객책임자(CCO) 등 양사 경영진이 함께했다. 켈러 CEO는 애플 아이폰에 쓰이는 ‘A칩’, AMD의 PC용 중앙처리장치(CPU) ‘라이젠’ 등 고성능 반도체 설계를 주도해 반도체 설계 분야의 전설로 불린다. 지난해 1월부터 AI칩을 개발하는 팹리스(생산공장 없이 설계만 하는 회사) 스타트업 기업인 텐스토렌트의 CEO를 맡고 있다. 텐스토렌트는 개방형·저전력 반도체 설계자산(IP)인 리스크파이브(RISC-V)를 활용해 시스템반도체의 일종인 CPU를 설계할 수 있는 기술 역량을 갖췄다는 평가를 받는다. 양사는 급변하는 AI 기술 발전 속도에 발맞춰 여러 반도체를 하나의 패키지로 만드는 기술인 칩렛(Chiplet) 설계 기술에 대해서도 협력을 강화하기로 했다. 조 CEO는 “텐스토렌트가 보유한 AI 역량과 리스크파이브 기술은 업계 최고 수준”이라며 “긴밀한 협력을 통해 LG전자는 생성형 AI를 기반으로 고객을 이해하고 이를 바탕으로 차별화된 경험을 제공하는 공감 지능을 구현해 나갈 것”이라고 했다.

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온이 세계적인 하드웨어 제조 및 디자인 기업 페가트론과 전략적 파트너십을 맺고 차세대 AI 반도체 ‘리벨’을 탑재한 고성능 모듈 제품을 개발한다고 8일 밝혔다. 양사는 리벨리온의 설계 역량과 페가트론의 제조 노하우가 만나 AI 반도체 제품 안정성 제고와 양산 역량 확보로 이어질 것으로 기대하고 있다. 페가트론은 2008년 대만에서 설립된 하드웨어 설계 및 생산 업체로 연간 매출 약 400억 달러, 임직원 10만명 이상을 보유한 글로벌 규모의 DMS(하드웨어 제조·디자인) 업체다. 클라우드사의 데이터센터와 기업 데이터센터 수요에 부응하는 최첨단 서버 개발과 대형언어모델(LLM)을 구동하는 AI 서버 생산에 주력하고 있다. 대만 언론은 이 회사가 엔비디아의 차세대 AI 칩인 블랙웰 서버를 출시할 예정이라고 보도하기도 했다. 리벨리온은 스타트업임에도 이미 고성능 메모리인 HBM3e를 탑재한 칩렛(Chiplet) 기술 기반의 대형 칩 ‘리벨’을 설계하며 그 전문성을 인정받고 있다. 이번 협업으로 두 회사는 대규모 AI 연산에 필요한 인프라 분야에서 기술 협력을 진행한다. PICe 카드 등 리벨리온의 ‘리벨’의 성능을 극대화할 수 있는 전용 모듈 시스템을 공동 개발하고 제작함으로써, 전기적(electrical)·기계적(mechanical)·열(thermal) 측면에서 최적화된 솔루션을 제공할 계획이다. 이로써 리벨 기반의 제품을 적시에 출시하고 안정적인 제품 양산 체제를 갖출 수 있을 것으로 기대된다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 “리벨과 같은 거대한 AI반도체를 개발하기 위해선 뛰어난 기술력은 물론 제조 전문성 또한 필수적인데, 페가트론은 그간 방대한 경험을 통해 이를 증명해온 리더 기업”이라며, “이번 파트너십으로 리벨리온은 양산 수준의 완성도 높은 AI 인프라 솔루션을 글로벌 시장에 적기에 선보일 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

인공지능(AI) 반도체 스타트업 리벨리온이 영국 반도체 설계업체 암(Arm), 삼성전자 등과 협력해 AI 중앙처리장치(CPU) 칩렛 플랫폼을 개발한다. 오진욱 리벨리온 최고기술책임자(CTO)는 15일 “리벨리온이 보유한 AI 반도체 기술과 경험을 살려 생성형 AI 시대 혁신을 이끌고 파트너들과 칩렛 생태계의 새로운 지평을 열게 됐다”고 말했다. 칩렛은 하나의 반도체에 여러 개의 다른 기능을 하는 반도체를 집적하는 기술로 데이터센터와 고성능컴퓨터(HPC) 관련 수요가 늘면서 주목받고 있다. 리벨리온은 AI 반도체 ‘리벨’에 에이디테크놀로지가 설계한 CPU 칩렛을 통합할 예정이다. 이 칩렛은 Arm의 시스템을 기반으로 설계된다. 삼성전자 파운드리사업부는 2나노 공정 기술을 활용해 CPU 칩렛을 생산한다. 초거대 언어모델 연산에서 기존의 두 배 이상 에너지 효율을 보일 것으로 리벨리온은 전망했다. 송태중 삼성전자 파운드리사업부 상무는 “최첨단 공정 기술과 첨단 패키징 솔루션을 활용하는 만큼 AI 반도체 분야 미래와 생태계 구축에서 중요한 이정표가 될 것”이라고 밝혔다.

현재 CPU 아키텍처의 대세는 서버, 데스크톱 PC, 노트북 등에 주로 사용되는 x86 아키텍처와 스마트폰, 태블릿, 임베디드 기기, 사물 인터넷 (IoT) 등에 주로 사용되는 Arm 아키텍처로 나눌 수 있습니다. 과거 이외에도 MIPS 같은 RISC 계열 아키텍처가 상당한 비중을 차지한 적도 있으나 x86과 Arm의 급격한 확산으로 이제는 비중이 크지 않습니다. 그런데 이런 프로세서 시장에 도전장을 내민 오픈 소스 아키텍처가 존재합니다. 2010년 미국의 UC 버클리에서 개발한 무료 오픈 소스 RISC 아키텍처인 RISC-V가 바로 그 주인공입니다. 인텔과 AMD 외에는 사용할 수 없는 x86 아키텍처나 라이선스 비용을 지불해야 하는 Arm 아키텍처와 비교할 때 RISC-V는 비용 없이 원하는 프로세서를 개발할 수 있어 점점 사용 범위가 넓어지고 있습니다. 현재 RISC-V의 가장 흔한 응용 사례는 컨트롤러나 임베디드 프로세서입니다. 예를 들어 하드디스크나 SSD의 컨트롤러나 Wi-Fi나 블루투스 같이 특수 목적으로 사용되는 저전력칩 등이 있습니다. RISC-V는 비슷한 성능의 Arm 칩보다 면적이 최대 50%나 작고 전력 소모도 비슷한 정도로 줄일 수 있습니다. 따라서 높은 성능은 필요하지 않은데, 가격과 전력 소모를 낮춰야 하는 분야에서 호응을 얻고 있습니다. 하지만 성능을 높여 모바일 기기나 PC, 서버에도 RISC-V를 사용하려는 시도가 이어지고 있습니다. RISC-V 진영의 대표주자라고 할 수 있는 SiFive는 최근 새로운 로드맵을 통해 256코어 RISC-V 프로세서인 P870-D의 존재를 공개했습니다. P870-D는 32코어 P870 프로세서 기반으로 32코어 클러스터 8개를 RAS 시스템과 AMBA CHI 브릿지로 연결해 256코어를 구현한 고성능 프로세서입니다. 물론 프로세서 하나의 성능은 높지 않을 것으로 생각되나 면적이 작아 비용을 크게 절감할 수 있고 전력 소모도 매우 적을 것으로 생각됩니다. 참고로 또 다른 RISC-V 기반 고성능 프로세서 개발사인 SiPearl이 개발하는 오카미 프로세서의 경우 이보다 더 많은 432개의 코어를 집적하는 것을 목표로 하고 있습니다. SiPearl은 프랑스 스타트업으로 취리히의 스위스 연방 공과대학과 이탈리아 볼로냐 대학의 연구팀이 협력하고 유럽 우주국의 지원을 받아 개발이 진행되고 있습니다. 오카미 프로세서는 216코어 칩렛을 두 개 연결하는 구조로 개발되는데, 글로벌 파운드리의 12LPP 같은 구형 공정을 이용해도 칩 면적이 73㎟ 정도에 불과한 것으로 알려져 있습니다. P870-D의 세부 스펙이나 제조 공정은 공개되지 않았지만, 오카미의 사례를 생각하면 저렴한 구형 공정을 이용해도 칩 크기가 크지 않을 것으로 생각되며 전력 소모도 적을 것으로 생각됩니다. 다만 그만큼 성능은 높지 않기 때문에 현재 인텔과 AMD 양대 x86 제조사가 혈투를 볼이고 있는 서버 시장에 정면 도전하지는 않을 것으로 보입니다. P870-D나 다른 고성능 RISC-V 제조사가 노리는 시장은 저전력 저비용 서버 시장입니다. 특히 SiFive는 저전력 데이터센터, 클라우드, 엣지 서버, 네트워크 프로세서가 목표라고 공개했습니다. P870-D는 내년 출시를 목표로 하고 있습니다. 과거 Arm도 1980년대에 아주 작고 저렴하면서 전력 소모도 적은 RISC 프로세서로 시작했습니다. 성능으로 정면 승부하면 x86 프로세와 경쟁이 되지 않는다고 보고 다른 쪽으로 시장을 파고든 것입니다. 그리고 이 승부는 결국 성공했습니다. 그리고 이제 Arm의 위치가 견고해진 상황에서 RISC-V가 다시 과거 Arm처럼 프로세서 시장에 도전장을 내밀고 있습니다. 아직은 주로 임베디드 시장에서 경쟁하고 있지만, 성능이 향상되면 과거 Arm처럼 더 많은 분야로 영역을 높일 가능성이 있습니다. 수백 개 이상의 코어를 집적한 고성능 RISC-V 프로세서가 그 물꼬를 틀 수 있을지 주목됩니다.

