SK하이닉스 "'피직스 AI도 코딩하듯…엔비디아와 '바이브 모델링' 구상"
대본
- 지민이번에는 SK하이닉스가 인공지능을 반도체 연구개발에 어떻게 쓰려는지 이야기해 볼게요. 기사에 따르면 기존에는 시뮬레이션 모델을 만들고 실제 측정값에 맞춰 보정하는 데 시간이 많이 걸렸다고 해요.
- 상현그렇군요. 그럼 지금까지는 무엇을 하는 방식이었던 건가요?
- 지민반도체 공정과 소자의 물리 현상을 TCAD라는 시뮬레이션 도구로 계산해 왔어요. 그런데 기술 변화 주기가 짧고 공정이 복잡해서, 연구 단계에서 얻을 수 있는 데이터가 제한적이라 정확한 예측이 어려웠다고 설명하고 있어요.
- 상현그 부분을 인공지능으로 보완하려는 거군요. 구체적으로 어떤 성과가 나왔나요?
- 지민엔비디아와 함께 식각 공정 시뮬레이션에 GNS 기반 인공지능 모델을 적용했더니, 형상 변화를 0.1초 안에 예측했다고 해요. 대규모 물리 시스템에서는 GPU 병렬 처리를 활용해 CPU 대비 30배 이상 빨라졌다는 내용이에요.
- 상현0.1초면 상당히 빠른 수준이네요. 그런데 이건 아직 실험 단계인 건가요, 아니면 실제 적용된 건가요?
- 지민기사에서는 성과를 확보했다고 설명하고 있지만, 모든 공정에 적용됐다는 내용은 없어요. 확인된 것은 식각 공정 시뮬레이션에서의 결과라는 점이에요.
- 상현그럼 이번 구상의 핵심은 무엇인가요?
- 지민피직스 인공지능 모델 자체를 인공지능으로 쉽게 만들 수 있는 환경을 구축하겠다는 거예요. 김정한 팀장은 이를 바이브 모델링이라고 표현했어요.
- 상현바이브 코딩처럼 모델을 만든다는 뜻이군요. 그러면 기존 도구와는 어떻게 연결되나요?
- 지민피직스 인공지능 라이브러리와 예제, 기존 TCAD 시뮬레이션 툴, 외부 깃허브 소스코드를 효율적으로 연계하는 방향을 엔비디아와 함께 그리고 있다고 해요.
- 상현기술 용어가 많아서 조금 어렵게 느껴지는데, 쉽게 정리하면 어떻게 볼 수 있을까요?
- 지민요리에 비유하면, 기존에는 레시피를 하나하나 직접 계산해서 맛을 맞췄다면, 이제는 인공지능이 맛의 패턴을 학습해 빠르게 예측해 주는 주방 도구를 만드는 셈이에요.
- 상현그 비유 덕분에 이해가 훨씬 쉬워졌네요. 결국 연구 속도와 생산성을 높이는 것이 목표라는 말씀이시죠?
- 지민맞아요. SK하이닉스는 엔비디아와 협력해 반도체 연구의 생산성을 높이는 방향을 만들어 가겠다고 밝혔어요.
AI 진행자 상현·지민이 원문 기사를 바탕으로 나눈 대화입니다. 정확한 내용은 원문 기사를 확인하세요.