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Mass Reflow-Molded Underfill (MR-MUF) 공정 Mass Reflow-Molded Underfill (MR-MUF) 방식은 반도체 패키징 공정에서 사용되는 기술로, 여러 개의 반도체 칩을 효율적으로 연결하고 안정성을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 공정은 특히 다층 적층을 필요로 하는 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리 칩 패키징에서 널리 사용됩니다.MR-MUF의 공정 절차:적층 및 납땜 준비:여러 개의 칩이 적층된 상태에서 각 칩은 TSV(Through Silicon Via)로 전기적 연결이 되어 있습니다. 이 상태에서 칩들은 기판 위에 정렬됩니다.각 칩 사이에는 언더필 공간을 남겨두며, 적층된 상태에서 리플로우 공정을 준비합니다.대형 리플로우 장비 사용:칩은 대형 리플로우 장비에 배치됩니다. 여기에서 고온을 가하여 각 칩을 동시에.. 2024. 11. 14.
열압착 비전도성 접착 필름(Thermally Conductive Non-Conductive Film, TC-NCF) 공정 열압착 비전도성 접착 필름(Thermally Conductive Non-Conductive Film, TC-NCF) 공정은 반도체 패키징에서 미세 접합을 위해 사용되는 접착 기술로, 특히 고집적 반도체와 고대역폭 메모리(HBM) 등의 적층 공정에 널리 활용됩니다. 이 공정은 반도체 칩과 칩을 수직으로 쌓아 연결할 때 사용되며, 열과 압력을 이용해 결합함으로써 신뢰성과 전기적 성능을 높이는 데 기여합니다.1. TC-NCF 공정의 개요비전도성 접착 필름(NCF)은 반도체 칩 사이의 결합층 역할을 하는 얇은 필름 형태의 소재입니다. NCF는 열을 가하면 반응해 점성이 낮아졌다가 접합 후 다시 경화하는 특성을 지닙니다.비전도성이라는 이름은 전류가 흐르지 않도록 설계된 필름이라는 점을 강조하며, 반도체 칩 간의 .. 2024. 11. 13.
삼성전자와 SK하이닉스의 HBM 적층 방식 비교 1. 적층 방식 및 공정 기술SK하이닉스: 기존 공정 고도화 (MR-MUF)기술적 접근: SK하이닉스는 HBM3E와 향후 HBM4, HBM5 제품까지 (Mass reflow-molded underfill, MR-MUF) 공정을 유지할 계획입니다. 이 공정은 여러 개의 반도체 칩을 대형 오븐과 같은 장비에서 한 번에 납땜한 후, 칩 사이 공간에 액체 보호재를 주입하여 굳히는 방식입니다.장점: MR-MUF 공정은 단수(적층 수)가 증가해도 수율의 급격한 하락을 방지하는 장점이 있으며, SK하이닉스는 이미 16단 HBM3E 제품에서 12단과 비슷한 수준의 수율을 확보했다고 밝혔습니다. 이는 고도화된 공정을 통해 성숙된 기술적 기반과 높은 생산성을 유지할 수 있다는 의미입니다.전략: SK하이닉스는 현재 개발 중.. 2024. 11. 12.
Hybrid Bonding에 대해서 반도체 기술이 발전하면서 칩과 칩 간의 연결을 효율적이고 정밀하게 이루는 기술이 더욱 중요해졌습니다. 이 과정에서 Hybrid Bonding(하이브리드 본딩) 기술이 주목받고 있습니다. 하이브리드 본딩은 미세 패턴을 통해 칩 간 연결을 더욱 밀접하게 만들어 전기적 성능 향상과 전력 소모 감소에 기여하는 첨단 패키징 기술입니다. 기존 본딩 기술보다 우수한 연결성을 제공하며, 고성능 컴퓨팅(HPC), AI, 데이터 센터, 모바일 디바이스 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.1. Hybrid Bonding이란 무엇인가?하이브리드 본딩은 칩을 연결하는 방식에서 전기적 접합(electrical connection)과 기계적 접합(mechanical connection)을 함께 수행하는 기술입니다. 이는 단순히 .. 2024. 11. 11.
