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DRAM의 주요 응용 분야와 활용 사례 1. 고성능 컴퓨팅(HPC)적용 분야: 슈퍼컴퓨터, 데이터 센터 DRAM은 대규모 병렬 작업과 실시간 데이터 분석을 필요로 하는 고성능 컴퓨팅에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, AI 연구 및 기상 시뮬레이션을 수행하는 슈퍼컴퓨터는 수백 기가바이트의 데이터를 DRAM에 저장하고 검색합니다. 이를 통해 데이터 처리가 극대화되고, 연산 속도가 크게 향상됩니다. 사용 DRAM 종류: DDR4, DDR5, HBM (High Bandwidth Memory) 등 2. 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)적용 분야: AI 모델 훈련 및 추론 시스템 AI 및 ML은 방대한 데이터 세트를 기반으로 신경망 연산을 수행합니다. DRAM은 대량의 데이터 전송을 가속화하여 AI 모델의 학습 속도와 효율성을 향상시키며, 추론 .. 2024. 11. 21.
멀티패터닝(Multi-Patterning) 기술의 현황과 전망, 필요성 멀티 패터닝 기술이란?멀티 패터닝은 반도체 제조 공정에서 고해상도 패턴을 만들기 위해 여러 차례의 패터닝 공정을 사용하는 기술입니다. 단일 노광 공정만으로는 미세한 패턴을 구현하기 어려울 때 사용되며, 회로의 선폭을 더욱 세밀하게 만들기 위해 리소그래피 공정을 여러 번 적용하는 방식입니다. 대표적으로 이중패터닝(Double Patterning), 삼중패터닝(Triple Patterning), 사중패터닝(Quadruple Patterning) 등이 있습니다. 이 기술은 10nm 및 7nm 노드 반도체 공정과 그 이후 세대에서 필요할 것으로 예상됩니다. 한 번의 리소그래피 노출만으로는 충분한 해상도를 제공하기 어려운 경우가 많아 추가적인 노출이나 에칭된 패턴의 측벽(스페이서)을 활용한 배치 패턴 생성이 필요.. 2024. 11. 20.
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.
센조쿠이케 산보 먹을 것 달라고 입 벌리는 잉어들오리들과 잉어들황금색 잉어 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.

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