구광모(46) ㈜LG 대표가 지난 17일(현지시간)부터 나흘 일정으로 미국 테네시주와 캘리포니아주 실리콘밸리를 찾아 북미 현지 사업 전략을 점검하고 인공지능(AI) 분야 최신 기술 동향을 살폈다. 23일 ㈜LG에 따르면 구 대표는 이번 출장 기간 실리콘밸리에서 AI 반도체 설계업체 ‘텐스토렌트’와 AI 휴머노이드(인간형) 로봇 스타트업 ‘피규어 AI’를 방문해 반도체 설계부터 로봇 등에 이르기까지 AI ‘밸류체인’(가치사슬·기업활동에서 부가가치를 생성하는 과정) 전반을 살폈다. 특히 구 대표는 반도체 업계의 전설인 짐 켈러 텐스토렌트 최고경영자(CEO)와 만나 AI 반도체 트렌드와 텐스토렌트의 기술 관련 설명을 듣고 AI 확산에 따른 반도체 산업 영향에 관한 의견을 나눴다. 캐나다 토론토에 본사를 두고 있는 텐스토렌트는 2016년 AI 반도체를 개발하는 ‘팹리스’(반도체 설계 전문기업) 스타트업으로 시작했으며 지식재산권(IP) 특허 기술 대여(라이선싱)와 고객 맞춤형 ‘칩렛’(하나의 칩에 여러 개의 칩을 집적하는 기술) 설계가 주요 사업 모델이다. 구 대표는 피규어 AI를 방문한 자리에서도 창업자인 브렛 애드콕 CEO와 만나 휴머노이드 로봇 시장 현황과 기술 트렌드에 대한 설명을 듣고 피규어 AI의 휴머노이드 로봇 ‘피규어 원’이 구동하는 모습을 살펴봤다. 미 캘리포니아주 서니베일에 본사를 두고 있는 피규어 AI는 2022년 설립 이후 마이크로소프트, 오픈AI, 엔비디아, 아마존의 제프 베이조스 이사회 의장이 투자해 업계 주목을 받았다. 지난 3월에는 스스로 판단하는 AI 휴머노이드 로봇 피규어 원의 시연 영상을 공개하며 세계적인 관심을 받기도 했다. 실리콘밸리 스타트업을 찾아 AI 생태계 전반을 살핀 것은 AI가 향후 모든 산업에서 혁신을 촉발하며 사업 구도에 큰 영향을 미칠 것이라는 구 대표의 평소 생각이 반영된 행보라고 ㈜LG 측은 설명했다. 구 대표는 지난해 8월 북미 방문에서도 캐나다 토론토에서 벡터 연구소와 자나두 연구소를 찾아 AI 분야 최신 기술 동향을 살핀 바 있다. 구 대표는 실리콘밸리에 설립한 기업형 벤처캐피털인 LG테크놀로지벤처스와 LG전자 북미이노베이션센터를 방문해 투자 및 사업 개발 현황과 신사업 개발 추진 상황 등을 보고받고 구성원을 격려했다. 이에 앞서 미국 중남부 테네시주를 찾은 구 대표는 LG전자, LG에너지솔루션, LG화학 등 주요 계열사의 북미 현지 사업 전략을 점검했다. 구 대표는 북미 현장 방문 중 직원들을 만나 “자신감과 자부심을 가져 달라”며 “지속 성장의 긴 레이스에서 이기기 위해 도전과 도약의 빅 스텝을 만들어 나가자”고 강조했다.

엔비디아는 AI 시대에 가장 가치가 치솟은 기업입니다. 현재의 AI 기술 중 상당 부분이 이 회사가 만든 GPU에 의존하고 있기 때문입니다. 오래전부터 GPU의 병렬 연산을 위해 CUDA 코어와 소프트웨어를 공개했고 이를 AI 연산에 활용하는 생태계를 구축해 왔기 때문에 지금 와서 다른 회사의 하드웨어로 이를 대체하기 힘든 것이 현실입니다. 오랜 경쟁자인 AMD도 데이터 센터 GPU를 계속 공개하고 있고 인텔도 새로운 AI 시장 공략을 위해 GPU를 공개했지만, 시장을 먼저 선점한 엔비디아의 아성을 깨뜨리기는 쉽지 않습니다. 이런 상황에서 새로 공개한 블랙웰 GPU는 반도체 미세 공정의 한계를 극복하고 AI 연산 성능을 높여 누구도 따라잡기 쉽지 않은 경쟁력을 유지하려는 의도로 풀이됩니다. 블랙웰 GPU는 TSMC의 4nm 공정의 개량형인 4NP 공정으로 제조되었습니다. 3nm 공정을 적용하지 않은 이유는 확실치 않지만, 비용 및 공급 부족 등이 이유가 된 것으로 보입니다. 하지만 그런 만큼 트랜지스터 집적도를 전 세대인 호퍼 (Hopper)보다 더 높이기 힘든 상황입니다. 800억 개의 트랜지스터를 집적한 호퍼 H100 GPU는 4nm 공정에서 다이(die, 웨이퍼에서 잘라낸 반도체 칩) 면적이 814㎟에 달합니다. 이는 현재 반도체 제조 기술에서 이론적인 다이 크기의 한계치에 거의 근접한 것으로 더 크기를 늘리기 쉽지 않습니다. 따라서 블랙웰 B200은 두 개의 다이를 연결하는 방법으로 2080억 개의 트랜지스터를 집적했습니다. 이런 접근법은 최근 점점 일반적인 추세가 되고 있습니다. 공정 미세화의 한계에 부딪힌 반도체 제조사들은 하나의 큰 칩 대신 여러 개의 작은 칩인 칩렛을 연결해 거대한 크기의 프로세서를 만들고 있습니다. 인텔, AMD, 애플이 모두 이 방법을 사용했고 이번에는 엔비디아도 이 방식을 적용해 트랜지스터 집적도를 대폭 늘렸습니다. 블랙웰 B200은 AI 연산에서 전 세대인 H100과 비교해서 최대 5배인 20페타플롭스의 성능을 지니고 있습니다. 물론 칩을 두 개 붙인 점을 생각하면 실제 성능은 2.5배라고 할 수 있는데, 실은 FP 8 연산의 절반 정도의 자원을 소모하는 FP 4 연산에서 그렇다는 이야기로 FP 8 기준으로 보면 AI 연산 능력은 절반 수준인 10페타플롭스가 최대입니다. 결국 칩 하나의 성능은 사실 1.25배 정도로 트랜지스터 수 증가를 생각하면 딱 그 정도의 성능 증가인 셈입니다. 하지만 그렇다고 해서 블랙웰이 아무 의미 없는 꼼수에 지나지 않는 것은 아닙니다. FP 4 연산만 해도 충분한 경우 AI 연산 속도를 크게 높일 수 있고 심지어 FP 4와 FP 8 연산의 중간을 원하는 고객을 위해 FP 6까지 지원하는 기능을 갖춰 더 유연한 AI 연산이 가능합니다. 그보다 더 중요한 점은 AI 경쟁이 격화되면서 어떤 비용을 치르더라도 남들보다 앞서기를 원하는 고객을 위해 성능을 높일 수 있는 다양한 옵션을 제공하고 있다는 것입니다.예를 들어 블랙웰은 기반 GB 200은 그레이스 슈퍼칩 CPU 한 개와 두 개의 B200 GPU를 하나로 묶어 최대 40페타플롭스의 AI 연산 능력을 갖고 있습니다. 물론 그만큼 비싸고 전력 소모도 엄청나지만, AI 개발에 사활을 걸고 있는 기업이 많아 오히려 수요 대비 공급이 부족할 것으로 예상됩니다. 그리고 이 경우 HBM의 수요가 크게 늘어 우리나라 메모리 업계에도 호재가 될 것입니다. B200 GPU는 24GB HBM3e를 8개나 탑재해 192GB의 메모리 용량을 갖고 있고 GB200는 그 두 배인 384GB의 HBM3e 메모리를 지니고 있기 때문입니다. 여기서 화룡점정을 찍는 것 같은 소식은 비용에 상관없이 최강의 성능이 요구하는 고객을 위한 서버 랙 시스템인 GB 200 NVL 72 노드입니다. 하나의 서버 랙에 두 개의 GB 200을 탑재한 서버 트레이 18 유닛을 쌓아서 총 72개의 B200 GPU를 장착한 시스템으로 강력한 대규모 AI 연산을 위한 슈퍼컴퓨터라고 할 수 있습니다. 다만 이 경우 엄청난 전력을 소모하기 때문에 공랭 쿨러 대신 수랭 쿨러를 사용해야 시스템 발열을 처리할 수 있습니다.그런데 이렇게 많은 프로세서를 사용해 대규모 연산 시스템을 구축하는 경우 데이터를 공유하고 작업을 분산하는 과정이 새로운 문제로 떠오르게 됩니다. 이 과정에서 병목현상이 생기면 전체 시스템의 성능이 크게 저하되는 것입니다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 아예 NVLINK 스위치라는 새로운 네트워크 전용 프로세서를 만들었습니다. 그리고 NVLINK 스위치 프로세서를 서버 트레이 하나에 두 개씩 넣어서 총 14.4TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 이런 트레이가 9개가 있기 때문에 GB 200 NVL 72 노드 한 개가 130TB/s에 달하는 거대한 프로세서 간 대역폭을 확보할 수 있습니다. 덕분에 갈수록 커지고 있는 대규모 AI 학습 데이터를 더 효과적으로 처리하고 학습을 빨리할 수 있게 됐습니다. 마지막으로 GB 200 NVL 72 노드를 여러 대 연결하면 엑사플롭스급 AI 슈퍼컴퓨터 구축이 가능합니다. 물론 비용도 에너지 소모량도 엄청나지만, 역시 수요는 충분할 것으로 예상됩니다. 블랙웰 GPU를 보면 AI 하드웨어가 본격적인 산업화 시대에 도달했다는 것을 알 수 있습니다. 과거 GPU는 게임용으로 많이 사용되었고 초기 AI 연산용 GPU도 이것과 크게 다르지 않았으나 최근 나오는 데이터 센터 GPU는 산업용 및 연구용으로 특화되어 관련 분야에 종사하는 사람이 아니라면 직접 한 번 보거나 다뤄보기 어려운 물건이 됐습니다. 블랙웰 GPU는 대규모 데이터 처리와 AI 연산에 적합한 데이터 센터 GPU로 AI 혁명을 한 단계 앞당길 제품이 될 것으로 보입니다.

