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반도체51

엔비디아 Blackwell 아키텍처의 특징 및 문제점 NVIDIA의 Blackwell 아키텍처는 최신의 GPU 기술로서 엔터프라이즈 컴퓨팅, AI, 데이터 센터와 같은 고성능 컴퓨팅 영역에서 강력한 성능을 제공합니다. 2024년 GTC에서 발표된 이 아키텍처는 이전 세대(Ada Lovelace) 대비 주요 기술적 도약을 이루었습니다. Blackwell 아키텍처의 주요 특징TSMC 4NP 공정 사용Blackwell GPU는 TSMC의 4NP 공정(5nm 기반 커스텀 공정)을 활용하여 208억 개의 트랜지스터를 B200 GPU(주요 모델) 칩에 집적했습니다. 이는 고밀도 트랜지스터 설계로 성능과 에너지 효율을 극대화합니다. 향상된 트랜스포머 엔진AI와 머신러닝 작업을 위해 설계된 새로운 트랜스포머 엔진은 이전 세대 대비 두 배 크기의 모델을 처리할 수 있으며,.. 2024. 11. 28.
GPU 아키텍처란? GPU 아키텍처란 그래픽 처리 장치(GPU)의 하드웨어 및 소프트웨어 설계 원칙과 구조를 의미합니다. GPU의 성능, 효율성, 확장성, 지원 가능한 기술을 결정짓는 중요한 요소입니다.GPU 아키텍처의 주요 구성 요소코어 설계각 코어는 데이터 병렬 연산을 수행하며, 이 코어들의 구조와 연결 방식이 GPU의 아키텍처에 의해 정의됩니다.GPU는 병렬 처리 능력을 극대화하기 위해 수천 개의 작은 처리 코어를 포함합니다. 메모리 계층 구조최신 아키텍처는 HBM(고대역폭 메모리) 또는 GDDR 메모리를 통합하여 데이터 전송 속도를 높입니다.VRAM(그래픽 전용 메모리)와 캐시 메모리의 크기, 속도, 접근 방식이 아키텍처에 따라 다릅니다. 셰이더 엔진예: 엔비디아의 CUDA 코어, AMD의 RDNA 아키텍처의 스트림.. 2024. 11. 28.
Cu Dishing이란? Cu Dishing는 반도체 제조 공정 중 구리(Cu) 배선 형성 과정에서 발생할 수 있는 현상으로, 화학 기계적 연마(CMP, Chemical Mechanical Polishing) 과정에서 구리 배선이 과도하게 연마되어 움푹 패이는 문제를 말합니다. 이 현상은 특히 낮은 평탄화 정도와 배선 구조에 영향을 미쳐 전기적 성능 저하와 신뢰성 문제를 유발할 수 있습니다. Cu Dishing의 주요 개념발생 원인:구리가 유전체보다 연마 저항이 낮아 과도하게 제거될 수 있습니다.CMP 공정 중 구리와 유전체(절연 물질)의 연마 속도 차이에서 비롯됩니다. 특징:연마 패드와 슬러리의 조합, 압력, 및 연마 시간에 의해 영향을 받음.주로 구리 배선이 넓은 패턴(large feature size)이나 밀집된 구조에서 .. 2024. 11. 28.
삼성전자의 주요 DRAM 제품군의 종류 및 특징 삼성전자의 주요 DRAM 제품군의 종류 및 특징은 다음과 같습니다. 1. DDR DRAM (Double Data Rate DRAM)주요 특징:DDR4: 현재 광범위하게 사용되며, 고성능 서버와 데이터 센터를 위한 효율적이고 안정적인 메모리 솔루션을 제공합니다.DDR5: 차세대 데이터 센터와 AI 워크로드를 위해 설계되었습니다.특징: 최대 1TB 모듈 지원, 최대 32Gb 용량의 칩 제공.장점: 전력 효율성 증가, 대역폭 및 데이터 전송 속도 개선.요구 사항:데이터 센터의 높은 처리량과 낮은 전력 소비.대규모 병렬 처리를 지원하는 고용량 모듈. 2. 모바일 DRAM (LPDDR: Low-Power DDR)주요 특징:LPDDR4X: 저전력 설계로 스마트폰, 태블릿과 같은 기기에 사용.LPDDR5 / LPDD.. 2024. 11. 28.
