Siemens EDA: The Enabler of Software Defined Semiconductor
지멘스, 소프트웨어 정의 반도체 이네이블러
2024년 09월호 지면기사  / 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr



7년 전 지멘스가 멘토 그래픽스를 인수했을 당시 모두가 "도대체 지멘스가 뭘 하는 거지?"라며 의아해했다. 하지만, 시놉시스와 케이던스가 이제야 반도체 고객의 디지털 트윈, ‘통합’ 요구에 따라 지멘스가 간 길을 걷기 시작하면서 각각 베타 CAE와 앤시스를 인수하는 동안, 지멘스는 ‘과시’가 아닌 더 정확하고 보안성 높은 ‘AI’의 활용 잠재력에 집중하면서 소프트웨어 정의 시스템을 위한 첨단 반도체 개발, 디지털 전환에 박차를 가하고 있다. 지멘스 EDA의 마이크 엘로우(Mike Ellow) CEO와의 인터뷰를 전한다.  

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

연관기사: 우리나라의 SDV 현황과 방향  (autoelectronics.co.kr)






“시놉시스(Synopsis)나 케이던스(Cadence) 관계자가 여기 숨어 있는 것 아니죠?”
 
5월에 열린 ‘Siemens Realize Live’ 관련 기사에서 “디지털 전환, 디지털 트윈에 집중하는 기업들이 어떻게 변하고 있는지, 그 ‘방향타’가 되는 지멘스를 보는 것은 언제나 흥미롭다. 이제 그들의 포괄적인 디지털 트윈은 그것을 가속화하는 AI와 데이터(클라우드)를 어떻게 활용할 것인가로 전개되고 있다”고 쓴 적 있다. 이로부터 석 달 후인 8월 말 롯데호텔 월드에서 열린 ‘지멘스 EDA 포럼 2024’. 삼성, LG, SK하이닉스 등 국내 굴지의 반도체 기업 임직원들이 대거 참가한 가운데 펼쳐진 이 포럼의 인터뷰 자리에서 지멘스 EDA의 마이크 엘로우(Mike Ellow) 신임 CEO는 AI에 대한 이야기를 하는 도중 (마치 스파이 놀이를 하듯) 뒷쪽의 프레젠테이션 장막을 들추는 시늉을 하며 이렇게 말해 폭소를 유발했다.   

‘그래! AI야!!!’ 

분명히 이것은 EDA 분야의 경쟁사와 차별되는, 그들이 앞서고 있다는 ‘힌트’로 여겨졌다. 
7년 전 지멘스가 멘토 그래픽스(Mentor Graphics, 현 지멘스 EDA)를 인수했을 때 모두가 ‘지멘스가 도대체 뭘 하는 거지?’라고 했지만, 업계의 투톱인 시놉시스와 케이던스가 이제야 반도체 고객의 디지털 트윈, ‘통합’ 요구에 따라 지멘스가 간 길을 걷기 시작하면서 각각 베타 CAE와 앤시스를 인수하는 동안, 지멘스는 ‘과시’가 아닌, 더 정확하고 보안성 높은 ‘AI’의 활용 잠재력에 집중하면서 소프트웨어 정의 시스템을 위한 첨단 반도체 개발, 디지털 전환에 박차를 가하고 있다.

엘로우 CEO는 청중을 대상으로 한 기조강연, 미디어 인터뷰에서 이런 자신감과 경쟁력을 반영하듯 삼성, TSMC, 인텔 등 대형 고객 사례, 그리고 ▶지멘스 EDA의 최근 실적 소개를 시작으로, ▶왜 지멘스에서 EDA가 최우선인지 ▶소프트웨어 정의 시대의 반도체 요구[3DIC와 칩렛(Chiplets)]와 포괄적 디지털 트윈은 무엇인지 ▶AI를 내재한 지멘스의 앞선 EDA 기술 지원은 어떤 것인지를 말했다.       







일취월장, 지멘스 EDA      

지멘스 EDA는 전 세계적으로 36만 명의 직원을 두고, 연 800억 유로(120조 원)의 매출을 올리는 지멘스의 일부다. 지멘스가 멘토 그래픽스를 인수했다는 것은 EDA에 대한 별도 분기 실적이 공개되지 않기 때문에 많은 사람이 ‘지멘스가 EDA 비즈니스를 잘하고 있는지’를 잘 알지 못한다는 의미다. 하지만 놀랍게도 지멘스 EDA는 꽤 잘하고 있다.  

