TSMC 팹에 AI 도입… 나노미터 단위 결함 탐지 개선 및 반복적 라벨링·재훈련 부담 경감
엔비디아가 세계적인 반도체 기업 TSMC가 엔비디아 가속 컴퓨팅과 AI를 활용해 반도체 설계와 제조를 고도화하고 있다고 밝혔다.
업체 측에 따르면, 반도체 공정이 첨단 노드로 진화함에 따라, 설계에서 대량 생산에 이르는 과정은 세계에서 가장 복잡한 컴퓨팅 과제가 됐다. 컴퓨팅 리소그래피, 트랜지스터 시뮬레이션, 공정 제어, 웨이퍼 검사에는 이제 대규모 시뮬레이션과 실시간 최적화가 필요하다. 동시에 물리, 이미지, 기타 애플리케이션 등을 지원할 수 있는 AI 시스템도 요구된다.
TSMC는 이러한 전환을 가속하기 위해 엔비디아 기술을 활용하고 있다. 첨단 팹에서 납기 시간, 에너지 효율, 수율, 운영 생산성을 개선하기 위해 반도체 설계와 제조 수명주기 전체에 가속 컴퓨팅과 AI를 적용하고 있다는 것이다.
엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “엔비디아와 TSMC는 30년 가까이 컴퓨팅의 한계를 도전하기 위해 협력해 왔다”며, “TSMC는 엔비디아 AI와 가속 컴퓨팅을 팹에 도입해 시뮬레이션, 최적화, AI 기술로 세계에서 가장 복잡한 설계, 제조 과제를 해결하고 있다. 동시에 차세대 칩의 속도, 효율, 수율을 개선하고 있다”고 말했다.
TSMC 회장 겸 CEO 웨이저자(C.C. Wei)는 “TSMC와 엔비디아는 차세대 컴퓨팅을 뒷받침하는 첨단 기술을 토대로 오랜 파트너십을 구축해 왔다”며, “TSMC는 팹 운영 최적화, 리소그래피, 공정 제어, 검사 전반에 엔비디아 가속 컴퓨팅과 AI를 활용함으로써 고객이 차세대 제품으로 성공을 거둘 수 있도록 기술 리더십과 제조 역량을 강화하고 있다”고 말했다.
첨단 반도체 설계와 제조에는 칩 설계 이전, 트랜지스터 모델링, 공정 제어, 팹 생산성에 이르는 방대한 컴퓨팅 워크로드와 고도로 조율된 팹 운영이 필요하다. 반도체가 더욱 고도화됨에 따라 매우 작은 결함도 품질과 수율에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 반도체 설계와 제조에서는 더욱 빠르고 정확한 검사가 필수적이다.
TSMC는 첨단 결함 분류를 개선하기 위해 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis) 플랫폼과 엔비디아 TAO 툴킷(TAO Toolkit)을 활용하고 있다. TSMC는 비전 AI를 통해 나노미터 단위 결함 탐지 성능을 개선했다. 이러한 기능을 통해 TSMC는 공정 조건, 검사 장비, 결함 유형이 변화할 때 반복적인 라벨링과 재훈련 필요성을 줄이면서 품질 검사를 개선할 수 있다는 설명이다.
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