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반도체51

Die shrink와 shrink factor의 의미 Die shrink (때로는 optical shrink나 process shrink라고도 함)는 금속 산화물 반도체(MOS) 장치의 크기를 축소하는 과정을 의미합니다. 다이를 축소하는 것은 더 발전된 제작 공정을 사용하여 유사한 회로를 생성하는 작업으로, 일반적으로 리소그래픽 노드를 발전시키는 과정이 포함됩니다. 이로 인해 칩 회사는 프로세서의 주요 아키텍처 변경 없이 연구 및 개발 비용을 절감할 수 있으며, 동시에 동일한 실리콘 웨이퍼에서 더 많은 프로세서 다이를 제조할 수 있어 제품당 비용이 줄어듭니다.다이 축소는 삼성, 인텔, TSMC, SK hynix와 같은 반도체 회사 및 AMD(구 ATI), NVIDIA, MediaTek과 같은 팹리스 제조업체들에게 낮은 가격과 더 높은 성능을 제공하는 핵심적.. 2024. 11. 20.
하이브리드 본딩에서 유전체(dielectric) 부분의 bonding에 대한 이해 SiO₂ 유전체 본딩의 경우, 특히 DB 하이브리드 본딩 인터커넥션 방식에서는 본딩 인터페이스에서 흡수된 웨이퍼 분자에 유래한 산소 및 수소 원자 간의 수소 결합 네트워크를 통해 발생하는 반데르발스 힘에 의해 초기 부착이 이루어집니다. 다이-투-웨이퍼 부착 공정은 보통 100°C 이하의 낮은 온도, 종종 실온에서 진행됩니다. 이 메커니즘은 흡수된 수층을 이용해 SiO₂-SiO₂ 직접 본딩을 주로 제어하며, 물 분자들이 100°C 이하에서 클러스터를 형성하여 결합을 시작합니다. 이후 온도가 상승하면, 물 분자가 본딩 인터페이스를 통해 확산되며 SiO₂ 유전체 층의 표면에서 실라놀 그룹을 기반으로 수소 결합을 통해 부착력이 강화됩니다. 약 200°C에서 실록산과 같은 공유 결합이 형성될 수 있습니다. 온도를.. 2024. 11. 20.
글라스 기판의 도입과 반도체 패키징의 미래 인텔, 차세대 고급 패키징을 위한 글라스 기판 발표인텔은 차세대 반도체 패키징에 필요한 글라스 기판을 발표하며, 2030년까지 본격적인 상용화를 목표로 하고 있습니다. 이 새로운 기판은 반도체 패키지 내 트랜지스터의 집적도를 증가시키고, 무어의 법칙을 지속적으로 확장하여 데이터 중심 애플리케이션의 발전을 지원할 것입니다. 인텔의 패키징 및 테스트 개발 총괄 부사장인 바박 사비는 “수년간의 연구 끝에 인텔은 업계를 선도하는 고급 패키징용 글라스 기판을 개발하였으며, 이를 통해 고객사와 파운드리 고객들에게 혁신을 지속적으로 제공할 것”이라고 강조했습니다.  글라스 기판의 중요성현재의 유기 기판과 비교해, 글라스 기판은 뛰어난 평탄도, 열적 안정성 및 기계적 안정성을 갖추고 있습니다. 이를 통해 기존보다 훨씬.. 2024. 11. 20.
DRAM의 원천적 경쟁력과 셀 사이즈의 중요성 DRAM의 핵심 경쟁력: 셀 사이즈 축소DRAM의 중요한 경쟁력 요소 중 하나는 셀(Cell) 사이즈의 축소입니다. DRAM의 메모리 셀은 데이터를 저장하는 기본 단위로, 트랜지스터와 커패시터로 구성된 구조입니다. 이러한 셀은 크기와 배열 밀도에 따라 DRAM의 비용, 성능, 용량에 결정적인 영향을 미칩니다. 셀 크기를 줄이면 동일한 크기의 웨이퍼에서 더 많은 셀을 생산할 수 있어, 메모리 집적도를 높이고 생산 경제성을 크게 개선합니다. 셀 사이즈 축소의 효과1. 집적도와 생산성 향상셀 사이즈를 줄이면 동일한 웨이퍼 면적에서 더 많은 다이(Net Die)를 생산할 수 있습니다. 예를 들어, 웨이퍼당 1000개의 다이보다 1200개의 다이를 생산할 수 있는 경우, 생산비용이 감소하고 공급량이 늘어납니다. .. 2024. 11. 19.