AI 반도체의 전력 소비 문제: 전력 효율이 관건인 이유 AI와 데이터센터의 급격한 발전이 이어지면서 전력 소비량에 대한 논의가 점차 심화되고 있습니다. AI 반도체의 전력 소비 문제는 특히 데이터센터 운영과 관련해 큰 주목을 받고 있습니다. 데이터센터가 전기를 대규모로 사용하면서 전력 설비에 대한 수요가 급증하고, 이에 따라 전력 관련 기업들의 주가가 상승하는 현상도 나타나고 있습니다. 하지만, 데이터센터가 과연 얼마나 많은 전력을 사용하는지, 그리고 왜 AI 반도체의 전력 효율성이 중요한지 살펴보겠습니다.데이터센터와 전력 소비 현황국제에너지기구(IEA)에 따르면, 2022년 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 약 460테라와트시(TWh)로 집계되었습니다. 이는 전 세계 전력 소비량의 약 2%를 차지하는 수치로, 데이터센터가 전력을 상당히 많이 소모하는 것을.. 2024. 11. 10.
AI(인공지능) 반도체의 조건 AI(인공지능) 반도체는 인공지능 관련 작업(딥러닝, 머신러닝 등)에 최적화된 연산 능력을 제공하는 특수 설계된 프로세서입니다. AI 모델은 대량의 데이터 연산과 복잡한 수학적 계산을 요구하며, 이를 위해 기존의 범용 프로세서(CPU)와 비교해 AI 반도체는 병렬 연산을 극대화하고 데이터 처리 속도를 향상시킨 구조로 설계됩니다. AI 반도체는 AI 훈련(training)과 추론(inference) 작업에서 모두 활용되며, 다양한 기술 분야에 걸쳐 사용됩니다.1. AI 반도체의 주요 유형GPU (Graphics Processing Unit) 그래픽 프로세서로 시작했으나 병렬 연산 능력 덕분에 AI 작업에 활용됩니다. 대규모 행렬 연산에 최적화되어 AI 훈련과 추론에서 자주 사용됩니다.ASIC (Applic.. 2024. 11. 10.
전자기파(Electromagnetic Wave)에 대해서 전자기파(Electromagnetic Wave)는 전기장과 자기장이 서로 직각으로 진동하면서 공간을 통해 전파되는 파동입니다. 이는 에너지가 전자기장 형태로 이동하는 현상이며, 빛을 비롯해 무선 신호, X선, 마이크로파 등 다양한 형태로 존재합니다. 전자기파의 가장 큰 특징은 진공에서 빛의 속도(약 3.0 × 10⁸ m/s)로 전파된다는 것과 매질 없이도 전파가 가능하다는 점입니다. 1. 전자기파의 기본 원리전자기파는 변화하는 전기장이 자기장을 유도하고, 변화하는 자기장이 다시 전기장을 유도하는 형태로 전파됩니다. 이는 제임스 클러크 맥스웰(James Clerk Maxwell)의 전자기 방정식을 통해 설명되며, 전자기파는 이러한 전기장과 자기장이 서로 직각으로 진동하는 성질을 갖고 있습니다. 예를 들어,.. 2024. 11. 10.
전력 반도체 시장 전망 전력 반도체 시장은 전 세계적으로 에너지 효율성, 전동화, 친환경 에너지 전환의 중요성이 강조되면서 빠르게 성장하고 있는 분야 중 하나입니다. 이 시장의 전망을 구체적으로 살펴보면 다음과 같은 주요 동향과 성장 요인들이 있습니다.1. 전기차(EV) 시장의 성장수요 증가 요인: 전기차(EV) 시장의 급성장은 전력 반도체의 수요를 크게 견인하고 있습니다. 전기차에는 구동 모터 제어와 배터리 관리 시스템(BMS)을 비롯한 전력 변환 모듈이 필요하며, IGBT(절연 게이트 양극성 트랜지스터) 및 MOSFET 등 고효율 전력 반도체가 핵심적으로 사용됩니다.미래 전망: 전 세계적으로 정부가 친환경 정책을 추진하고 있는 만큼 전기차 생산이 지속적으로 증가할 것이며, 이로 인해 전력 반도체 수요 역시 확대될 것으로 예.. 2024. 11. 9.

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