"인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 반도체와 전자설계자동화(EDA) 툴에 적용해 효율은 높이고 오차를 줄여야 합니다. 혁신의 열쇠는 이 기술 활용 여부에 달렸습니다"
조셉 사위키(Joseph Sawicki) EDA업체인 멘토지멘스비즈니스(Mentor, a Siemens Business) 수석 부사장은 반도체 설계 분야에서 AI를 활용할 가치에 대해 이렇게 말했다. 그는 멘토지멘스비즈니스 집적회로(IC) EDA 부문을 총괄한다. 멘토는 전기·전자공학용 EDA 소프트웨어를 개발하는 글로벌 기업이다. 그는 29일 열린 연례 EDA 행사 ‘Mentor Forum 2019‘에 참석하기 위해 한국을 방문했다.
그는 "투자는 운송, 에너지, 클라우드 컴퓨팅 및 스마트 제조와 같은 광범위한 영역에 이뤄진다"면서 "EDA 툴도 많은 기회를 얻는다"라고 말했다. EDA 툴은 반도체 아키텍처를 설계하기 위한 필수 도구다. 반도체 제조 공정에도 사용한다. 하드웨어 기기가 감지하지 못하는 결함을 EDA 소프트웨어가 잡아낸다.
사위키 부사장은 AI·머신러닝 가속기를 만드는 새 설계 기술 HLS(High Level Synthesis)를 소개했다. HLS는 C/C++와 같은 고급 프로그래밍 언어를 직접 지원해 반도체 설계 검증 속도와 정확도를 높인다. 메모리 주변에서 머신러닝에 중요한 아키텍처 탐색을 가능하게 한다.
머신러닝 시장이 성장하면서 EDA 활용 분야도 확대된다. 공정결과를 예측할 수 있는 캘리버 OPC(Optical Proximity Correction)에 머신러닝을 활용하면 오차 범위 1mm 이내의 결과를 3배 빠르게 내놓는다. 수율 개선을 위한 툴인 DDYA(Diagnosis Driven Yield Analysis)도 머신러닝을 활용해 수율 손실의 원인 파악 시간을 단축했고 숨어있는 문제도 파악한다.
사위키 부사장은 "최첨단 인텔리전스를 구현하려면 시스템 설계 관련 전문 지식과 AI를 융합하는 혁신이 필요하다"며 "우리는 스마트 시스템, 공장 및 도시까지 EDA 툴이 있어야 할 곳을 지원하기 위해 최선을 다할 것"이라고 말했다.