오레스테 돈젤라 대표는 반도체 칩 산업에서 혁신이 어떻게 다각화되고 있는지 설명하며 인공지능과 같은 첨단 기술의 성능 요구 사항을 충족하기 위한 새로운 접근 방식을 제시했습니다.

반도체 콘텐츠의 혁신은 주로 무어의 법칙을 따랐습니다. 이것이 변화하고 있습니까?

기본 목표는 동일합니다 – 향상된 성능, 전력 및 비용 효율성. 그러나 반도체 기술 로드맵은 전통적인 기하학 스케일링을 넘어 혁신으로 진화하고 있습니다.

제 경력에서, 저는 많은 기술 노드 확장을 보았습니다. 과거에는 마이크로 단위로 기하학을 측정했지만, 이제 나노미터 단위로 측정하며 옹스트롬을 앞두고 있습니다. 기술을 통해 장치의 밀도와 트랜지스터 수를 확장할 수 있는 능력이 크게 향상되었습니다. 돌이켜 보면, 무어의 예측에 따르면 업계는 주로 리소그래피의 발전에 힘입어 18~24개월마다 동일한 크기의 실리콘에 트랜지스터 수가 두 배로 늘어난 것을 알 수 있습니다.

오레스테 돈젤라는 KLA의 최고 부사장 겸 최고 전략 책임자입니다.

칩 기술의 발전에서 지금 무슨 일이 일어나고 있을까요?  

사이클이 느려지기 시작했고 더 비싸졌습니다.

트랜지스터 수가 증가함에 따라 반도체 회로의 복잡성도 증가합니다. 앞으로 우리는 혁신이 다양해지는 것을 봅니다. 기존의 확장은 높은 NA EUV(수치 조리개 극자외선) 리소그래피와 게이트 올라운드(GAA)와 같은 새로운 트랜지스터 아키텍처를 통해 여전히 일어나고 있으며, 전력 소비를 줄이는 데 도움이 되는 백사이드 배전 네트워크(BPDN)로 전환하고 있습니다. 그러나 앞으로 반도체 패키징과 같은 비전통적인 영역은 성능, 전력, 연결성 및 비용 향상을 추진하는 데 더 중요한 역할을 할 것입니다.

패키지에서 이러한 이점은 어떻게 얻을 수 있습니까?

패키징은 단순히 개별 반도체 칩을 보호하고 연결하는 데 사용되었습니다. 이제 고급 패키징의 핵심은 이기종 통합입니다. 이기종 통합에서는 서로 다른 칩 기술로 인해 발생하는 여러 기능이 단일 패키지에 통합됩니다. 설계자는 빌딩 블록 같은 개별 칩 또는 칩릿을 혼합하여 저렴한 비용으로 전반적인 시스템 성능을 높입니다.

혁신적인 패키징 기술은 더 많은 기능을 추가하고 상호 연결 밀도를 최적화하는 새로운 방법을 도입하여 칩 기능을 물리적으로 더 가깝게 제공하여 컴퓨팅, 대기 시간 및 전력 이점을 실현합니다.

이전에는 단일 다이에 구축되었던 기능을 분산하여 “칩 상의 시스템”에서 “칩 시스템” 개념으로 이동하고 있습니다.

이기종 통합이 어떻게 적용되고 있는지 예를 들어주실 수 있나요?

오늘날의 고급 GPU(그래픽 처리 장치)는 이기종 통합이 AI 시대 실행 성능을 제공하는 데 필수적인 고성능 아키텍처를 어떻게 가능하게 하는지 보여주는 좋은 예입니다.

10년 전만 해도 GPU 메모리는 12GB가 최고 수준이었습니다. 오늘날 우리는 고대역폭 메모리(HBM), 즉 DRAM(동적 랜덤 액세스 메모리) 칩을 통해 192GB에 근접하고 있습니다. 고급 패키징을 사용하여 GPU 패키지는 동일한 패키지 내에 근접한 곳에 GPU 프로세서 칩과 여러 스택된 HBM 메모리 모듈을 통합합니다.