하이브리드 본딩(Hybrid Bonding)의 접합 메커니즘 하이브리드 본딩(Hybrid Bonding)은 첨단 반도체 패키징 기술로, 구리-구리(Cu-Cu)와 유전체(dielectric)의 접합을 동시에 구현하여 신호 전달 효율과 전력 손실을 크게 줄이는 역할을 합니다. 이 본딩 기술의 접합 메커니즘은 구리와 유전체 각각의 특성에 맞게 설계됩니다. 그래서, 본딩이 어렵기도 합니다.1. Cu-Cu 본딩 메커니즘Cu-Cu 본딩은 금속 간의 접합으로, 고온에서 구리 원자가 상호 확산하여 하나의 단일 구리 구조를 형성합니다. 이 과정은 금속 재료의 확산과 표면 화학적 활성화를 기반으로 합니다.주요 메커니즘표면 준비:구리 원자 노출로 인해 본딩이 가능한 활성 표면화 시킴.구리 표면의 산화층 제거 및 평탄화(chemical-mechanical polishing, CMP)... 2024. 11. 28.
포토 리소그래피 세대별 비교 요약 포토 리소그래피는 반도체 제조 공정에서 웨이퍼 위에 초미세 패턴을 형성하는 핵심 기술입니다. 기술의 발전은 반도체 소자의 집적도와 성능을 지속적으로 향상시켜 왔습니다. 아래는 포토 리소그래피의 세대별 비교와 주요 특징입니다.1. DUV (Deep Ultraviolet) 리소그래피개요: 딥 자외선(DUV, Deep Ultraviolet)은 자외선(UV) 중에서도 100~300 nm 파장 범위에 속하는 빛을 말합니다. 이는 가시광선(400~700 nm)보다 짧은 파장을 가지며, 높은 에너지를 특징으로 합니다.반도체 제조에서 DUV는 웨이퍼에 패턴을 형성하는 데 사용되는 핵심 기술입니다.193 nm ArF(불화아르곤) 레이저: 첨단 공정에 사용되며, 침지 리소그래피와 같은 기술로 20 nm 이하의 미세 공정을.. 2024. 11. 27.
엔비디아(NVIDIA) 비지니스 영역, 미래 전망 1. 역사창립 (1993년): 엔비디아는 젠슨 황(Jensen Huang), 크리스 말라초스키(Chris Malachowsky), 커티스 프리엠(Curtis Priem)에 의해 설립되었습니다. 초기 목표는 PC 게임 시장에 초점을 맞춘 그래픽 처리 기술 개발이었습니다.첫 제품 (1995년): 첫 그래픽 카드인 NV1을 출시하며 시장에 진입했지만 큰 성공을 거두지는 못했습니다.GPU 개념 도입 (1999년): 엔비디아는 업계 최초로 GPU(Graphics Processing Unit)를 도입하며 GeForce 256을 출시, 게임 그래픽의 혁신을 가져왔습니다.CUDA 플랫폼 출시 (2006년): GPU를 그래픽 외에도 범용 연산(GPGPU)으로 활용할 수 있는 CUDA 기술을 발표하면서 AI, 데이터 분석.. 2024. 11. 27.
AI 반도체 유형과 전망 AI 반도체란?AI 반도체는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 작업을 효율적으로 수행하도록 설계된 특화된 프로세서입니다. 전통적인 CPU나 GPU보다 데이터 처리 속도, 전력 효율, 병렬 처리 능력을 강화해 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 자율주행 등 AI 응용 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. AI 반도체의 주요 유형GPU (Graphics Processing Unit)대표 기업: 엔비디아, AMD.단점: 높은 전력 소모.장점: 유연성과 호환성.초기에는 그래픽 처리에 사용되었지만, 대규모 병렬 연산에 강점이 있어 AI 모델 학습에 최적화됨.TPU (Tensor Processing Unit)AI 추론 및 학습 작업에서 효율적.구글이 개발한 전용 AI 칩으로, 텐서플로우(TensorFlow)와.. 2024. 11. 27.
AI 칩 시장의 경쟁: 빅테크 기업들의 대응 방식 엔비디아(NVIDIA)가 인공지능(AI) 칩 시장을 독점하며 글로벌 시장의 중심에 서 있는 가운데, 주요 클라우드 서비스 업체들이 자체 AI 칩 개발로 엔비디아 의존도를 낮추려는 움직임을 보이고 있습니다. 아마존(AWS), 구글, 마이크로소프트(MS) 등은 AI 칩 기술력을 강화해 엔비디아와 경쟁할 새로운 국면을 맞이하려 하고 있지만, 여전히 엔비디아의 독주를 따라잡기는 어려운 상황입니다.1. 엔비디아의 독주엔비디아는 AI 칩 시장에서 점유율 90% 이상을 차지하며 업계를 선도하고 있습니다. 특히 AI 모델 학습 및 추론 작업에서 엔비디아의 GPU는 업계 표준으로 자리 잡았습니다. 기업들은 엔비디아의 최첨단 칩(예: 호퍼 및 신제품 블랙웰)을 도입해 대규모 서버 클러스터를 구축하며, AI 모델의 크기와 .. 2024. 11. 26.

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