볼밸브는 개폐가 빠른 장점이 있고
게이트밸브는 기밀성이 우수합니다
즉
GAAFET은 FinFET 대비 기밀성이 뛰어나
누설 전류를 막고 저전력으로 중.고클럭을 안정적으로
유지할 수 있는 구조적 장점이 있습니다
단점은
개폐(스위칭)가 신속한 볼밸브의 특징을 가진
FinFET 대비 최고클럭 유지력은 약하다는 것입니다
지금까지는 비용 대비 효용의 관점에서 FinFET
고도화가 더 경제적이었기에 적용이 미뤄졌지만
FinFET 구조가 한계를 맞는 2 나노급 공정들에선
GAAFET 채택이 필요해집니다
특히 삼파는
FinFET에서 TSMC 대비 공정 성숙도가 뒤져
누설량이 더 컸고 파생된 문제로 고통받았기에
매력적인 GAA의 장점을 활용하기 위해 선제 도입
SF3 공정에서 엑시 2500을 양산합니다
하지만 GAA 구조로 한 첫 양산이라 그런지
FinFET 구조의 SF4 공정 엑시 2400과 뚜렷한
차이는 발견할 수 없었습니다
리틀코어를 제거하고 2.75GHz 미들코어 6개로
보강하여 GAA 구조의 장점이 드디어 나타났다고
판단합니다
리틀코어는 인텔의 E(효율)코어와 비슷하게
스케줄링 문제와 그에 따른 심각한 반응성
저하의 원인이었는데 이제 제외되었습니다
비록 SF2 공정이 TSMC의 FinFET N3 공정을
뛰어넘었다 할 순 없겠지만 아주 근소하게
따라붙었다 할 정도는 되어 보이며
벤치마크 점수 대비 떨어지는 체감 성능을 보였던
이전 세대들과는 기본적으로 다른 구성이기에
기대를 갖게 합니다
이와 더불어 작년 7월말 테슬라의 삼파와의
장기 계약은 SF2 공정 상품성에 대한 기대감을
더욱 높여 줍니다
테슬라는 분명 공정 특성 데이터를 제공받았을 것입니다
차량용 AI와 TPU, NPU 등 전문 AI 가속기는
처리 비용이 크고 효용이 낮은 FP64(배정밀도부동소수점연산)
명령어 유닛을 최소화하는 방향으로 설계되는데
이 경우 저전력 중.고클럭 프로세서가 뛰어난 전성비를 보여 줍니다
일론 머스크는 이 부분에 주목했을 것이고
이것이 삼파와의 장기 계약으로 이어졌다 추측합니다
만일 머스크가 받았던 특성 데이터가 기술적으로
정직하다면 엑시 2600이 탑재된 갤S26에서
충분히 높은 전성비와 안정적 동작을 확인하게 될
가능성이 높습니다
곧 다가올 엑시 2600 심판의 시간을 걱정보다
기대 속에 기다리는 이유
1. 엑시 2600의 코어 구성
2. 테슬라의 장기 계약
3. 글로벌 거대 자금의 베팅
이고 현실이 된다면 삼파는 TSMC의 HPC와
범용 AI 가속기 시장과는 별개로 전문 AI 가속기
시장 팹리스 고객들의 문을 열 수 있을 것입니다
우리 반도체 산업과 경제의 버팀목으로
삼성 파운드리가 자리잡기를 희망하는 것일뿐
삼전의 추가 주가 상승을 예상하는 글은 아닙니다
참고로
AI 연산은 3차원 공간 x, y, z 축에서의
벡터(크기와 방향) 표현과 계산을 확장 추상화한
개념이라 간단히 억지 부릴 수 있습니다
이런 이유로 벡터 연산에 특화된 GPU가
AI 가속기의 모태가 되었고
수백억 개 이상의 파라미터는 수백억 개 이상의
대응축에서 각각의 좌표값이 되어 고(수백억)차원
가상 벡터를 이룹니다
클라우드 AI 기업들은 수백억 개의 파라미터를 가진
딥러닝 모델들 때문에 고용량 고대역폭의
메모리를 고가에 구매하느라 고통받고 있습니다
쿠퍼티노의 먹다버린 사과도 온디바이스 AI
때문에 램크루지 전략에 차질이 생겼습니다
당연히 AI 업계는 파라미터 수를 대폭 줄이는
경량화 모델 개발에 전력을 다하고 있으며
빠른 시일 내에 완성되기만 학수고대 중입니다
언제일지 모르나
경량화 모델의 AI 서비스가 가시화되는 순간
메모리 시장은 차갑게 식을 수도 있다는 점은
항상 기억하고 있어야 합니다
모바일용 D램의 스마트폰과 달리 HBM이
탑재되는 AI 서버의 교체 주기는 상대적으로 길어
공급이 초과되면 불황의 폭은 훨씬 더 가혹할 수
있다는 점도 유념해야 합니다