이 아키텍처로 지원되는 연산 성능은 AI 시대의 워크로드를 지원하는 데 중요합니다.

좌측 고대역폭 메모리(HBM) 스택. 프로세서와 HBM 모듈(우측)을 하나의 패키지로 결합합니다.

패키징 기술은 어디로 향하고 있습니까?

앞으로 패키징의 이기종 통합 아키텍처에 대한 무한한 잠재적 조합은 경제성이 양호하다면 향후 5~10년 내에 혁신할 수 있습니다.   KLA는 반도체 제조업체가 높은 품질과 수율로 이러한 첨단 장치를 효율적으로 구축할 수 있도록 지원하는 솔루션을 제공합니다.

이기종 통합이 생산 비용을 낮추는 데 어떤 역할을 합니까?

이기종 통합의 성능 이점은 수년 전에 시스템 온 칩(SoC) 개념이 등장하면서 그 자체로 알려졌습니다.

그 당시, 선도적인 중앙 처리 장치(CPU) 생산자는 동일한 칩에, 동일한 웨이퍼에 여러 기능을 추가하여 상호 연결된 여러 기능을 추가할 수 있었습니다. 이 방법의 문제점은 예를 들어 프로세서 칩에 3nm와 같은 고급 기술 노드 웨이퍼가 필요할 수 있지만, 입력/출력(I/O) 회로, DRAM 메모리 컨트롤러 및 임시 SRAM(정적 임의 접근 메모리) 캐시 저장 칩과 같은 다른 기능들은 3nm로 구현할 필요가 없다는 것입니다. 이러한 시나리오에서는 훨씬 더 비용 효율적으로 구현할 수 있는 기능에 귀중한 3nm 웨이퍼 공간을 낭비하고 있는 것입니다.

이기종 통합은 필요한 성능, 전력 분배 및 상호 연결 밀도를 갖춘 웨이퍼 대신 패키징에 여러 기능을 통합하는 가장 비용 효율적인 방법으로 부상했습니다.

이러한 높은 상호 연결 밀도는 어떻게 달성되며, 수요를 주도하는 요인은 무엇입니까?

새로운 2.5 및 3D 아키텍처로 이기종 통합 속도가 지속적으로 빨라지고 있으며, 고성능 컴퓨팅(HPC), 모바일 및 네트워킹 등 다양한 최종 애플리케이션을 지원합니다.

AI의 확산은 특히 클라우드 하이퍼스케일러 영역을 넘어 향후 몇 년 동안 많은 양의 반도체 콘텐츠와 첨단 패키징 기술이 필요한 모바일 및 엣지 디바이스로 확장되면서 주요 동인이 되고 있습니다.

업계는 하이브리드 본딩, 내장 브리지, 웨이퍼 및 패널 인터포저, 글라스 코어 기판 및 장기적으로는 공통 오티픽스를 포함하여 성능 및 비용 요구 사항을 충족하기 위해 높은 상호 연결 밀도를 달성하는 새로운 방법을 개발하고 있습니다. 다른 패키징 기술은 최종 시장의 특정 요구에 따라 배포되며, 프런트 엔드 웨이퍼 제조에서는 더 표준화되어 있습니다.

업계와 KLA는 생산 과제에 대비할 준비가 되어 있나요?

이러한 각각의 이기종 통합 방법은 웨이퍼 레벨 패키징, 조립 및 기판 제조 전반에 걸쳐 새로운 프로세스 및 프로세스 제어 문제를 야기합니다. KLA의 프런트 엔드 반도체, 패키징 및 IC 기판의 결합된 전문성은 고객이 고성능 애플리케이션을 대상으로 하는 칩의 패키징 상호 연결 밀도를 획기적으로 달성하도록 도울 것입니다. 