CPU 성능을 좌우하는 요소는 여러 가지입니다. 한 번의 클럭 주파수에 얼마나 많은 명령어를 처리할 수 있는지, 그리고 최대 클럭은 얼마나 되는지, 캐시 메모리처럼 작업할 수 있는 공간은 얼마나 되는지가 중요한 요소입니다. 그리고 최근에는 얼마나 많은 숫자의 코어를 지니는지가 중요해지고 있습니다. 본래 초창기 CPU는 코어가 하나였습니다. 서버에서는 여러 개의 CPU를 사용하는 경우도 있었지만, 2000년 대 이전까지 아무리 고성능 개인용 컴퓨터라도 복수의 코어나 CPU를 사용하는 경우는 없었습니다. 그러다가 2005년 AMD가 애슬론 64 X2로 듀얼 코어 CPU의 시대를 열었고 이에 질세라 인텔도 펜티엄 D를 출시하면서 CPU의 코어 숫자 경쟁이 본격화됐습니다. 이 시기 CPU의 멀티코어를 뒷받침하던 이론이 바로 폴락의 법칙(Pollack‘s Rule)입니다. 인텔의 엔지니어인 프레드 폴락이 주장했고 현재 인텔 CEO가 된 팻 겔싱어가 명명한 이론으로 프로세서의 성능은 면적(트랜지스터 수) 증가량의 제곱근과 비례한다는 것입니다. 폴락의 법칙에 의하면 트랜지스터 숫자가 1억 개의 싱글 코어 CPU의 성능을 두 배로 늘리기 위해서는 같은 공정과 같은 클럭을 유지할 경 4억 개의 트랜지스터가 필요합니다. 하지만 트랜지스터 숫자가 1억 개인 코어 4개를 넣으면 같은 면적에서 최대 4배의 병렬 연산 능력을 기대할 수 있습니다. 물론 이것은 사용하는 프로그램이 여러 개의 코어를 사용해 병렬 연산을 할 경우에만 해당하는 이야기이지만, 시간이 흐르면서 자연스럽게 다수의 논리 코어(스레드)를 이용한 프로그램이 많아져 현재는 멀티코어가 데스크톱 CPU 뿐 아니라 스마트폰 같은 모바일 기기에서도 대세가 됐습니다. 한동안 기세 좋게 늘어나던 CPU의 코어 숫자는 2010년대 인텔이 시장을 독점한 시기에는 다소 주춤했습니다. 하지만 2017년 AMD가 8코어 라이젠을 출시하고 이어서 최대 64코어 서버 CPU인 에픽을 출시하면서 다시 경쟁에 불이 붙었습니다. 당시 AMD는 8개의 CPU 코어를 하나의 칩렛으로 만들고 칩렛을 여러 개 탑재하는 방식으로 코어 숫자를 빠르게 늘렸습니다. 이로 인해 한동안 서버와 데스크톱 시장에서 고전했던 인텔은 비장의 무기인 E 코어를 선보이며 반격의 실마리를 잡았습니다. E 코어는 하나의 코어에서 두 개의 논리 프로세서를 지원하는 멀티스레드 기능을 뺀 대신 에너지 효율이 뛰어나고 면적이 작아 많은 코어를 탑재하는 데 유리합니다. 따라서 인텔은 데스크톱 CPU 시장에서 최대 24코어 제품을 내놓을 수 있었습니다. 그리고 이제 E 코어만 탑재한 서버 CPU인 코드네임 시에라 포레스트의 출시를 앞두고 있습니다. AMD는 서버 시장에서 앞서가던 코어 숫자를 더 앞서기 위해 Zen 4c 코어를 개발했습니다. Zen 4c 코어는 멀티스레드 기능을 유지하면서도 5nm 공정에서 면적이 L2 캐시를 포함해도 2.48㎟로 Zen 4 코어의 3.84㎟의 2/3 수준에 불과한 작은 크기를 지니고 있습니다. AMD는 Zen 4c 코어를 128개 탑재한 코드네임 베르가모 CPU를 출시해 x86 CPU에서 첫 번째로 세 자리수 코어를 기록했습니다.인텔은 이에 질세라 144코어 시에라 포레스트 제온 CPU를 발표한 바 있습니다. 가장 많은 코어를 탑재한 x86 CPU의 자리를 내주지 않겠다는 의지를 보여준 것입니다. 하지만 논리 프로세서 숫자도 똑같이 144개라는 것이 약점입니다. 베르가모는 128코어라도 코어 하나가 두 개의 논리 프로세서를 지원해 256개의 논리 프로세서 지원이 가능합니다. 여전히 멀티스레드 성능에서 시에라 포레스트가 뒤처질 수 있는 셈입니다. 이점을 의식했는지 인텔은 MWC 2024에서 144코어 시에라 포레스트 CPU를 2024년 상반기에 출시하고 올해 하반기까지 288코어 제품을 추가하겠다고 발표했습니다. 그렇게 되면 x86 CPU 최초로 200코어 이상 제품이 될 뿐 아니라 스레드 숫자에서도 베르가모를 앞서게 됩니다. 인텔은 시에라 포레스트의 가격, 클럭, 전력 소모 등 구체적인 제원에 대해서는 밝히지 않았지만, 많은 수의 코어를 집적해 서버 랙 당 2.7배의 성능 향상이 있을 것이라고 주장했습니다. 아무튼 AMD도 경쟁에서 질 수 없기 때문에 Zen 5c 코어를 공개하면서 128 코어 이상의 CPU를 내놓을 가능성이 커졌습니다. Zen 5c는 3/4nm 공정을 적용하는 만큼 코어의 면적을 더 줄여 숫자를 더 늘릴 수 있을 것으로 예상됩니다. 물론 서버 CPU 코어 숫자가 급격히 늘어나는 것은 일반 소비자와는 당장에 관련이 없습니다. 하지만 보통 이렇게 코어 수 경쟁이 붙으면 결국 소비자 시장까지 옮겨가는 것이 일반적입니다. 그리고 이미 16-24코어 제품이 나온 만큼 다음 세대에는 성능을 높이기 위해 더 많은 코어가 탑재되는 것이 상식입니다. 이런 경쟁의 결과로 소비자들이 앞으로 더 높은 성능의 컴퓨터를 사용할 수 있게 될 것입니다.

