반도체 산업은 기술 발전의 기초 체력이 되고 있습니다. 인공지능, 자율주행, 클라우드 컴퓨팅 등 첨단 기술이 빠르게 확산되면서, 반도체의 성능과 효율성은 기업 경쟁력의 핵심 요소로 떠올랐습니다. 그 동안의 반도체 기술은 얼마나 집적 가능한가? 즉, 미세공정 기술이 중요 했습니다. 그러나 반도체 미세공정이 물리적 한계에 가까워지면서, 단순 공정 미세화만으로는 성능 향상을 이루기 점점 어려워지고 있습니다. 이러한 기술적 난관을 극복하기 위해서 주목받고 있는 접근 방식이 바로 Design-Technology Co-Optimization(DTCO) 입니다.
DTCO(Design-Technology Co-Optimization)이란?
DTCO는 설계(Design)와 공정기술(Technology)을 함께 최적화하는 방법론입니다. 과거에는 반도체 설계와 공정이 별개의 단계로 진행되었지만, 이제는 두 영역이 긴밀하게 협력해야 합니다. 공정 기술의 한계를 보완하고, 설계 효율을 극대화하기 위해 두 분야를 통합적으로 고려하고 있는 추세입니다.
예를 들어, 트랜지스터 구조가 Planar에서 FinFET, FinFET에서 GAA(Gate-All-Around)로 전환되면서, 기존 설계 방법만으로는 충분한 성능을 내기 어렵게 되었습니다. 이때 설계 단계에서부터 공정 특성을 반영하면, 전력 소모를 줄이고 성능을 향상시키는 새로운 최적점을 찾을 수 있습니다. 이렇게 공정과 설계 초기 단계에서부터 서로 보완적으로 발전을 꾀하는 것이 DTCO입니다.
DTCO의 핵심 요소와 적용 사례
DTCO는 여러 기술적 요소가 복합적으로 작용합니다. 대표적으로는 공정-설계 공동 최적화 알고리즘, EDA(Electronic Design Automation) 툴의 고도화, TCAD 시뮬레이션 기반 공정 예측 등이 있습니다. 반도체 기업들은 이 기술들을 활용해, 공정 변화가 설계 성능에 미치는 영향을 사전에 예측하고 최적의 트레이드오프(Trade-off)를 찾아냅니다.
삼성전자, TSMC, 인텔 등 글로벌 파운드리 기업들은 이미 DTCO를 핵심 전략으로 채택하고 있습니다. 특히, 3nm 이하 초미세 공정에서는 DTCO 없이는 수율 확보나 전력 효율 최적화가 사실상 불가능한 것으로 판단하고 있습니다. 또한 이러한 최적화 과정에서 수많은 데이터 분석과 AI 기반 설계 보조 기술이 함께 활용되고 있습니다.
DTCO가 만드는 반도체 혁신의 미래
DTCO의 가장 큰 장점은 혁신 속도를 높이면서 비용을 절감할 수 있다는 점입니다. 설계와 공정이 분리되어 있던 과거에는 반도체 설계를 위해서 수차례의 이터레이션과 시제품 테스트가 필요했습니다. 그러나 DTCO를 적용하면 시뮬레이션 단계에서 최적화를 진행할 수 있어 개발 기간을 단축하고 리스크를 줄일 수 있습니다.
또한, 전력-성능-면적(PPA, Power-Performance-Area)의 균형을 맞추는 데에도 탁월한 효과를 보입니다. AI 칩, 고성능 서버용 프로세서, 모바일 AP 등 각 제품군의 특성에 맞춘 맞춤형 공정 설계를 할 수 있으며, 이런 노력은 바로 시장 경쟁력을 갖추는 지름길 입니다.
협력과 통합
결국 DTCO는 단순한 기술적 용어가 아니라, 공정 엔지니어와 회로 설계자가 긴밀히 협력하는 새로운 패러다임을 의미합니다. 기술의 복잡성이 높아지면서 이러한 협력 구조는 더욱 중요해지고 있습니다.
이제 반도체 혁신은 단일 분야의 발전이 아닌, 설계와 공정이 함께 진화하는 방향으로 나아가고 있습니다. Design-Technology Co-Optimization은 그 변화를 이끄는 핵심 축으로, 미래 반도체 산업의 경쟁력을 결정짓는 가장 중요한 자리를 차지할 것입니다.