“AI시대, 자동화가 반도체 설계 판을 바꾼다”

알파칩 프로젝트, 구글의 선제적 도전
“EDA 기술, 반도체 설계 혁신 열쇠”
이고르 마르코브 박사
서울대 데이터사이언스대학원 특강

이고르 마르코브(Igor Markov) 시높시스 수석 설계자

“반도체 설계 자동화(Electronic Design Automation·EDA) 기술을 보유한 반도체 기업이 인공지능(AI) 시대 승자가 될 것이다.”

인공지능이 부상한 가운데 AI를 활용한 칩 설계가 효율성을 획기적으로 높이고 기술 진입 장벽을 크게 낮출 것이라는 진단이 나왔다.

이고르 마르코브(Igor Markov) 시놉시스 수석 설계자(박사)는 4일 서울대 데이터사이언스대학원 온라인 특강에서 연사로 참여해 ‘AI의 반도체 설계 적용 가능성과 한계 탐구’를 발표했다. 시놉시스는 세계적인 반도체 설계 지원(CAD) 소프트웨어 전문 회사다.

이날 이고르 박사는 “AI가 복잡한 집적 회로(IC) 설계 과정을 자동화하고 설계 주기를 단축하며 진입 장벽을 낮추는 잠재력을 가지고 있다”고 강조했다. EDA는 사람이 직접 계산하거나 설계해야 할 복잡한 작업을 컴퓨터가 대신 처리하도록 지원하는 기술이다. 해당 기술은 반도체 설계의 속도를 높이고, 정확도를 개선하며, 효율성을 극대화한다. .

그는 “EDA에서 AI는 설계 주기를 줄여주는 데 큰 역할을 하고, 초보자도 쉽게 반도체 설계에 뛰어들 수 있을 만큼 진입 장벽을 낮춰준다”면서 “다양한 데이터 형식을 이해시켜야 하는 등 한계를 극복해야 하지만, 이러한 도전 과제를 해결한다면 반도체 설계 효율성과 혁신은 한층 더 가속화될 것”이라고 설명했다. 특히 AI가 EDA 분야에서 성공적인 사례를 만들어내고 있다고 덧붙였다. 설계의 복잡성과 생산성을 동시에 개선하고 있다는 진단이다.

이에 대해 마르코브 박사는 “디지털 설계 최적화(Digital Design Optimization·DSO)는 AI 혁신의 대표적인 예”라며 “DSO는 반도체 설계에서 발생하는 매개변수 간의 복잡한 상호작용을 처리하며, 기존 방법으로는 어려웠던 최적의 설계 조건을 찾아낼 수 있다”고 설명했다. 반도체 설계에는 많은 변수(매개변수)가 서로 얽혀 있어 최적의 조건을 찾기 어렵다. DSO는 이런 복잡한 상호작용을 처리해, 기존 방법으로는 찾기 어려운 가장 효율적인 설계 방식을 찾아낼 수 있다는 메시지다. 이는 AI 기술이 설계 혁신을 이끌고 있다는 대표적인 사례로 꼽힌다.

그러면서 그는 “EDA에서의 AI는 가능성과 한계를 동시에 지닌 복합적인 도전 과제가 따르지만, 이를 극복하는 과정이 곧 반도체 산업의 다음 혁신을 결정짓는 열쇠가 될 것”이라고 덧붙였다.

차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장은 페이스북을 통해 “엔비디아와 TSMC가 새로 판을 짠 AI 가속 컴퓨팅 시장에서 삼성전자나 SK하이닉스는 메모리 칩이나, 메모리 칩을 여러 개 패키징한 고대역폭메모리(HBM)의 단순 공급자에 불과하다”면서 “인텔 CPU 시대에 비해 축소된 ‘을’ 위상을 벗어날 특별한 전략도 아직 보이지 않는다”고 설명했다. 그러면서 그는 “ 이에 반해 구글은 알파고와 올해 노벨화학상을 받은 알파폴드(AlphaFold) 2 혁신의 경험을 살려 AI로 컴퓨터 칩 설계를 자동화하는 알파칩(AlphaChip) 프로젝트를 지난 2020년 네이처 논문을 통해 공개했다”며 “오픈AI 역시 실리콘밸리에서 AI 가속칩 설계 구루들을 스카웃하기 바쁘다”고 덧붙였다.

그러면서 그는 “한국 반도체 기업의 축소된 위상에 대해 새로운 아이디어를 찾기 위해 구글 알파칩 팀과 디테일에서 논쟁을 벌여온 시놉시스의 마르코브 박사를 초대해 이야기를 들었다”면서 “AI와 반도체 설계 도메인 지식의 결합을 통해 미래 반도체 산업 발전 방향에 대한 인사이트를 얻어야한다”고 설명했다. 또 차 원장은 “엔비디아의 슈퍼 그래픽처리장치(GPU)와 이를 72개 결합한 멀티 레이어 시스템 설계에는 무수히 많은 파라미터가 존재한다”고 설명했다. 이어 그는 “AI를 활용해 이러한 복잡한 문제를 해결할 수 있는지 물었는데, 현재 이를 해결하기 위한 연구에 집중하고 있다는 답변을 받았다”면서 “AI를 이용한 칩 설계가 실현된다면 앞으로 고가의 칩 가격을 낮추는 데도 기여할 수 있을 것”이라고 전망했다.

마르코브 박사는 미시건대 전기컴퓨터 공학과 교수를 역임했고 구글과 메타에서는 리서치 사이언티스트로 활동하기도 했다.

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