국내 최대 규모 지식재산 분야 산학협동 대회인 ‘캠퍼스 특허 유니버시아드’ 대통령상에 한국기술교육대 지성찬(24)·박상현(25)씨 팀이 선정됐다. 특허청은 20일 서울 중구 웨스틴조선 서울에서 열린 시상식에서 이들을 비롯해 총 31개 대학 128개 팀이 수상했다고 밝혔다. 이 행사는 기업·연구소가 기술 및 특허 과제를 제시하면 대학(원)생들이 특허 데이터를 분석·활용해 해당 기술의 사업화, 특허 획득 전략을 제안하는 대회다. 올해에는 삼성전자·LG디스플레이·현대자동차·한국기계연구원 등 31개 기업·기관이 과제를 제안했고 국내 73개 대학에서 2319개 팀(4912명)이 도전했다. 최고상인 대통령상을 수상한 지성찬·박상현 팀은 반도체 성능 향상을 위해 하나의 칩에 여러 개 칩을 집적하는 기술인 ‘칩렛 패키지’의 발열 저감을 위한 연구개발(R&D) 전략을 제시했다. 특허 분석의 프로세스와 치밀한 조사를 통해 특허 회피 전략을 제시한 점이 우수하고 창의성이 돋보였다는 평가를 받았다. 국무총리상은 새로운 칩 연결 방식과 유체 냉각장치 기술 등을 제안한 한양대 에리카 이효동 팀이 받았다. 최다 응모 대학상과 최다 수상 대학상은 105개 팀이 참가해 30개 팀이 수상한 한양대 에리카에 돌아갔다.

한국기술교육대학교(총장 유길상)는 재학생들이 ‘2023 캠퍼스 특허 유니버시아드 대회(CPU. Campus Patent Universiade)’에서 대통령상을 비롯해 우수상, 장려상을 각각 받았다고 20일 밝혔다. 특허청이 주최하고 한국발명진흥회, 한국공학한림원, 한국과학기술단체총연합회가 공동 주관한 이번 대회는 전국 최대 규모의 대학생 공모전이다. 올해는 전국 75개 대학 2319개 팀에 4912명의 대학(원)생이 참여했다. 대회는 국내 대기업·연구소가 제시한 세부적 기술 주제를 참가자들이 국내외 특허 빅데이터를 분석해 R&D전략 제시와 특허 획득 방향을 수립하는 ‘특허전략 부문’과 기업이 보유한 특허기술에 관한 특허 빅데이터 분석으로 신제품 아이디어와 디자인·경영전략 등의 비즈니스 전략을 수립하는 ‘발명 사업화’ 부문으로 나눠 진행됐다. 올해는 삼성전자, LG디스플레이, 현대자동차, 한국기계연구원 등 총 31개 기업이 문제를 내고 후원했다. 메카트로닉스공학부 3학년 지성찬·박상현 학생(지도교수 진경복)은 특허전략 부문과 발명 사업화 부문 통합 심사에서 대통령상을 받았다. 이들은 삼성전자가 출제한 ‘칩렛 패키지 기술(복수의 칩을 접합하는 기술)’을 기업별 국가별 동향을 비롯해 정량·정성분석, 핵심 특허에 대한 분쟁예방 전략, 신규시장 확보를 위한 특허 창출 및 연구개발 전략을 도출하는 과제를 수행했다. 특허전략수립 부문의 유성무·이민정 학생(전기·전자·통신공학부)은 삼성전자가 제출한 ‘생성형 AI(Generative AI)’에서 우수상을, 같은 학부 이소현·전용협·김지훈 학생은 ‘OLED 저반사 기술’ 과제에서 장려상을 각각 받았다. 유길상 총장은 “학생들의 전공 분야 대한 열정과 체계적인 비교과 프로그램 운영, 우수한 교수진 등 노력이 함께 만들어낸 성과”라며 “다양한 교육프로그램 운영으로 대한민국을 대표하는 우수 인재 양성을 위해 노력하겠다”고 말했다.

인텔은 12세대 코어 프로세서인 엘더 레이크를 출시하면서 큰 변화를 시도했습니다. 이때까지 PC용 CPU에서는 같은 성능의 고성능 코어를 사용한 반면 엘더 레이크에서는 고성능인 P 코어와 고효율인 E 코어를 혼용해 성능과 저전력의 두 마리 토끼를 잡는 방향으로 선회한 것입니다. E 코어의 경우 크기가 매우 작아 많은 코어를 탑재하는 데 유리합니다. 따라서 인텔은 처음에 최대 8개 탑재하던 것을 16개로 늘려 최대 24코어(P 코어 8개, E코어 16개)의 데스크톱 CPU를 선보였습니다. 경쟁자인 AMD의 대항마는 저전력 코어가 아니라 별도의 L3 캐시 메모리를 프로세서 위에 올린 라이젠 7000X3D였습니다. 전체 코어 숫자는 적지만, 어차피 게임처럼 고성능 CPU 사용자들이 주로 사용하는 애플리케이션에서는 많은 코어보다 많은 캐시 메모리가 유리하다는 점에 착안한 것입니다. 더구나 캐시 메모리는 전기도 적게 먹기 때문에 오히려 더 낮은 전력 소모로 더 높은 게임 성능을 낼 수 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 AMD가 저전력 코어가 없는 것은 아닙니다. AMD는 Zen 4 아키텍처를 공개하면서 저전력 소형화 버전인 Zen 4c 코어의 존재를 같이 공개했습니다. TSMC의 5nm 공정에서 Zen 4c 코어는 L2 캐시를 포함한 면적이 Zen 4 코어보다 35%나 작은 2.48㎟에 불과해 하나의 CCD 칩렛에 16 코어를 담을 수 있습니다. 여기에 싱글 스레드인 인텔의 E 코어와 달리 멀티스레드 기능은 유지했기 때문에 인텔처럼 8+16 구성이면 48 스레드 프로세서도 가능합니다.그러나 AMD는 현재 데스크톱 시장에서 인텔을 견제하는데 7000X3D 시리즈면 충분하다고 생각했는지 16코어 CCD를 탑재한 라이젠 시리즈를 내놓지 않고 있습니다. 그 대신 선보인 것은 Zen 4c 코어를 탑재한 라이젠 모바일입니다. 하지만 인텔처럼 고성능 제품에 더 많은 코어를 탑재하는 대신 저전력 보급형 제품에 탑재해 눈길을 끌고 있습니다. AMD가 새로 공개한 라이젠 5 7545U는 Zen 4 코어 두 개에 Zen 4c 코어 네 개를 탑재한 6코어 제품으로 이름만 보면 기존에 공개한 라이젠 5 7540U보다 성능이 좋을 것 같지만, Zen 4 코어만 6개를 탑재한 라이젠 5 7540U보다 약간 하위 제품처럼 보입니다. 다만 AMD에 따르면 성능 차이는 그렇게 크지는 않습니다.성능을 높이거나 코어 숫자를 늘릴 것도 아닌데, 굳이 Zen 4c 코어 제품을 출시한데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 더 작은 Zen 4c 코어와 1/3로 줄어든 내장 그래픽, 그리고 라이젠 AI 같은 부가 기능 삭제 덕에 반도체 다이 (die) 사이즈를 178㎟에서 137㎟로 크게 줄인 것입니다. 프로세서 제조 비용은 다이 사이즈와 함께 증가하기 때문에 크기를 줄이면 비용을 절감할 수 있습니다. 여기에 배터리 사용 시간도 늘릴 수 있다는 부가적인 장점도 있습니다. 다만 줄어든 면적만큼 가격도 낮아지지 않는다면 소비자 입장에서는 크게 와닿는 장점은 아닐 것입니다. 사실 데스크톱 시장과 달리 노트북 시장에서 라이젠이 고전하고 있는 만큼 상대적으로 많은 코어를 제공하는 인텔에 맞서 저전력 코어를 적극 도입할 필요가 있지 않을까 하는 생각이 듭니다. 인텔 모바일 CPU는 이미 10코어 이상이 주력입니다. 그런 만큼 내년에 출시할 라이젠 8000 시리즈에서는 다른 모습을 기대합니다.