반도체 패키징에서의 글라스 기판의 전망과 필요성 반도체 패키징에서의 글라스 기판의 전망과 필요성에 대해 살펴보면, 반도체 기술의 발전에 따라 더 높은 성능과 미세 공정의 구현이 필요해지면서, 기존의 실리콘 또는 유기 기판 대신 글라스 기판이 주목 받고 있습니다.  고밀도 집적 가능성글라스 기판은 기존의 재료들에 비해 우수한 평탄도를 가지고, 정밀 가공이 가능함에 따라 더 높은 집적도를 제공할 수 있습니다. 이는 미세 공정을 통해 칩 간의 연결성을 더욱 촘촘히 구현하고 데이터 전송 속도와 신호 무결성을 향상시키는 데 기여합니다. 고집적 반도체 패키징이 필수적인 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 5G 분야에서 이점이 큽니다. 전기적 특성 개선글라스 기판은 저유전율 및 저손실 특성을 제공하기 때문에 전력 소모를 줄이고 데이터 전송 시의 신호 손실을 최소화할.. 2024. 11. 19.
엔비디아의 쿠다(CUDA) 생태계 AI 반도체의 하드웨어와 소프트웨어가 조화를 이루는 방식은 AI 시스템의 성능을 극대화하는 중요한 요인입니다. 엔비디아의 AI 반도체가 업계에서 독보적인 위치를 차지하게 된 배경에는 연산기, 메모리 등 하드웨어뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 소프트웨어 생태계가 있습니다. 그 중에서도 핵심은 쿠다 (CUDA)입니다. 이는 엔비디아가 제공하는 GPU 프로그래밍 도구로, AI 소프트웨어 개발자들이 GPU의 연산 능력을 최대한 활용해 프로그램을 개발할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다. 엔비디아의 쿠다 (CUDA) 생태계와 AI 반도체의 힘쿠다는 AI 소프트웨어 개발에 있어 단순한 도구 이상의 의미를 가집니다. 많은 AI 소프트웨어가 쿠다 위에서 작동하기 때문에, 이는 일종의 생태계를 형성하여 엔비디아 GPU와 밀접하게.. 2024. 11. 18.
엔비디아 GPU의 세대별 비교 NVIDIA의 V100, A100, H100 GPU는 각각 NVIDIA의 다양한 아키텍처와 세대에 걸친 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 위한 고성능 그래픽 처리 장치입니다. 각 GPU는 특정 기술적 진보를 보여주며, 다양한 관점에서 비교할 때 주요 차이점을 보입니다. 다음은 성능, 전력 소비, 주요 기술 변화 및 사용 사례를 기반으로 한 비교입니다: 1. 아키텍처 및 성능 비교 V100 (Volta 아키텍처): •출시 시점: 2017년 •연산 성능: FP16 정밀도의 경우 125 TFLOPS. •메모리: 최대 32GB의 HBM2 메모리, 메모리 대역폭은 900GB/s. •주요 특징: V100은 Tensor 코어를 최초로 도입한 GPU로, 딥러닝 연산을 크게 가속화했습니다. AI 훈련 및 추론에서.. 2024. 11. 17.
칩렛(chiplet)의 가능성과 필요한 기술들 칩렛을 통한 접근법은 여러 가지 장점을 제공합니다. 첫 번째로, KGD (Known Good Dies)의 조합이 가능하다는 점입니다. 칩렛은 개별 기능 칩들을 결합하기 때문에, KGD는 조립을 위해 미리 분류될 수 있습니다. 두 번째로, 각 칩은 반도체 생산 중 최적의 공정 노드를 사용하여 제조될 수 있습니다. 칩렛의 제조 과정은 가장 진보된 기능 블록에 의해 제한되지 않으며, 각 칩렛에는 서로 다른 공정이 적용될 수 있습니다. 세 번째로, 각 기능 칩의 풋프린트(footprint)는 모놀리식 칩 설계보다 더 유연하게 조정될 수 있습니다. 이러한 장점을 바탕으로, 하이브리드 본딩 인터커넥션 기술은 반도체 기업들이 다양한 기능, 기술 노드 및 크기를 아우르는 이종 집적 (HI, Heterogeneous I.. 2024. 11. 16.
고급 패키징 기술의 발전 전망 고급 패키징 기술의 발전과 반도체 시장 변화전자 기기의 소형화와 성능 향상을 촉진하는 중요한 동력으로 고급 패키징 기술이 주목받고 있습니다. 성능(Performance), 전력(Power), 면적-비용(Area-Cost), 출시 시간(Time-to-Market)이라는 PPACt들이 현대 패키징 기술의 핵심 초점이 되면서, 특히 3D 집적회로(3DIC) 기술에 대한 관심이 크게 증가하고 있습니다. ‘3D’라는 용어는 이제 전통적인 백엔드 패키지 공정을 넘어, 칩 내부에서의 이종 집적화까지 포괄하는 개념으로 확장되었습니다. 1. 전통적인 패키지 연결 기술패키지 내부 연결을 위한 다양한 방법론이 존재합니다. 대표적인 전통 방식으로는 무연 납 솔더 캡과 구리 필러를 사용하는 구리 마이크로 범프가 있습니다. 이 .. 2024. 11. 15.

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