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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 반도체 설계에서 배우는 상생 원리

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반도체, '0'과 '1'이 공존해야 작동

실리콘 반도체 위에 프로세서나 메모리를 구현하기 위해서는 먼저 디지털 스위칭 기능을 담당하는 트랜지스터가 필요하다. 디지털 신호는 ‘1’과 ‘0’으로 표현하는데, 실제 반도체 내에서는 전자가 채워지거나 전자가 빠져 나간 상태를 의미한다. 그 상태를 만들려면 전류를 공급하기도 하고 전류를 빼 내기도 해야 한다. 이때 전류 스위치가 필요한데 그 역할을 하는 반도체 구조가 트랜지스터(Transistor)이다.

      김정호 카이스트 교수

실리콘 반도체는 대표적으로 CMOS(Complementary metal–oxide–semiconductor) 트랜지스터를 기반으로 설계되고 생산된다. CMOS는 '상보성 금속 산화막 반도체'라는 용어로도 통용된다. CMOS 트랜지스터 구조는 전력 소모가 적고, 단위 면적당 생산량이 높으면서, 신뢰성과, 수율이 높다. 인공지능 서버와 데이터 센터에 쓰이는 들어가는 반도체는 대부분 실리콘 기반 CMOS 트랜지스터 구조라고 보면 된다.

CMOS 구조에는 전류를 공급하는 스위치로 산화막 반도체 전계 효과 트랜지스터 종류인 PMOS(P-type MOS field-effect transistor) 트랜지스터가 사용되고 전류를 빼는 역할을 하는 스위치로 NMOS(N-type MOS field-effect transistor) 트랜지스터가 사용된다. PMOS, NMOS 트랜지스터가 합쳐져서 CMOS 스위치 구조가 된다. 그런데 PMOS 트랜지스터에는 전공(hole, 전자가 비는 상태)을 이용해 전류를 흐르게 하고, NMOS 트랜지스터는 전자 자체가 전류를 흐르는 특성을 이용한다.

이 두 가지의 상반된 PMOS, NMOS 트랜지스터가 같이 연결되고 협력해서 디지털 신호 ‘1’과 ‘0’을 주고 받고 저장한다. 이러한 소자들을 연결해서 회로를 만들고, 이 회로들을 연결하고, 시간에 맞추어 동작시키면 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈도 하고 궁극적으로 딥러닝 인공지능 알고리즘도 수행한다.

이처럼 실리콘 CMOS 기반 반도체에는 PMOS, NMOS 라는 서로 다른 성질의 트랜지스터가 공존하면서 조화롭게 협력해서 활동한다. 특히 각자 조화를 위해서 크기, 전류 구동능력, 스위칭에 걸리는 시간도, 균형 있게 조절하여 조화롭게 동작하도록 설계한다. 두 가지가 서로 공존함으로써 가치를 가진다. 디지털에는 ‘1’ 만 존재하지 않고 ‘0’ 만 존재할 수 없기 때문이다.

PMOS, NMOS 트랜지스터로 구성된 CMOS 인버터 회로도와 단면 구조, [출처 : 정보통신용어 해설]

반도체 송수신, 전기적 성질 맞춰야 이뤄져

인공지능 서버나 데이터센터 서버에는 빠른 속도의 데이터 처리를 위해 GPU(Graphic Processor Unit) 와 디램(DRAM)으로 구성된 컴퓨터 기판(PCB, Printed Circuit Board)이 필요하게 된다. 그 기판이 수백 장 수 천장 쌓이면 데이터 센터가 된다.

그런데 이 ‘1’과 ‘0’을 실은 데이터 전자파가 빛의 속도로 날아가는 기판 위의 회로 구조를 전송선이라고 한다. 이 전송선 위에는 전자파가 2가지 종류가 존재한다. 입사파(+z 방향으로 전진하는 전자파)와 반사파(-z 방향으로 꺼꾸로 전파하는 전자파) 2개가 공존한다. 그런데 데이터를 예를 들어 GPU 송신 회로에서 DRAM 수신회로로 보내기 위해서는 입사파만 존재해야 한다. 신호파가 반사해서 돌아오면 곤란하기 때문이다.

그러기 위해서는 전송선 뿐만 아니라 디램의 수신 회로가 서로 협조해야 한다. 그렇지 않으면 데이터가 수신되지 못하고 되돌아 간다. 데이터를 빛의 속도로 보내고 반사를 없애기 위해서는 컴퓨터의 기판 위의 전송선 뿐만 아니라 수신 반도체 회로의 임피던스(Impedance, Z)를 모두 동일하게 맞춰야 한다. 임피던스는 구조나 전송선, 회로, 소자의 전기적 성질을 나타내는 변수로, 컴퓨터나 반도체 설계 시에 항상 맞추어져야 한다.

이 과정을 임피던스 매칭이라고 한다. 우리가 생활 속에서 일상적으로 쓰는 용어로 ‘화합’, 또는 ‘협동’이리고 부를 수 있다. 혼자 성능이 좋다고 되는 것이 아니고 서로 전기적 성질을 조절해서 맞추어야 한다.