글로벌 반도체 업계에서 ‘칩 설계의 아버지’로 불리는 짐 켈러 텐스토렌트 최고경영자(CEO)가 4나노미터(1㎚는 10억분의1m) 차세대 인공지능(AI) 칩렛 제조사로 삼성전자를 택했다. 파운드리(위탁생산) 시장 1위 대만 TSMC가 최근 정보통신(IT) 업계에서 논란이 되는 ‘아이폰15 발열 사태’의 원인으로 지목되고 있는 가운데 반도체 설계 최고 권위자가 제품 양산을 삼성전자에 맡기면서 삼성의 고객사 유치에 속력이 붙을 것이라는 기대감도 나온다. 3일 업계에 따르면 캐나다 반도체 기업 텐스토렌트는 4나노 공정을 활용한 차세대 AI 칩렛을 삼성전자에서 생산할 계획이라고 2일(현지시간) 밝혔다. 텐스토렌트는 인텔, 애플, 테슬라 등 미국 주요 기업의 중앙처리장치(CPU) 설계를 주도한 켈러가 창업한 반도체 설계 스타트업으로 시장 가치는 10억 달러(약 1조 3000억원)에 달한다. 텐스토렌트가 이번에 설계한 4나노 AI 칩렛은 서로 다른 기능을 하는 반도체를 하나의 패키지로 만든 칩으로 고성능 반도체 개발에 이용된다. 삼성전자 파운드리에서 생산될 텐스토렌트의 차세대 AI 반도체는 저전력에서 고전력에 이르기까지 전력 공급이 가능하도록 설계된다. 켈러 CEO는 “우리는 고성능 컴퓨팅 솔루션을 개발해 전 세계 고객에게 제공하는 데 집중하고 있다”며 “삼성전자는 텐스토렌트 AI 칩렛 출시를 위한 최고의 파트너”라고 강조했다. 켈러 CEO는 지난 6월 ‘삼성 파운드리 포럼 2023’에 참석해 “세계적인 성능 수준의 반도체 설계와 생산에 드는 비용을 줄여 업계 판도를 바꿀 것”이라며 삼성전자와의 협력을 예고하기도 했다. 삼성전자 미국 파운드리 사업 담당 마르코 치사리는 “우리는 최고의 반도체 기술을 고객에게 제공하기 위해 미국에서 계속 확장 중”이라며 “삼성전자의 첨단 반도체 생산 기술은 텐스토렌트의 데이터센터와 오토모티브(전장) 솔루션 혁신을 가속할 것으로 기대된다”고 말했다. 앞서 지난 8월에는 구글 엔지니어 출신들이 창업한 미국 반도체 설계 기업 그로크가 차세대 4나노 AI 가속기 반도체 칩 생산을 삼성전자 파운드리에 맡겼다. 오는 11일 3분기 잠정실적 발표를 앞둔 삼성전자는 3분기까지는 감산에 따른 고정비 증가 등의 여파로 실적이 당초 기대에 못 미치지만 4분기부터는 파운드리 성장과 메모리 감산 효과 본격화 등으로 크게 개선될 것으로 전망된다. 앞서 증권가에서는 지난 6월 삼성전자의 3분기 영업이익을 3조 6700억원대로 추산했지만 최근에는 2조 5000억원대까지 낮췄다.

최근 미세 반도체 공정은 점점 물리적 한계에 직면하고 있습니다. 이미 나노미터 크기로 작아진 회로를 더 작게 만들기가 어려워지면서 5nm 이하의 미세 공정을 양산하거나 양산을 준비 중인 회사는 TSMC, 삼성, 인텔 정도 밖에 남지 않았습니다. 이들은 차세대 시스템 반도체 시장에서 승리하기 위해 천문학적인 투자를 아끼지 않고 있습니다.  하지만 반도체 제조사들이 미세 공정만 두고 경쟁을 벌이는 것은 아닙니다. 최근 들어 하나의 큰 칩을 생산하기 힘들어지면서 여러 개의 작은 칩 (칩렛 혹은 타일)을 연결해 하나의 큰 프로세서를 만드는 것이 새로운 추세로 자리 잡고 있습니다. 여러 개의 반도체 칩을 연결하고 제대로 작동하게 만드는 반도체 패키징 기술이 중요해진 것입니다.  현재 미세 공정에서 다른 경쟁자보다 뒤처진 상태인 인텔은 인텔4, 인텔 3, 20A, 18A 등 여러 개의 공정을 동시 개발하면서 경쟁자를 맹추격하고 있습니다. 여기에 더해 인텔은 반도체 실리콘 다이를 올려놓는 기반 (substrate)에서도 새로운 혁신을 예고했습니다.  현재 프로세서 패키징의 기반 물질은 유기물 (organic)입니다. 부서지기 쉬운 반도체 실리콘 다이는 1970년 대에는 금속 프레임 위에 올려 놨습니다. 1990년 대에는 세라믹이 사용됐고 200년 대 들어서는 유기물이 그 자리를 대신했습니다.유기물 기반 물질은 약한 실리콘 다이를 보호하고 각종 신호의 입출력을 담당하기 때문에 반도체 패키징 공정에서 매우 중요한 역할을 담당하고 있습니다.  그러나 한때는 혁신이었던 유기물 기반 소재는 이제 시대의 요구를 충분히 만족시킬 수 없게 됐습니다. 여러 개의 칩을 고속으로 연결하기 위해서는 별도의 연결 통로나 아예 다른 반도체를 기반으로 올려 놓아야 하는 상황입니다. 칩의 크기가 점점 커지고 그에 따른 발열량이 증가하는 것도 문제점입니다.  업계에서 주목하는 차세대 기반 소재는 바로 유리입니다. 유리는 더 튼튼하고 열에 강할 뿐 아니라 데이터 전송 속도도 더 빠르게 만들 수 있습니다. 인텔은 10년 전부터 10억 달러 이상을 투입해 유리 코어 기반 (glass core substrate) 기술을 개발했습니다. 그리고 이제 실제로 작동하는 프로세서를 공개했습니다. 인텔의 유리 코어 기반 프로세서는 메인보드와 비슷한 크기인 240x240mm까지 확장이 가능합니다. 그리고 열과 물리적 충격에 의한 변형이 50% 정도 적습니다. 가장 중요한 사실은 데이터 입출력에서 연결 밀도를 10배 높일 수 있다는 것입니다.  유리는 반도체 다이를 수직으로 연결하는 고속 연결 통로인 TSV와 유사한 TGV (Through Glass Via)를 만들 수 있습니다. 따라서 반도체의 TSV와 연결해 매우 빠른 입출력 속도를 확보하고 있습니다. 현재 프로세서의 성능이 높아지고 처리해야 하는 데이터 양이 많아진 점을 생각하면 중요한 특징입니다.  다만 기술적 혁신이 진짜 혁신이 되기 위해서는 합리적인 가격으로 시장에서 구매할 수 있어야 합니다. 샘플 칩을 내놓기는 했지만, 아직 유리 코어 기반 기술은 검증해야 하는 부분이 많기 때문에 시장에 진입하는 것은 가능하더라도 2030년대가 될 것으로 예상하고 있습니다.  인텔은 현재 개발 중인 최신 미세 공정과 유리 코어 기반 같은 다른 기술 혁신을 통해 2030년 대에는 지금의 10배인 1조 개의 트랜지스터를 집적한 프로세서가 나올 것으로 예측하고 있습니다. 과연 목표를 달성할 수 있을지 미래가 주목됩니다. 