지멘스 EDA의 주요 경쟁자는 시놉시스와 케이던스(지멘스는 업계 3위)인데 이들의 주요 성장 동력은 ‘반도체 IP’다. 이를 제외한 (지멘스 EDA는 실리콘 IP를 갖고 있지 않다) 순수 EDA 비즈니스만 비교하면, 지멘스 EDA의 매출 성장은 연 14% 이상으로 경쟁사를 뛰어넘는다. 엘로우 CEO는 이런 지멘스 EDA의 성장과 위상부터 설명하기 시작했다. 

지멘스는 2023년 4/4분기 역사상 가장 큰 실적을 기록했는데 여기에는 EDA의 기여가 컸다. 롤랜드 부시(Roland Busch) CEO와 랄프 토마스(Ralf Thomas) CFO는 ‘(지멘스 EDA가 속한) 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 팀이 무려 13건의 대형 계약, 75%의 놀라운 성장을 기록한 EDA에 힘입어 30%의 매출 성장을 달성했다’며 직접적으로 EDA를 강조했다. 이뿐 아니라, 지멘스 EDA가 전체 지멘스에서 ‘투자 우선’임을 공고히 했다.  

“누군가는 ‘단지 한 분기일 뿐인데, 뭐가 그리 대단하냐!’고 폄할 수 있지만, 이는 올해 2/4분기까지도 이어지고 있습니다. 이때에도 토마스 CFO는 ‘디지털 인더스트리 소프트웨어 팀은 반도체 고객의 높은 EDA 수요와 함께 두 자릿수 주문 성장과 1.0을 훨씬 상회하는 수주 대비 매출 비율(book-to-bill)을 달성하며 50% 이상 성장한 EDA 사업에 힘입어 19%의 높은 성장을 달성했다’고 언급했습니다. 이 역시 사상 두 번째로 큰 분기였습니다.” 엘로우 CEO가 말했다.

잇따른 호성적, 그룹의 최우선 투자처란 점이 중요한 것은, 지멘스 EDA의 기술을 활용하는 고객에게 지멘스 EDA가 강력한 파트너로서 잘하고 있고, 고객이 의지할 수 있는 지속적인 기술이 될 수 있으며, 대규모 투자 우선순위에 있는 만큼 미래 기술 혁신에도 확실히 기여할 수 있다는 의미이기 때문이다.  

지멘스 EDA 코리아의 김준환 CEO는 “올해 지멘스의 투자에서 가장 인상적인 것이 바로 지멘스 EDA(멘토 그래픽스를 포함해) 역사상 가장 큰 인력 증가가 있었다는 점입니다. 이 대규모 충원은 마케팅, 인사, 재무 부서 확장, 더 많은 영업, AE 채용을 배제한, 전적으로 R&D에만 초점을 맞추고 있습니다. R&D 인력 20%를 늘렸는데, 한국 R&D 인력도 2배 이상 늘렸습니다”라고 지원했다. 








소프트웨어 정의와 EDA의 과제 

지멘스는 왜 EDA에 막대한 투자를 할까?
 
팬데믹 발생으로 모두가 격리된 동안 스마트폰과 노트북을 통해 연결성이 유지되면서 이런 모든 디지털 기기의 근간인 반도체가 크게 부각됐고, 차량용 반도체를 포함한 전체 공급망 위기를 겪으면서 반도체는 국가적 전략 자산으로 각인됐다. 결정적으로, AI의 등장과 폭발적 성장은 막대한 양의 반도체와 기술적 진보, 설계의 혁신을 요구하고 있다. 이뿐 아니라 갈수록 중요해지는 지속가능성 문제도 반도체 볼륨에 달렸다.
향후 몇 년 동안 증대될 반도체 제조능력을 고려할 때 반도체 산업은 2030년까지 1조 달러 규모(1,330조 원)가 될 전망이다. 0에서 5,000억 달러로 성장하는 데는 25년이 걸렸지만, 5,000억 달러에서 1조 달러로 성장하는 데 채 10년도 걸리지 않는다. 

엘로우 CEO는 EDA의 과제에 대해 말하기 시작했다. 
“자동차를 생각해봅시다. 과거에는 엔진, ECU, 반도체 관련 요구사항을 설정하고, 각각의 팀이 독립적으로 작업한 후 이를 다시 합쳐 최종적으로 동작하도록 했지만, 지금은 소프트웨어 정의 자동차(SDV)와 함께 모든 것이 변했습니다. 우리가 서비스하는 많은 산업에서 차별화 요소는 소프트웨어가 됐고, 이런 소프트웨어 정의 시스템은 새로운 반도체로 가능합니다. 이것이 바로 지멘스가 반도체 산업의 잠재력과 EDA를 보는 관점입니다.”  

