컨텐츠 바로가기

12.26 (목)

이슈 인공지능 시대가 열린다

“AI 반도체 성능·안정성 잡는다” 큐알티, 신뢰성 평가 솔루션 개발

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다
전자신문

큐알티 엔지니어가 인공지능(AI) 반도체 신뢰성 평가 솔루션 구성 장비를 점검하고 있다.(사진=큐알티 제공)

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


큐알티가 인공지능(AI) 반도체 신뢰성 평가 시장에 진출한다. 신뢰성 평가는 반도체 성능과 안정성을 검증하는 것으로, AI 반도체 전용 평가 기술이 개발되는 건 국내 처음이다. 큐알티는 40여년간 축적된 반도체 신뢰성 평가 경험과 기술을 AI 영역으로 확장한다는 계획으로, 국내 대표 AI 반도체 업체인 리벨리온과도 협력한다.

큐알티는 고성능·고품질 AI 반도체를 제조를 위해 'AI 반도체 신뢰성 평가 종합 솔루션'을 개발하고 있다고 1일 밝혔다. 현재 관련 소프트웨어(SW)와 장비 등 하드웨어(HW)를 통합, 하나의 서비스로 구현하는 작업을 진행 중이다.

김기석 큐알티 연구소장은 “그동안 확보한 메모리와 시스템 반도체 신뢰성 평가 기술과 노하우를 토대로 AI 반도체에 적합한 솔루션을 개발하고 있으며 급성장하는 AI 반도체 시장에 대응할 계획”이라고 말했다.

반도체 신뢰성 평가는 수명과 내구성, 내열 및 내전압, 속도, 연산 처리 등 반도체의 성능과 안정성을 파악하는 것이다. 개발 단계서부터 반도체를 평가하고 분석하기 때문에 사전에 불량이나 오류를 예측하고 보완할 수 있다. 신뢰성 평가를 하면 반도체 개발 기간을 줄이고 안정적 수율로 제품을 양산하는데 기여한다.

전자신문

큐알티 엔지니어가 인공지능(AI) 반도체 신뢰성 평가 솔루션 구성 장비를 점검하고 있다.(사진=큐알티 제공)


AI 반도체는 제품 하나 당 수천만원대에 이르는 고가다. 데이터 병렬 처리 구조 등 연산 성능을 평가할 항목이 많고 처리 속도가 빨라 발열이 심하다. 기존 반도체보다 신뢰성 평가가 더 중요한 이유다. 그러나 지금까지 AI 반도체는 기존 반도체 평가 방법들로 검증을 했다. 큐알티는 AI 반도체에 특화한 방법으로 차별화해 시장을 개척할 계획이다.

일례로 AI 반도체가 실제 환경에서 받을 수 있는 각종 부하(스트레스)를 모의 환경(이뮬레이션)으로 구현, 테스트하고 모니터링할 계획이다. 10년의 수명 주기가 필요한 AI 반도체 대상으로 유사값의 스트레스를 모의 환경에서 부여해 적정 가동 수명을 확보하는 것이다. 큐알티는 자율주행차, 데이터센터, 폐쇄회로카메라(CCTV), 로봇, 모바일 등 AI 반도체 칩이 적용되는 기기마다 서로 다른 모사 환경을 제공해 시장 맞춤형 솔루션을 제공할 방침이다. 국내 처음 시도되는 평가인 만큼 AI 반도체 업계와 시너지를 낼지 주목된다.

전자신문

큐알티는 리벨리온과 1일 'AI 반도체 신뢰성 평가를 위한 업무 협약'을 체결했다. 박성현 리벨리온 대표(왼쪽)와 김영부 큐알티 대표가 기념 촬영을 하고 있다.

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


큐알티는 산업 현장에서 필요로 하는 성능 평가를 위해 AI 반도체 업체인 리벨리온과도 손을 잡았다. 양사는 AI 반도체 신뢰성 평가, 스크리닝(Burn-in Screening) 평가, 후공정 품질 관리 등이 효율적으로 이루어질 수 있도록 공동 투자를 계획 중이다.

또 후공정 전용 시설과 인프라 공동 투자를 통해 생산 비용을 절감하고 제품 품질을 향상시키는 방안도 검토하기로 했다. AI 반도체 신뢰성 확보는 평가를 받는 팹리스(고객) 역할이 필수이기 때문에 관련 생태계 저변을 넓히려는 포석이다. 리벨리온은 언어모델을 가속할 수 있는 데이터센터향 AI반도체 아톰을 올해 상반기 중 상용화했고, 양산을 앞두고 있다.

김영부 큐알티 대표는 “리벨리온과의 협력은 AI 반도체의 품질 확보와 기술 혁신에 있어 중요한 기점이 될 것”이라고 밝혔다. 박성현 리벨리온 대표는 “신뢰성 분석 인프라를 보유한 큐알티와의 협업은 AI 반도체 제품의 안정성과 성능 향상으로 국내 AI 기술 역량을 강화하고 글로벌 시장 진출에 도움이 될 것”이라고 밝혔다.

권동준 기자 djkwon@etnews.com

[Copyright © 전자신문. 무단전재-재배포금지]


기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.