현대자동차와 기아가 ‘반도체 설계의 전설’로 불리는 짐 켈러가 이끄는 반도체 스타트업에 베팅했다. 점차 ‘달리는 전자장비’로 진화하는 자동차산업에 꼭 필요한 고성능 반도체 역량을 확보하기 위해서다. 현대차그룹은 3일 인공지능(AI) 반도체 업체인 텐스토렌트에 5000만 달러(약 650억원)를 투자했다고 밝혔다. 현대차가 3000만 달러, 기아가 2000만 달러다. 텐스토렌트가 최근 모집한 투자금 1억 달러의 절반에 해당하는 액수다. 캐나다 토론토에 본사를 둔 텐스토렌트는 반도체 설계전문(팹리스) 스타트업으로 2016년 설립됐다. 소속 엔지니어 대다수가 미국 실리콘밸리에서 경력을 쌓은 전문가로 알려졌다. 특히 최고경영자(CEO) 짐 켈러는 반도체 업계에서 ‘무어의 법칙’으로 유명한 고든 무어 인텔 전 CEO에 비견되는 ‘살아 있는 전설’로도 통한다. 켈러 CEO는 브로드컴, 인텔, AMD 등 미국의 굵직한 반도체 기업의 시스템반도체 설계 혁신을 이끌었다. 테슬라와 애플에서는 각각 자율주행 전용 시스템 설계와 애플리케이션프로세서(AP) 설계도 주도했다. 파운드리(위탁생산) 경쟁을 벌이고 있는 삼성전자와 대만 TSMC는 물론 최근 AI 사업을 강화하고 있는 LG전자도 켈러가 이끄는 텐스토렌트와의 협력을 이어 가고 있다. 특히 삼성전자는 전략혁신센터(SSIC)가 운영하는 삼성카탈리스트펀드(SCF)를 통해 텐스토렌트 투자에 참여하고 있다. 현대차그룹이 텐스토렌트에 기대하는 것은 자율주행차 기술 역량이다. 특히 텐스토렌트의 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 반도체는 향후 자율주행 기술을 실현할 때 반드시 필요한 요소로 꼽힌다. NPU는 직렬 연산에 특화된 중앙처리장치(CPU)와 달리 여러 데이터를 동시에 처리하는 병렬 연산을 수행한다. 마치 사람의 뇌처럼 인지할 수 있어 도로에서 벌어지는 수많은 상황을 자동차가 해석하고 판단하는 데 도움을 준다. 올해 반도체개발실을 신설하는 등 반도체 역량 강화에 힘쓰고 있는 현대차는 텐스토렌트의 설계 능력을 활용해 자동차뿐 아니라 로보틱스, 미래항공모빌리티(AAM)에 쓰일 반도체까지 공동으로 개발할 방침이다. 텐스토렌트는 이번에 확보한 자금을 제품 개발, AI 칩렛 설계 및 개발, 머신러닝 소프트웨어 로드맵 가속화 등에 사용할 예정이다. 켈러는 “첨단기술을 적극적으로 수용하며 글로벌 3위 자동차 메이커로 올라선 현대차그룹을 인상 깊게 지켜봐 왔다”면서 “이번 투자 및 공동 개발 논의 과정에서 양사가 쌓은 신뢰에 감사한 마음을 전한다”고 밝혔다.

현대자동차와 기아가 ‘반도체 설계의 전설’로 불리는 짐 켈러가 이끄는 반도체 스타트업에 베팅했다. 점차 ‘달리는 전자장비’로 진화하는 자동차 산업에 꼭 필요한 고성능 반도체 역량을 확보하기 위해서다. 현대차그룹은 3일 인공지능(AI) 반도체 업체인 ‘텐스토렌트’에 5000만 달러(약 650억원)를 투자했다고 밝혔다. 현대차가 3000만 달러, 기아가 2000만 달러다. 텐스토렌트가 최근 모집한 투자금 1억 달러의 절반에 해당하는 액수다. 캐나다 토론토에 본사를 둔 텐스토렌트는 반도체 설계전문(팹리스) 스타트업으로 2016년 설립됐다. 소속 엔지니어 대다수가 미국 실리콘밸리에서 경력을 쌓은 전문가로 알려졌다. 특히 최고경영자(CEO) 짐 켈러는 반도체 업계에서 ‘무어의 법칙’으로 유명한 고든 무어 인텔 전 CEO에 비견되는, ‘살아있는 전설’로도 통한다. 켈러 CEO는 브로드컴, 인텔, AMD 등 미국의 굵직한 반도체 기업의 시스템 반도체 설계 혁신을 이끌었다. 테슬라와 애플에서는 각각 자율주행 전용 시스템 설계와 애플리케이션프로세서(AP) 설계도 주도했다. 파운드리(위탁생산) 경쟁을 벌이고 있는 삼성전자와 대만 TSMC는 물론 최근 AI 사업을 강화하고 있는 LG전자도 켈러의 텐스토렌트와 협력을 이어가고 있다. 특히 삼성전자는 전략혁신센터(SSIC)가 운영하는 삼성카탈리스트펀드(SCF)를 통해 텐스토렌트 투자에 참여하고 있다. 현대차그룹이 텐스토렌트에 기대하는 것은 자율주행차 기술 역량이다. 특히 텐스토렌트의 ‘신경망처리장치’(NPU) 기반 AI 반도체는 향후 자율주행 기술을 실현할 때 반드시 필요한 요소로 꼽힌다. NPU는 직렬 연산에 특화된 중앙처리장치(CPU)와는 달리 여러 데이터를 동시에 처리하는 병렬 연산을 수행한다. 마치 사람의 뇌처럼 인지할 수 있어 도로 위에서 벌어지는 수많은 상황을 자동차가 해석하고 판단하는 데 도움을 준다. 올해 반도체개발실을 신설하는 등 반도체 역량 강화에 힘쓰고 있는 현대차는 텐스토렌트의 설계 능력을 활용해 자동차뿐 아니라 로보틱스, 미래항공모빌리티(AAM)에 쓰일 반도체까지 공동으로 개발할 방침이다. 텐스토렌트는 이번에 확보한 자금을 제품 개발, AI 칩렛 설계 및 개발, 머신러닝 소프트웨어 로드맵 가속화 등에 사용할 예정이다. 켈러 CEO는 “첨단 기술을 적극적으로 수용하며 글로벌 3위 자동차 메이커로 올라선 현대차그룹을 인상 깊게 지켜봐 왔다”면서 “이번 투자 및 공동 개발 논의 과정에서 양사가 쌓은 신뢰에 감사한 마음을 전한다”고 밝혔다.