고주파 임피던스 매칭을 구현한 인공지능 AI 서버용 HBM(High Bandwidth Memory) 컴퓨터 기판 설계 패턴, [출처: KAIST]

한국 사회도 조화와 상생의 정신 필요

우리 사회는 현재 여러 가지 갈등 문제를 갖고 있다. 그것은 인간과 인류 역사의 본질이기도 하다.

정치적인 관점에서 보면 여야의 대립, 좌우의 대립, 그리고 진보와 보수의 대립이 첨예하다. 경제적인 관점에서 보면 빈부 격차의 확대, 대기업과 중소기업의 차이, 수도권과 지방의 불균형, 서울 강남과 강북의 환경차이가 있다. 그리고 대학 입시의 혼란 문제와 일부 지역의 아파트 값의 급상승이 큰 사회적인 문제를 일으키고 있다. 이 모두 나만 혹은 우리만 잘살고, 돈 벌고, 이익을 보자는 각 개인과 집단의 이익 지상주의에 뿌리를 둔다고 본다.

반도체에서 CMOS 소자의 균형과 상생의 원리를 배울 필요가 있다. 그리고 컴퓨터 신호 전송선에서 실현하는 임피던스 매칭 원리에서 협력와 상생의 원리를 배울 필요가 있다. 특히 일자리 문제와 양극화가 더욱 심해질 수 있는 4차 산업혁명 시대에 이러한 지혜가 더욱 요구된다.

 

joungho@kaist.ac.kr 

  

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]  

