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오블완19

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.
반도체 발열 문제 개선을 위한 기술 반도체의 발열 문제는 성능을 향상시키면서 발생하는 중요한 과제입니다. 발열을 관리하기 위한 여러 기술들이 연구되고 있으며, 그 중에서 몇 가지 주요 기술들을 소개합니다. 1. 게이트 올 어라운드(GAA) 기술개념: GAA는 트랜지스터의 전류 흐름을 기존의 세 면이 아닌 네 면에서 제어하는 기술로, 전력 효율을 높이고 전류 누설을 줄여 발열을 감소시키는 기술입니다. 삼성전자가 이 기술을 적용한 반도체를 개발하고 있으며, GAA는 미세공정에서 중요한 기술로 주목받고 있습니다.효과: 전력 소모를 줄여 발열을 낮추고, 고성능 반도체에서 발열 문제를 해결하는 데 기여합니다. 2. 그래핀 (Graphene)개념: 그래핀은 탄소 원자가 육각형 벌집 모양의 2차원 평면을 이루는 신소재로, 매우 높은 열 전도성을 지니고.. 2024. 11. 26.
NAND 메모리 경쟁력의 핵심: 적층 단수(층수) 증가와 기술 혁신 NAND 플래시 메모리는 데이터 저장 기술의 중심에 있으며, 스마트폰, 데이터 센터, 자동차, IoT 등 다양한 응용 분야에서 필수적입니다. 이 시장에서 경쟁력을 확보하려면 제조 공정과 메모리 구조에서 지속적인 발전이 필요하며, 특히 적층 단수(층수)의 증가는 NAND 메모리의 경쟁력에 핵심적인 역할을 합니다. 아래는 NAND 메모리 경쟁력의 주요 포인트를 정리한 내용입니다.1. 단수 증가: 용량과 비용 효율성의 핵심NAND 플래시 메모리는 셀 층을 DRAM과 달리 캐퍼시터가 필요없기 때문에 수직으로 쌓는 3D 구조로 진화했습니다. 더 많은 층을 쌓으면 동일한 면적에서 더 높은 용량을 구현할 수 있어, 다음과 같은 장점이 있습니다:높은 용량: 단수가 증가하면 칩 하나의 데이터 저장 용량이 커집니다. 예를.. 2024. 11. 25.
TSMC의 3D 적층 반도체 기술의 새로운 표준 제시 TSMC의 3D 적층 SoIC (System on IC) 기술은 반도체 패키징의 새로운 전환점을 제공하며, 특히 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 차세대 소비자 응용 분야에서 중요한 역할을 할 전망입니다. TSMC의 기술 로드맵과 현재 동향을 기반으로 주요 내용을 정리하면 다음과 같습니다.1. SoIC 기술의 주요 특징하이브리드 웨이퍼 본딩: TSMC의 SoIC 기술은 하이브리드 웨이퍼 본딩을 사용하여 두 개의 고급 논리 칩을 초고밀도의 구리-구리 인터커넥션으로 직접 적층합니다. 이 기술은 연결 거리를 줄이고 전력 손실을 최소화하며 대역폭 밀도를 높입니다.SoIC 기술의 변형SoIC-X (비범프 방식): 초고성능 제품에 최적화된 설계로, 높은 인터커넥션 밀도를 제공. AMD의 3D V-캐시와 같.. 2024. 11. 24.
4F square의 의미 4F²는 반도체 메모리에서 셀 면적(Cell Area)의 표준 단위를 설명하는 개념으로, 메모리 셀 하나가 차지하는 면적을 나타냅니다. 여기서, 4F²는 “4배의 최소 피치의 제곱”이라는 뜻으로, 는 반도체 공정에서 정의되는 최소 피치(minimum feature size)를 의미합니다. F는 반도체 설계에서 가장 작은 선폭 또는 간격을 나타내며, 리소그래피 기술로 정의됩니다.4F²의 세부 의미DRAM은 1개의 트랜지스터와 1개의 커패시터로 구성된 구조를 기본으로 하는데, 이를 최소한의 면적으로 배치하려면 각 셀이 4F² 면적을 차지하도록 설계됩니다.메모리 셀 면적 = 4 × F × F“F”는 트랜지스터, 커패시터, 혹은 금속 라인의 간격 또는 폭의 최소 단위를 뜻하며, 공정 기술의 미세화에 따라 줄어듭.. 2024. 11. 23.
일본제철 키미츠 / 후츠 연구센터 가는 길 연구교류회가 일본제철 연구센터에 있어서 가는 길입니다. 행정구역 상으로는 치바라 도쿄에서 멀지 않게 느껴지지만, 굉장히 멉니다. 치바역까지 가서, 키미츠 방면 전차로 갈아타고 갑니다. 키미츠에 고로와 공장이 있고, 후츠에 연구센터가 있습니다. 원래 오전부터 공장견학도 예정되어 있지만, 생략.주변에 목장이 많은 건지 역 안에 이런 것도 있습니다.너무 시골 느낌이 강합니다. 일본 제조업 회사 중에선 연봉이 많은 편이라고 들었는데, 주변 환경이 이래서, 교육이나 그런 걸 생각하면 좋아 보이지는 않습니다.회사 연락 버스 기다리는 곳, 자주 있지도 않더군요. 2024. 11. 22.
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.
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.
센조쿠이케 산보 먹을 것 달라고 입 벌리는 잉어들오리들과 잉어들황금색 잉어 2024. 11. 19.

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