한때 인텔은 반도체 미세 공정에서 가장 앞선 기업이었습니다. 한 세대 앞서가는 미세 공정을 독점하고 자사 프로세서만 만들었기 때문에 경쟁자들을 쉽게 물리칠 수 있었습니다. 하지만 10nm 공정 도입에서 심각한 애로 사항을 겪으면서 자존심을 구겼습니다. TSMC와 삼성이 최신 EUV 리소그래피 미세 공정을 도입하고 이미 다음 세대까지 진행하는 상황에서 인텔의 EUV 공정 진입은 늦어졌습니다. 그러던 인텔이 펫 겔싱어 CEO의 지휘 아래 본격적인 반격을 준비하고 있습니다. 그 첫 단추는 인텔 최초의 EUV 미세 공정인 인텔 4 공정을 적용한 메테오 레이크입니다. 14세대 코어 프로세서로 출시될 것으로 보이는 메테오 레이크는 EUV 공정 적용이라는 특징 이외에도 본격적인 타일 (칩렛) 디자인이라는 점에서 큰 차이가 있습니다. 앞서 공개된 내용에 따르면 메테오 레이크는 인텔 4 공정으로 만든 CPU 타일 이외에 GPU와 I/O 등 나머지 부분은 TSMC에 외주를 맡길 계획입니다. 아직은 생산 능력이 크지 않은 인텔 EUV 팹에 주는 부하를 줄이고 가격을 낮추겠다는 복안으로 생각됩니다. 한 번에 큰 칩을 만드는 것이 효율성 면에서는 가장 좋지만, 비용적인 측면 때문에 최근에는 중요하지 않은 부분은 따로 만들어서 붙이는 방식이 점차 대세가 되고 있습니다. 인텔은 지난 몇 년간 포베로스 기술을 가다듬었기 때문에 메테오 레이크에서 전면적으로 적용하는 데는 큰 어려움이 없을 것으로 예상됩니다. 다만 메테오 레이크는 출시 시점인 2023년 하반기가 다가오는데도 불구하고 여러 가지 확인되지 않은 루머가 많은 제품이기도 합니다. 일부에서는 인텔이 13세대 랩터 레이크의 리프레쉬 버전을 투입해 14세대 코어 프로세서 제품군 중 상당수를 대체할 것이라는 이야기가 나오고 있습니다. 13세대 코어 프로세서가 시장에서 상대방을 잘 견제하고 있는 데다 인텔 4 공정의 초기 생산량이 많지 않을 수 있다는 게 이런 주장의 근거이지만, 아직은 확인되지 않은 소식일 뿐입니다. 인텔 4 공정 제품이 예정대로 올해 등장한다면 그다음 타자는 그 개량형인 인텔 3 공정입니다. 2024년에 등장할 그래나잇 래피즈(Granite Rapids)와 시에라 포레스트(Sierra Forest) 서버 프로세서가 이 공정을 사용합니다. 인텔 3 공정은 과거 인텔 5nm 공정으로 불렀던 미세 공정으로 TSMC나 삼성의 3nm 공정과 견줄 수 있는 성능이라는 의미가 내포된 것으로 보입니다.인텔은 인텔 3 공정이 전력 대 성능비에서 전 세대 대비 최대 18% 개선되었다고 발표했습니다. 그렇다면 전기를 많이 먹는 서버 프로세서에 유리한 조건입니다. 인텔 6세대 제온 스케일러블 프로세서로 등장할 그래나잇 래피즈와 고효율 (E) 코어만 탑재한 새로운 프로세서인 시에라 포레스트의 전력 대 성능비를 상당히 높일 수 있는 셈입니다. 특히 그래나잇 래피즈와 시에라 포레스트는 코어 숫자가 대폭 늘어날 것으로 알려져 있어 전력 절감 기술이 절실하게 필요합니다. 인텔은 최근 인텔 3 공정이 목표 수율과 성능에 도달했다고 발표했지만, 그에 앞서 이미 옴스트롱 레벨 공정인 20A와 18A의 기본 개발을 마무리했다고 언급했습니다. 그리고 로드맵에 따르면 20A 공정을 적용한 애로우 레이크(Arrow Lake) 프로세서가 2024년이 끝나기 전에 나와야 하기 때문에 지금 한창 양산을 준비해야 하는 상황입니다.20A 공정은 인텔이 다른 경쟁자를 따라잡을 수 있는지 검증할 수 있는 무대가 될 것입니다. 인텔의 독자 게이트 올 어라운드 (GAA) 트랜지스터 기술인 리본펫과 후면 전력 기술인 파워비아를 통해 미세 공정 기술를 다시 리드할 수 있음을 보여줄 수 있시기 때문입니다. 만약 2024년에 늦지 않게 애로우 레이크가 등장해 기술적 우위를 보여준다면 소비자용 CPU 시장에서 점유율을 다시 높이고 초미세 공정 파운드리를 독점한 TSMC에 도전장을 내밀 수 있을 것입니다. 하지만 이 제품들의 출시를 연기한다면 상황은 다시 어려워질 수 있습니다. 경쟁자들은 멈추지 않을 것이기 때문입니다. 한때 팹리스 회사로 전환하는 편이 낫다는 이야기가 나올 정도로 어려움을 겪었던 인텔이 화려하게 챔피언 자리로 복귀할 수 있을지 아니면 다시 어려움을 겪을지 결과가 주목됩니다. 

국내 연구진이 최첨단 반도체 개발의 핵심인 패키징 분야 핵심 원천 기술개발에 성공했다. 한국전자통신연구원(ETRI) 저탄소집적기술창의연구실 연구팀은 자체 보유한 나노 소재 기술을 이용해 반도체 공정에 필요한 신소재를 개발했다고 28일 밝혔다. 이번 기술은 일본이 보유한 기술과 비교해서도 95% 전력 절감이 가능하며 공정 단계도 기존 9단계에서 3단계로 줄일 수 있다. 패키징 기술은 반도체 후공정에 해당하는 것으로 웨이퍼로 만들어진 집적회로 소자를 개별로 분리해 모듈로 제작하는 과정이다. 지금까지 첨단 반도체 패키징 공정에 주로 일본 소재를 사용했는데 공정이 9단계이기 때문에 복잡하고 다양한 장비 사용으로 전력 소모가 많고 유해 물질 배출 등 단점이 많았다. 이번에 개발한 기술 공정은 반도체 웨이퍼에 비전도성 필름(NCF)을 붙인 뒤 타일처럼 생긴 칩렛에 1초 정도 면(面) 레이저를 조사해 경화하는 총 3단계로 이뤄진다. 연구팀이 개발에 성공한 핵심 신소재는 고분자 필름으로 만들었다. 10~20㎛(마이크로미터) 두께의 에폭시 계열 소재에 환원제 등이 첨가된 나노소재이다. 여기에 레이저를 조사하면 반도체 후공정인 패키징 단계에서 세척, 건조, 도포, 경화 등이 한 번에 해결된다. 지금까지는 웨이퍼에서 분리한 칩을 보드에 붙여 한 개씩 잘라 쓰는 방식이었는데 이번 기술 덕분에 칩렛을 웨이퍼 기판에 타일 붙이듯 직접 찍어 붙이는 것이 가능해졌다.공정의 단순화로 전체 생산라인을 기존 20m 이상에서 4m로 줄일 수 있게 됐고 질소 가스도 필요 없어 유해 물질 발생도 줄일 수 있다는 장점이 있다. 이번 기술은 미국 마이크로 LED 관련 스타트업과 세계적인 파운드리 회사에서 공정성과 신뢰성 평가를 받고 있다. 우수 평가 시 3년 이내에 상용화가 가능할 것으로 전망된다. 최광성 ETRI 창의원천연구본부 저탄소집적기술창의연구실장은 “그동안 첨단 반도체 패키징과 마이크로 LED 디스플레이 분야는 일본 소재와 장비 기술에 대한 의존도가 높았다.”라면서 “기술 격차가 커서 자립화가 쉽지 않은 상황이었는데 저전력, 친환경이라는 새로운 시장의 요구에 연구진의 성과가 답해 원천기술의 상용화가 기대된다”라고 말했다.

최근 CPU 제조사들은 아키텍처를 개선하고 클럭을 높이는 방식만으로는 충분한 성능 향상을 얻을 수 없기 때문에 더 많은 코어를 집적하는 방향을 선택하고 있습니다. 이미 서버 영역에서는 50개를 넘어 최대 100개 이상의 코어를 집적한 대형 프로세서가 등장한 상황입니다. 주로는 크기가 작은 편인 ARM CPU가 주종을 이루지만, AMD와 인텔 모두 128코어, 144코어 서버 프로세서를 출시할 예정이고 이미 소비자용 프로세서도 16-24코어 제품까지 나와 있는 상황이기 때문에 앞으로 코어 숫자는 계속 늘어날 것으로 보입니다. 그런데 이런 코어 숫자 경쟁에 뛰어든 의외의 선수가 있습니다. 바로 유럽 연합의 지원을 받은 프랑스의 고성능 CPU 스타트업인 SiPearl이 그 주인공입니다. SiPearl은 미국 IT 기업 제품 일색인 서버 및 슈퍼컴퓨터 시장에서 메이드 인 유럽(made in Europe)을 내세운 유럽 토종 기업으로 아직 구체적인 제품을 내놓지는 못하고 있지만, 상당한 지원을 받아 유럽 자체 설계의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 개발을 노리고 있습니다. SiPearl의 CPU는 기본적으로 ARM 계열이지만, 독특하게도 유럽 우주국의 지원을 받아 취리히의 스위스 연방 공과대학 및 이탈리아 볼로냐 대학과 함께 개발하는 오카미(Occamy) 프로세서는 RISC-V 계열입니다. 오카미 프로세서에서 독특한 부분은 다른 고성능 CPU 제조사들과 달리 어느 정도 성능을 낼 수 있는 코어 숫자를 늘리는 게 아니라 매우 작은 32비트 RISC-V 프로세서를 많이 집적했다는 것입니다. 따라서 216개의 RISC-V 코어를 집적해도 제조 단가가 매우 비싼 최신 미세 공정이 필요 없습니다. 오카미 프로세서는 오래된 글로벌 파운드리의 GF12LPP 공정을 사용하는 데, 216개의 코어와 HBM2e 메모리 컨트롤러를 장착해도 면적이 73㎟에 불과합니다. 프로세서는 두 개의 칩렛으로 이뤄지는 데, 칩렛에는 16GB HBM2e 메모리가 있어 총 432개의 코어와 32GB HBM2e 메모리를 지닌 구성입니다. 네 개의 반도체 다이를 연결하는 것은 65nm 공정으로 만든 실리콘 인터포저입니다. 오카미 프로세서의 연산 능력은 FP64 기준 0.75TFLOPS이고 FP8 기준 6TFLOPS로 현재 기준으로 봤을 때 빠른 성능이라고 보기는 어렵습니다. 솔직히 말하면 슈퍼컴퓨팅을 위한 목적이라고 생각하기 어렵고 게임 목적의 고성능 GPU에도 밀리는 성능입니다. 다만 유럽우주국이 개발을 후원한 점으로 봤을 때 어쩌면 오카미 프로세서의 진짜 목적은 우주 공간에서도 사용할 수 있는 고성능 병렬 프로세서일 가능성이 있습니다. 강력한 방사선에 노출된 환경에서는 오히려 최신 미세 공정이 불리합니다. 대부분의 우주선용 컴퓨터는 구형 공정을 사용합니다. 얇은 전선과 굵은 전선 중 어느 쪽이 안전성이 높을지 생각하면 쉽게 이해가 가능한 대목입니다. 이렇게 생각하면 오카미 프로세서의 이상한 구성도 이해가 될 수 있습니다. 오작동을 방지하기 위해서는 가능한 단순한 구조가 유리하기 때문에 매우 작고 단순한 RISC-V 프로세서를 많이 탑재하고 최신 공정을 사용하지 않은 것입니다. 2020년 발사된 화성 로버인 퍼서비어런스에 탑재된 RAD 750도 1997년에 나온 PowerPC 750 기반으로 나온 만큼 오카미 정도 성능이면 우주 공간에서는 최강의 슈퍼컴퓨터가 되기에 부족하지 않습니다.　 다만 유럽우주국은 이 프로세서에 대한 구체적인 활용 방안에 대해서는 언급하지 않고 있습니다. 프로세서의 성능과 신뢰성, 그리고 여러 가지 사항을 검토한 후 양산 및 탑재가 결정될 것으로 보입니다. 아마도 이렇게 관련 스타트업을 지원하면서 다양한 프로세서를 만들게 하는 이유는 메이드 인 유럽 IT 기술을 육성하기 위한 의도로 풀이됩니다. 시스템 반도체 산업을 육성하려는 우리 역시 주목할 만한 대목입니다. 