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타이거 우즈 탄 차량 전복·체포 [서울=뉴스핌] 이웅희 기자·한지용 인턴기자 = '골프 황제' 타이거 우즈(50)가 또 '음주 또는 약물 운전'(DUI·Driving Under the Influence) 혐의에 연루돼 체포됐다.  미국 ABC 방송과 AP통신 등에 따르면 우즈는 28일(한국시간) 미국 플로리다주 마틴 카운티 주피터 아일랜드 인근 도로에서 차량을 운전하던 중 사고를 일으킨 뒤 경찰에 체포돼 구금됐다. [서울=뉴스핌] 박상욱 기자 = 타이거 우즈. [사진=로이터] 2026.03.19 psoq1337@newspim.com 사고는 이날 오후 2시를 넘긴 시점에 발생했다. 우즈가 몰던 차량은 왕복 2차선 도로에서 다른 차량과 충돌한 뒤 전복된 것으로 전해졌다. 우즈는 큰 부상을 입지 않은 것으로 확인됐다. 다만 현장에 출동한 경찰은 우즈의 상태를 확인하는 과정에서 음주 또는 약물 영향 아래 운전을 했다고 의심했고, 곧바로 체포했다. 현재까지 우즈가 술에 취한 상태였는지, 약물 복용에 따른 것인지는 명확히 밝혀지지 않았다. 우즈의 교통사고는 이번이 처음이 아니다. 그는 2021년 2월 미국 캘리포니아주 로스앤젤레스 인근에서 차량 전복 사고를 당해 다리 등에 중상을 입고 장기간 재활 치료를 받은 바 있다. 당시 경찰은 과속과 운전 부주의를 사고 원인으로 지목했으며, 음주나 약물 정황은 없다고 결론 내렸다. 타이거 우즈. [사진=로이터] 또한 우즈는 2017년에도 DUI 혐의로 체포된 전력이 있다. 당시 그는 도로변에 정차된 차량 운전석에서 잠든 채 발견됐으며, 진통제 복용 상태였다고 진술했다. 이후 법정에서 혐의를 인정하고 벌금과 보호관찰, 사회봉사 등의 처분을 받았다. 우즈는 지난해 9월 일곱 번째 허리 수술을 받은 후 선수 생활 연장을 준비해 왔다. 우즈는 다음달 9~12일 열리는 마스터스 출전 여부를 아직 고민 중인 것으로 알려졌다. 또 다음해 열리는 아일랜드 라이더 컵의 미국 단장직 승낙 여부도 이달말까지 결정해야 하는 상황이다. football1229@newspim.com 2026-03-28 08:59
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'삼전닉스' 흔든 구글 '터보퀀트' [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 구글이 공개한 새 기술 '터보퀀트(TurboQuant)가 인공지능(AI) 반도체 시장에 파장을 일으키고 있다. KV(key-value) 캐시를 압축해 메모리 사용량을 최대 6분의 1 수준으로 줄이면서 비용과 속도를 동시에 개선한 것이 핵심이다. 다만 비용 하락이 AI 확산을 자극하는 '제번스 역설'이 작동할 경우, 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리 수요는 오히려 확대될 수 있다는 전망이 나온다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆메모리 6분의 1로…속도까지 끌어올린 '터보퀸트'27일 반도체업계에 따르면 구글이 지난 24일(현지시간) 공개한 '터보퀀트'는 대규모언어모델(LLM)의 핵심 병목으로 꼽히는 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술로, 비용과 속도를 동시에 개선할 수 있는 해법으로 주목을 받는다. LLM은 문장을 생성할 때 이전 대화 내용을 'KV 캐시' 형태로 저장해 활용한다. KV 캐시는 모델이 이미 처리한 단어들의 정보를 임시로 저장해두는 일종의 '작업 메모리'로, 같은 계산을 반복하지 않고 다음 문장을 빠르게 생성하도록 돕는 역할을 한다. 대화가 길어질수록 이 캐시가 기하급수적으로 늘어나며 GPU 메모리를 빠르게 소모한다. 그동안 업계는 연산 성능을 높이는 데 집중해왔지만, 실제 서비스 환경에서는 메모리 한계가 속도 저하와 비용 상승의 주요 원인으로 지목돼 왔다. 터보퀀트는 이 지점을 겨냥한 기술이다. 핵심은 데이터를 저장하는 방식을 바꿔 같은 정보를 훨씬 적은 용량으로 담아내는 데 있다. 기존에는 복잡한 수치 데이터를 그대로 저장했다면, 터보퀀트는 이를 '크기(magnitude)와 방향(direction)'으로 단순화해 표현한다. 구조 자체를 바꿔 압축 효율을 끌어올린 셈이다. 여기에 압축 과정에서 발생할 수 있는 오차를 최소한의 정보로 보정하는 방식이 더해졌다. 극히 적은 추가 데이터로 오류를 보정해 정확도를 유지하는 구조다. 이 덕분에 기존 압축 기술의 한계였던 성능 저하 문제를 피할 수 있었다. 구글에 따르면 터보퀀트를 적용하면 KV 캐시 메모리를 최대 6분의 1 수준으로 줄일 수 있다. 저장 용량도 기존 16~32비트에서 약 3비트 수준까지 낮아진다. 메모리 사용량이 줄어들면서 연산 속도도 함께 개선돼, 일부 환경에서는 최대 8배까지 처리 속도가 향상된 것으로 나타났다. 특히 별도의 재학습 없이 기존 모델에 적용할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다. ◆메모리주 급락에도…"수요 감소는 과도한 우려"터보퀀트가 공개되자 글로벌 금융시장이 출렁였다. 메모리 사용 효율이 크게 개선될 경우 향후 반도체 수요가 위축될 수 있다는 우려가 반영되면서 메모리 관련 종목이 일제히 하락했다. 미국 증시에서는 마이크론을 비롯한 메모리 업체 주가가 급락했고, 국내에서도 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 동반 약세를 보였다. 다만 반도체업계에서는 이를 구조적 수요 감소로 해석하기에는 이르다는 분석이 우세하다. 터보퀀트가 메모리 사용량을 줄이는 것은 사실이지만, 이는 개별 AI 모델 단위의 효율 개선일 뿐 전체 수요 감소로 직결되지는 않는다는 것이다. 오히려 비용 절감을 통해 AI 서비스 확산을 가속화할 경우 전체 메모리 수요는 증가할 수 있다는 관측도 나온다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리는 단순 저장 용량보다 데이터 처리 속도와 대역폭이 핵심 경쟁력인 만큼, 터보퀀트와 직접적인 대체 관계에 있지 않다는 분석도 제기된다. 메모리 효율화 흐름과는 별개로 고성능 메모리 수요는 성장세를 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 지난 18일 오전 경기 수원시 영통구 수원컨벤션센터에서 열린 '제57기 삼성전자 정기주주총회'에서 주주들이 HBM4, HBM4E 메모리를 보고 있다. [사진=뉴스핌DB] ◆효율 높일수록 수요 늘어…'제번스 역설' 재현할 수도효율이 높아질수록 오히려 수요가 늘어나는 '제번스의 역설'이다. 기술 발전으로 비용이 낮아지면 활용 범위가 확대되고, 결과적으로 전체 수요가 증가하는 현상이다. 이 같은 흐름은 과거 산업 사례에서도 확인된다. 1990년대 인터넷 확산 초기에는 이메일과 디지털 문서 도입으로 종이 사용량이 줄어들 것이라는 전망이 우세했지만, 실제로는 PC와 프린터 보급, 웹 문서 출력 증가가 맞물리며 오히려 종이 사용량이 급증한 바 있다. 업계에서는 이를 효율 개선이 수요 감소로 이어지지 않고 오히려 전체 수요를 확대시키는 '리바운드 효과'의 대표 사례로 보고 있다. AI 역시 유사한 경로를 따를 가능성이 크다는 분석이다. 실제 최근 사례에서도 유사한 흐름이 나타났다. 저비용·고효율 AI 모델을 내세운 딥시크(DeepSeek) 공개 당시 반도체 업종 주가가 단기 급락했지만, 이후 AI 수요 확대 기대가 반영되며 빠르게 회복세를 보였다. 김일혁 KB증권 연구원은 "터보퀀트로 메모리 사용 효율이 개선되더라도 수요 감소로 직결되기보다는 AI 활용 확대를 통한 수요 증가 요인으로 작용할 가능성이 크다"고 분석했다. 이어 "컨텍스트 윈도우 확대와 AI 에이전트 확산, 온디바이스 AI 성장 등이 맞물리면서 메모리 수요는 구조적으로 확대될 것"이라고 덧붙였다. syu@newspim.com 2026-03-27 16:54
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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