소프트웨어가 제품, 자율주행과 모빌리티 서비스와 같은 서비스와 기능, 이에 대한 아키텍처, 반도체까지 모든 것을 정의하는 시대가 되면서 전체 시스템 설계 방식을 완전히 바꾸고 있다. 소프트웨어 변화가 새로운 반도체 구성으로 이어지면, 예를 들어 다른 전력 요구사항, 다른 냉각 시스템 요구, 인클로저나 배터리 구성까지 영향을 미친다. 즉, 반도체는 훨씬 더 복잡한 대형 제품의 일부가 됐고 생태계 자체가 변했다. 반도체 차원에서는 필수적인 하드웨어(맞춤형 컴퓨팅 플랫폼)의 높은 성능, 효율성, 공간, 데이터 처리 속도, 열 관리, 전력 소비 등의 측면이 3DIC, 칩렛과 같은 혁신을 요구하고 있다. 따라서 반도체 회사는 특정 소프트웨어 워크로드에 맞게 칩을 조정하면서 복잡한 최종 시스템의 설계를 최적화하고 신속하게 검증, 구현, 제조, 배포하기 위해 폭넓은 협업과 올바른 기술 채택이 필요하다.

“EDA 관점에서 이는 더 적고 경험이 부족한 엔지니어들이 이전보다 더 많은 일을 할 수 있도록 어떻게 지원할 것인가의 문제로 다가오며 이것은 AI에 대한 것입니다. 또, 제조 공간에서 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하고, 더 작은 반도체를 설계하고 제조할 수 있어야 합니다. 마지막으로 소프트웨어에 의해 구동되는 복잡한 멀티 도메인 시스템 설계를 가능케 하는 환경을 구축해야 합니다.”









포괄적 디지털 트윈과 3DIC  

이를 구현하는 핵심기술인 3DIC를 위해서는 선도적인 기술과 제조 역량이 필요하다. 소프트웨어 정의 시스템을 가능케하는 3DIC, 칩렛을 추진할 수 있는 일련의 솔루션과 방법론, 기술이 필요하다. 그리고 이를 위한 방법론, 이는 디지털 트윈 개념에서 출발하고, 지멘스가 멘토 그래픽스를 품은 이유다.

“모두가 칩 설계, 이종접합, 첨단 공정, 공급망 관리 등에 대한 반도체 생태계에 대해 이야기합니다. 반도체는 더 큰 무언가와 연결되고, 이것은 우리의 세계에 영향을 미칩니다. 기업과 그들 기술의 비전, 생태계와 세계에 대한 고민을 지멘스 EDA가 도울 수 있습니다. 왜냐고요? 지멘스가 전 세계적으로 가장 다양한 산업, 기술, 고객에 대한 솔루션을 보유하고 있기 때문입니다.”

지멘스는 디지털 전환 전략 및 해법, ‘포괄적인 디지털 트윈’을 완성하기 위해 거의 10년간 막대한 투자를 했고 지속적인 발전을 위해 연구개발, 새로운 파트너십 구축, 기업 인수를 해 왔다. 멀티 도메인, 소프트웨어, 패키징, PCB, IT/OT, 에지 투 클라우드 등 모든 것을 통합하는 포괄적인 디지털 트윈 완성을 위해 크고 작은 37개 회사를 인수해 지식을 더하면서 무려 80억 달러(11조 원)를 투입했다. 이는 폭넓은 기술과 그 데이터를 근간으로 디지털 세계가 현실 세계를 얼마나 자신 있게 예측할 수 있는가를 위한 것이면서, 광범위한 산업에서 조달, 개발, 생산, 관리, 서비스 등 모든 과정을 개선하기 위한 것이다. 

엘로우 CEO는 “디지털 트윈은 가상 세계에서 실물 세계에서 일어나는 일을 높은 정확도로 재현하는 제품 제조 과정을 말합니다. 소프트웨어가 주요 산출물이 되는 디지털 전환입니다. 회사가 내리는 첫 결정은 무엇을 소프트웨어로 할지, 무엇을 하드웨어(반도체)로 할지이고, 이 결정이 디지털 트윈의 핵심으로 작용해 현장에 배치된 자산까지 연결합니다.”