인텔은 의심의 여지가 없는 CPU 업계 1위 기업이지만, 지난 몇 년간 서버 시장에서 AMD에 점유율을 많이 내줬습니다. AMD가 한 번에 큰 CPU를 만드는 대신 여러 개의 작은 칩렛을 붙여 수많은 코어를 지닌 CPU 만드는 방식을 택했기 때문입니다. 덕분에 64코어 제품도 쉽게 만들 수 있게 됐습니다. 이 8코어 칩렛은 데스크톱 제품에도 그대로 사용할 수 있어 비용도 절감할 수 있습니다. 몇 년 전에는 거의 0%에 가까웠던 AMD의 서버 시장 점유율은 어느덧 10%를 넘더니 계속 증가해 올해는 20%를 넘을 것이라는 예상이 나오고 있습니다. 물론 이런 상황에서 인텔도 손 놓고 있지는 않았습니다. 인텔은 하나의 거대한 칩으로 CPU를 만드는 전통적인 제조 방식을 버리고 욕실에 타일을 붙이는 것처럼 여러 개의 프로세서 타일을 붙여 만든 서버 프로세서인 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)를 출시했습니다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 출시된 사파이어 래피즈는 최대 60코어를 탑재해 AMD의 64코어 에픽 프로세서와 격차를 크게 좁혔지만, AMD 역시 작년에 96코어 4세대 에픽 프로세서인 9004 시리즈를 출시해 코어 숫자에 있어서는 계속 앞서 나가고 있습니다. 여기에 코어의 크기를 줄인 Zen4c 코어를 적용한 128코어 프로세서인 베르가모(Bergamo) 역시 올해 상반기 출시 예정입니다. 이에 질세라 인텔 역시 제품 출시를 서두르는 중입니다. 당초 사파이어 래피즈의 출시가 늦춰진 만큼 5세대 제온 스케일러블 프로세서인 에메랄드 래피즈(Emerald Rapids) 출시 역시 늦어질 것이라는 관측도 있었으나 인텔은 1년도 안 되는 짧은 기간인 2023년 4분기에 에메랄드 래피즈를 내놓을 것이라고 발표했습니다. 에메랄드 래피즈는 사파이어 래피즈와 동일한 인텔 7 공정을 이용하고 LGA 4677 소켓을 사용하는 만큼 실제 출시까지 걸리는 시점은 오래 걸리지 않을 것으로 보입니다. 구체적인 스펙은 공개하지 않았지만, 새로 공개한 로드맵에서 코어 밀도를 높이겠다고 언급한 만큼 코어 숫자는 60개 이상이 될 것으로 예상됩니다. 2024년 상반기에는 크기는 작지만, 효율은 높인 E 코어만 탑재한 시에라 포레스트(Sierra Forest)가 출시됩니다. 시에라 포레스트의 코어 숫자는 무려 144개로 오래간만에 코어 숫자로 인텔이 AMD를 앞설 것으로 보입니다. 다만 E 코어는 싱글 스레드이기 때문에 듀얼 스레드를 지원하는 베르가모보다 스레드 숫자는 작습니다. 베르가모는 CPU 한 개가 최대 256개의 스레드를 지원할 수 있습니다.AMD가 유리한 또 다른 이유는 베르가모는 올해 상반기에 출시되지만, 시에라 포레스트는 내년 상반기에 출시한다는 점입니다. 둘 다 클라우드 시장을 노리고 출시되는데, 스레드 숫자나 출시 시점에서 AMD가 다소 유리한 위치에서 실제로 시장 점유율도 높일 수 있을지 주목됩니다. 물론 인텔도 여기서 그치지 않고 바로 다음 프로세서를 출시합니다. 6세대 제온 스케일러블 프로세서인 그래나이트 래피즈(Granite Rapids)는 시에라 포레스트 출시 후 2024년에 등장할 계획입니다. 두 프로세서 모두 인텔의 최신 EUV 리소그래피 공정인 인텔 3 공정을 이용해서 제조하기 때문에 코어 숫자가 다 증가할 것으로 보입니다. 다만 그래나이트 래피즈는 고성능이지만 코어 크기가 큰 P 코어를 이용해서 코어 숫자는 시에라 포레스트보다 적을 것으로 보입니다.2025년에는 리본펫(ribbonPET) 기술을 적용한 2세대 공정인 인텔 18A를 적용한 클리어워터 포레스트(Clearwater Forest)가 등장합니다. 코어 숫자나 기타 스펙에 대해서는 언급하지 않았지만, 차세대 공정을 사용한 만큼 코어 숫자는 더 증가할 것으로 보입니다. 그리고 2025년에는 이름을 밝히지 않은 7세대 제온 스케일러블 프로세서 역시 등장합니다.　 2024년 이후 인텔 서버 로드맵은 고성능 P 코어와 고효율 E 코어를 쓴 두 가지 제품으로 나뉘게 되며 전자는 래피즈, 후자는 포레스트라는 명칭을 사용합니다. 이를 통해 코어 숫자가 중요한 부분에서는 다수의 코어로 승부를 걸고 일반적인 서버에서는 고성능 코어 제품으로 시장을 사수한다는 계획입니다. 물론 AMD도 2024년 이후에는 5세대 에픽 프로세서 제품군인 튜린(Turin)을 출시할 예정입니다. 새로운 Zen5 아키텍처와 3nm, 4nm 공정을 사용할 것으로 알려져 있습니다. 튜린 역시 구체적인 코어 숫자나 스펙은 공개하지 않았지만, 더 진보된 미세 공정을 사용하는 만큼 코어 숫자가 더 증가하게 될 것으로 보입니다. 아마도 몇 년 이내로 x86 서버 프로세서의 최대 코어 숫자는 200개도 넘어설 가능성이 있습니다. 100개의 벽은 AMD가 뚫었지만, 200개의 벽은 누가 넘게 될지 궁금합니다. 서버 시장에서 두 회사의 경쟁 덕분에 데이터 센터를 운영하는 기업들은 더 좋은 조건에 CPU를 구매할 수 있는 길이 열리게 될 것입니다. 이는 새로운 서버 증설로 이어지고 결국 메모리나 SSD 등 다른 부품의 수요도 견인할 것입니다. 현재는 우리 반도체 기업들도 어쩔 수 없이 메모리 보릿고개를 지나고 있지만, IT 인프라에 대한 꾸준한 수요와 새로운 프로세서의 등장을 생각하면 언젠가 시장은 반등하게 될 것입니다. 

‘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.