프런트엔드, 패키징 및 기판의 세 가지 영역에 걸쳐 방법론을 연결할 수 있는 중요한 기회가 있습니다. 이것들은 한때 완전히 분리되었던 도메인은 생성되는 패키지와 시스템과 마찬가지로 통합되고 있습니다. 

더욱 복잡한 패키징 제조 요구 사항으로 인해 처리 및 알고리즘과 관련된 일부 패키징 관련 맞춤 설정을 통해 프런트 엔드 반도체에서 직접 가져올 수 있는 고급 검사 및 계측 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

마찬가지로, 이기종 통합은 새로운 아키텍처와 통합 흐름을 도입하므로 이전에 패키징에서 필요하지 않았던 프로세스 최적화가 필요합니다. 저접촉 저항(Rc) 배리어 시드 증착, 두꺼운 산화물 CVD 증착 및 플라즈마 다이싱과 같은 새로운 공정 애플리케이션의 도입은 당사의 SPTS 웨이퍼 처리 시스템의 강점을 잘 보여줍니다.

마지막으로, 패키징에서 달성된 많은 발전은 KLA가 PCB 시장에서 당사의 제품 포트폴리오와 전문성 지식을 적용하는 기판 및 패널 수준을 대상으로 합니다. 이 기술에 대한 KLA의 전략적 비전은 실현되고 있으며, 앞으로 몇 달 안에 IC 기판 및 패널 기반 기술을 더 자세히 공유할 예정입니다.

첨단 반도체 패키징 수율을 향상시키는 데 KLA의 역할은 무엇입니까?

오늘날 일상생활에서 특히 인공지능이 자리 잡아 따라 반도체가 널리 보급되고 있습니다. 우리는 인공지능이 이전에 본 적이 없는 방식으로 생태계를 주도하기 시작하는 ‘모든 것의 디지털화’ 시대에 도달했습니다. 즉, 반도체 콘텐츠는 성장 산업인 만큼 계속 성장할 것입니다. KLA는 패키징 기술 분야에서 매우 우위를 차지하고 있으며, 프런트엔드 반도체, 패키징 및 IC 기판 분야에 대한 당사의 전문 지식은 업계에서 독보적이며 고객에게 가치가 있습니다.

2.5D 및 3D 패키징에는 많은 문제가 있으며, KLA는 이를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다. 당사는 프런트 엔드 반도체 제조의 정밀도를 맞춤형 패키징의 역동적 영역으로 이끌고 있습니다. 오늘날 고객은 패키징 응용 프로그램에서 발견되는 다양한 처리, 노이즈 원인, 뒤틀림, 두께를 고려하여 맞춤화된 패키징 검사 민감도가 점점 더 높아지기를 원합니다. 그들에게는 프런트 엔드와 유사한 검사 및 계측 기능이 필요하며 KLA가 이를 제공합니다.

프런트 엔드 웨이퍼 생산에서 KLA의 AI 기반 데이터 분석으로 혜택을 입은 제조업체는 이 기술이 패키징에 적용되는 것을 보고 매우 열광합니다. KLA는 반도체 웨이퍼 공장이 검사 및 계측 도구에서 수집된 데이터를 기반으로 피드백 수정 루프에서 데이터를 수집 및 연계하고 프로세스를 향상시키는 방법을 개척했습니다. KLA는 수율과 가치를 지속적으로 창출하는 고유한 통찰력을 제공하는 방식으로 통합된 소프트웨어 분석 및 AI를 제공합니다.

반도체 생태계를 위한 KLA의 소프트웨어 솔루션은 검사, 계측 및 프로세스 시스템에서 생성된 데이터를 중앙 집중화하고 분석하여 제조업체가 수율을 높이고 생산 위험을 줄일 수 있도록 실행 가능한 정보를 제공합니다.

KLA는 고객이 첨단 반도체 패키징에서 떠오르는 엄청난 기회를 활용할 수 있도록 도구 및 데이터 분석을 제공합니다. 이것은 진정으로 산업에 있어 흥미로운 시간입니다.