지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부(이하 지멘스 EDA)는 시스템 및 설계 툴, 방법론 및 흐름, IP 등을 포함한 2022 EDA 시장 전망을 소개하면서, 특히 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술이 반도체 설계 분야에서 더욱 활발히 쓰일 것이라고 짚었다.

EDA(전자 설계 자동화)로 불리는 반도체 개발 과정에서 생산 실패 로그를 물리적 분석 및 머신러닝과 결합하면 특정한 제조 핫스팟을 알아낼 수 있고, 이를 조정해 보다 높은 수율을 달성할 수 있다. 지멘스 EDA의 조셉 사위키(Joseph Sawicki) 수석부사장은 “이런 프로세스는 많은 전자업체에서 제조 공정의 표준 구성요소로 사용해 왔는데, 최근 제조업계가 겪고 있는 공급망 문제로 인해 이에 대한 관심이 크게 늘고 있다”고 전했다.

인공지능과 머신러닝은 선형 솔버 및 스캔 라인과 함께 EDA 아키텍처 툴셋의 표준적인 구성요소가 되고 있다. EDA는 큰 규모의 데이터 세트를 다루고 있는데, 해당 데이터 내의 관계를 식별할 수 있는 알고리즘을 배치해야 할 경우가 많아지고 있다. 이런 부분에서 인공지능/머신러닝이 생산성이나 디바이스 성능 향상에 도움을 줄 수 있다는 것이 지멘스 EDA의 시각이다.

AI/ML 아키텍처가 EDA 분야에 기여할 수 있는 혁신 요소에 대해 사위키 수석부사장은 두 가지를 들었다. 첫 번째는 반도체 설계의 규칙성을 활용해 보다 큰 설계 효율을 달성할 수 있는 기법이 중요시된다는 것이다. 여기에는 컴파일러를 설계해 이러한 설계를 검증 단계로 훨씬 더 신속하게 보내는 것이나 계층적 테스트 기법을 통해 테스트 효율성과 생산 테스트의 제조라인 적용 효율성을 높이는 것 등이 포함된다.

두 번째 혁신 요소는 아키텍처 탐색을 통해 최적의 전력곡선 운영 아키텍처를 특히 에지 기반의 AI 칩에 탑재할 수 있다는 점이다. 반도체 설계자는 아키텍처를 탐색해 RTL로 나아가는 빠르고 생산적인 경로를 찾아내고, 설계 흐름의 전통적인 부분으로 나아갈 수 있다.

한편, 지멘스 EDA는 반도체 기술의 발전에 따라 추구할 수 있는 성장 기회로 세 가지를 꼽았다. 여기에는 ▲차세대 반도체 공정기술 노드에 대한 설계 지원 및 2.5D, 3D, 실리콘 포토닉스(silicon photonics)까지 실현할 수 있도록 지원하는 기술 확장 ▲기하급수적으로 증가하는 IC 설계의 복잡성 문제를 관리할 수 있도록 지원하는 설계 확장 ▲많은 시스템 업체가 독자 칩 개발에 나섬에 따라 IC부터 패키지, PCB 및 소프트웨어, 기구 부분까지 전체를 포괄할 수 있는 시스템 확장 등이 있다.

이와 관련해 사위키 수석부사장은 “지멘스는 인공지능/머신러닝을 EDA 툴에 통합시켜 보다 나은 결과를 보다 빠르게 얻을 수 있도록 지원하고 있다”면서, “또한 지멘스는 포괄적인 디지털 트윈으로 광범위한 테스트를 수행한 후에 시스템을 제조할 수 있으며, 이를 시스템의 제조 및 전체 수명주기 개선까지 연결할 수 있도록 독보적인 포트폴리오를 제공한다”고 전했다.