디지털 트윈을 통해 가속화된 시스템 설계는 가상에서 시스템 아키텍처의 설계, 검증 및 초기 아키텍처 탐색을 수행하면서 실제 또는 합성된 소프트웨어 워크로드를 실행해 볼 수 있는 환경을 제공한다. 또한 반도체 수명주기 관리 개념은 시스템이 작동 중일 때 나오는 정보를 이해하고, 성능 요구사항을 이해하고 시스템을 애플리케이션에 맞게 조절하게 한다. 그렇게 되면 반도체에 내장된 모니터를 사용해 시스템 동작을 조정하고, 건강에 대한 정보를 추출해 예측 유지보수나 부품 교체 시점을 파악하는 등 많은 새로운 가능성도 열린다. 

“EDA의 초점은 칩의 밀도를 높이고 이종 제품 통합 범위를 확장하는 것입니다. 지금 3DIC는 지멘스 EDA의 포트폴리오 전반에 영향을 미치고 있습니다. 대부분 3DIC, 칩렛은 대기업에 의해 구현되고 있고, 이런 기술은 비싼 비용과 대규모 설계 팀을 요구하지만, 모든 잠재력을 열기 위해서는 생태계 전체가 사용 가능한 기술과 접근 가능한 공정으로 다양한 애플리케이션을 위한 3DIC 패키지를 신속하게 만들 수 있어야 합니다. 첨단 노드 설계도 마찬가지입니다. 지멘스 EDA는 고객보다 앞서 반도체 확장과 이를 생산할 제조 역량을 활용할 수 있는 기술 세트를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.”








진화하는 포트폴리오

엘로우 CEO는 지멘스 EDA가 연초 발표한 완전히 새로운 세대의 하드웨어 플랫폼을 소개했다. 지멘스 EDA의 최신 반도체 프로토타이핑 및 검증 시스템 ‘Veloce™ CS’는 업계 최초로 하드웨어 검증에 대한 ▶에뮬레이션(Veloce™ Strato CS) ▶엔터프라이즈 프로토타이핑(Veloce™ Primo CS) 솔루션과 소프트웨어 검증에 대한 ▶소프트웨어 프로토타이핑(Veloce™ proFPGA CS) 솔루션을 모두 제공한다. Veloce™ CS는 일관성(congruency), 모듈성, 특히 속도를 제공해 4,000만 개 게이트부터 최대 400억 개 이상 게이트를 통합하는 대규모 설계를 매우 빠르고 안정적으로 수행하면서 검증 주기당 비용을 절감토록 한다. 

또, 지멘스 EDA는 AWS와의 파트너십 확장의 일환으로, PAVE360을 통해 하드웨어와 소프트웨어를 동시 개발하면서 SDV 설계 단계를 ‘Shift-left’ 방식으로 검증함으로써 자동차 산업의 혁신을 촉진토록 하고 있다. PAVE360에는 자동차의 특정 워크로드를 위해 구축된 ARM의 IP와  기능 시스템 소프트웨어, 지멘스의 Simcenter™ Prescan과 같은 시뮬레이션 및 알고리즘 개발 툴, 혼합 충실도(mixed-fidelity) EDA 모델링 및 시뮬레이션 엔진이 포함돼 있다.

최신 ‘Calibre 3D Thermal’ 솔루션의 경우는 3DIC 개발과 관련된 열 문제를 해결한다. Calibre 3D Thermal에 내장된 열 엔진은 과거 멘토 그래픽스의 Flotherm을 기반으로 한다. 

2030년까지 1,000억에서 1조 개의 트랜지스터를 다뤄야 하는 칩렛의 복잡성에 대해 지멘스 EDA는 삼성, TSMC, 인텔 파운드리 등 전 세계 주요 기술 팹들과 함께 3DIC 개념을 실현하려 신중히 작업하면서, 3DIC 디자인, 검증, 열 및 다중 물리학, 제조에 대한 아이디어와 솔루션을 개발 중이다. 

엘로우 CEO는 “3DIC는 패키징 뿐 아니라, 발열로 인한 스트레스와 같은 1차적 문제, 또 소프트웨어, 전기/전자, 기계적 요소, 그리고 여러 구성요소가 포함된 시스템 자재명세까지 고려해야만 합니다. 우리는 EDA 뿐 아니라 제품 수명주기 관리 소프트웨어, 기계 설계 소프트웨어 등 모든 다중 물리학 엔진을 포함해 3DIC 문제를 해결할 수 있는 모든 기술 자산을 가진 유일 회사로 독보적인 위치에 있습니다”라고 강조했다. 

한편, 3 ~ 7나노미터 공정이 큰 성장을 보일 것으로 예상되는 첨단 노드 부문에서 지멘스 EDA는 상위 50대 반도체 회사 중 98%에 설계 및 제조 솔루션 Calibre를 제공하고 있고, 상위 10대 반도체 회사 중 7곳에 진단 솔루션인 Tessent를 제공하고 있다. 또 갈수록 많은 주요 반도체 회사가 반도체 설계 과정의 변동성, 안정성, 성능, 수율을 높이는 데에 Solido를 채택하고 있다.
 







AI를 위한 AI의 활용

지난 10년간 많은 기술이 과대 광고돼왔고 AI도 이런 기술로 여겨지기도 했지만, 지멘스는 AI의 발전과 가능성을 확신하고 있다.
 
엘로우 CEO는 “우리 기술에는 이미 AI가 내장돼 있지만, 몇 가지 흥미로운 점이 있습니다. 우리는 검증 가능한 AI(Verifiable AI)를 신뢰합니다. AI 알고리즘이 환각(hallucination) 현상으로 잘못된 결과를 내놓지 않도록 반복가능하고 예측가능한 결과를 얻을 수 있도록 합니다. 특히 안전이 중요한 기능에서 매우 중요합니다. 또, 이런 모델을 훈련시키는 데 필요한 데이터가 고객 데이터이기 때문에, 이 데이터는 경쟁사에 노출되지 않는 것이 중요합니다. 이것이 우리가 AI 솔루션을 다루는 방식입니다”라고 말했다. 

지멘스 EDA의 솔루션에서 AI는 핵심기술, 프로세스 최적화, 확장 가능한 개방형 플랫폼 제공 등의 세 가지 주요 영역에 구현되고 있다. AI의 활용은 엔지니어의 지능을 강화하고 생산성을 높이며, 설계 그룹 내에 존재하는 지식을 포착하는 데 중점을 두며, 반도체 설계에 대해 더 깊은 통찰을 제공해 문제의 근본 원인을 이해하고, 잠재적 문제를 피하는 데 도움을 준다. 특히 검증 가능성, 추적 가능성 및 개방성은 EDA 환경에서 AI의 핵심 요소다. 

AI는 지멘스 EDA의 소프트웨어에서 다양한 기술에 여러 방식으로 적용돼 있다. 예를 들어, 설계 및 제조 솔루션 Calibre는 설계부터 대량 생산까지 NPI를 가속화하기 위해 DRC/LVS/PEX/DFM/REL 검사, 수율 분석 및 신뢰성 최적화뿐만 아니라, 리소그래피 모델링, RET 및 OPC를 위한 더 빠르고 정확한 툴을 제공한다. 또 복잡한 SoC 설계의 검증과 디버깅을 가속화한다. AI 전력 모델과 통합된 Veloce 에뮬레이션은 전통적인 방법보다 훨씬 빠른 속도로 매우 정확한 RTL 설계 전력 추정을 제공한다.

AI는 새로운 프로세스와 기능을 구축하고 데이터를 이해해 이전에 알려지지 않은 유용한 절충안을 찾기도 한다. 예를 들어, 디지털 검증을 위한 Questa Verification IQ는 커버리지 클로저를 훨씬 더 빨리 접근할 수 있게 하고, Solido는 아날로그 IC의 설계, 특성화 및 시뮬레이션을 더 빠르고 정확하게 수행한다. 

최신 LLM과 생성AI도 EDA 툴 사용 방식을 변화시킨다. 생성AI는 엔지니어들이 지식을 저장하고 공유하기 쉽게 하며, 도메인 간 정보의 추상화를 자동화하고 설계 생성 및 시스템 최적화를 가속화한다. 예를 들어, Xpedition, HyperLynx 및 PADS Pro는 PCB를 설계할 때 실시간 머신러닝 모델을 사용해 마지막 명령을 기반으로 다음 명령을 예측할 수 있다. 설계 최적화 안내도 한다. 

“우리는 생성AI를 더 많이 적용해 더 나은 설계 통찰력을 제공하고 디자이너들이 더 빠르게 작업을 완료할 수 있도록 끊임없이 연구하고 있습니다. 지멘스는 칩 메이커가 아니어서 NVIDIA와 같은 회사가 될 수는 없지만, 한국에서 제2, 제3의 NVIDIA 나올 때까지 고객사를 돕고 함께 달릴 것을 약속드립니다.” 김준환 CEO가 말했다.  





<저작권자 © AEM. 무단전재 및 재배포, AI학습 이용 금지>

PDF 원문보기

본 기사의 전문은 PDF문서로 제공합니다. (로그인필요)
다운로드한 PDF문서를 웹사이트, 카페, 블로그등을 통해 재배포하는 것을 금합니다. (비상업적 용도 포함)

  • 100자평 쓰기
  • 로그인



TOP