AI 반도체 구조 교과서(지적생활자를 위한 교과서)

AI 반도체 혁신이
일으킨 인공지능 시대

2022년 오픈AI가 챗GPT를 발표하면서, 인공지능은 세상을 지배하는 단어가 되었다. 우리는 흔히 인공지능의 눈부신 발전을 혁신적인 소프트웨어나 알고리즘의 승리로만 생각하기 쉽지만, 사실 인공지능을 지금의 위상으로 끌어올린 주역은 또 있다. 바로 방대한 데이터를 처리하며 천문학적인 연산을 감당하는 물리적 실체, 즉 AI 반도체다. 아무리 뛰어난 인공지능 모델이라도 이를 하드웨어가 뒷받침하지 못하면 결코 현실에서 구현되지 않는다. 결국, 인공지능 시대라는 거대한 변화를 온전히 파악하려면 인공지능의 물리적 토대인 AI 반도체를 이해하는 것이 매우 중요하다.

팹리스에서 파운드리와 OSAT까지
샅샅이 들여다보는 반도체 생태계의 구조

《AI 반도체 구조 교과서》는 AI 반도체의 실체가 무엇인지 알고자 할 때, 최고의 길라잡이가 되어준다. 오랫동안 기술 산업계에서 일한 저자가 자칫 딱딱하고 난해할 수 있는 하드웨어 기술의 세계를 일반인 눈높이에 맞춰 친절하면서도 체계적으로 풀어낸 덕분이다.
먼저 저자는 현대 컴퓨터가 어떤 역사적 경로를 거쳐 지금에 이르렀는지를 설명하면서 책을 시작한다. 그리고 실리콘 · 갈륨비소 · 탄화규소 등 반도체 핵심 재료의 특성과 기초적인 반도체 물리학까지 차근차근 설명하며 우리를 점점 반도체의 세계로 이끈다. 이후 책에서는 크게 세 가지 주제를 다루는데, 독자가 처음 접하는 주제는 바로 반도체 8대 제조 공정이다.
요즘 경제 기사에서 웨이퍼 제조 · 노광 · 식각 같은 단어를 접한 적이 있을 텐데, 이것들이 바로 반도체 8대 제조 공정의 일부다. 웨이퍼 제조에서 완제품에 이르는 모든 제조 과정을 일컬어 8대 제조 공정이라 칭한다. 이 책은 상세한 설명과 그림으로 8대 제조 공정을 설명하는 데 상당한 지면을 할애한다. 책이 안내하는 대로 8대 제조 공정 지식을 쌓다 보면 난해했던 반도체 기술 뉴스도 어느새 이해할 수 있을 것이다.
또한 이러한 제조 공정의 이해는 자연스럽게 반도체 산업 생태계 전반, 즉 밸류 체인에 대한 이해로 이어지기도 한다. 슈퍼 을이라 불리는 ASML의 극자외선(EUV) 노광 기술 개발 과정에 얽힌 역사적 배경이나 칩리스 · 팹리스 · 파운드리 · OSAT 등으로 세분화된 반도체 산업 생태계를 조명하는 지점에서 낯선 하드웨어 산업의 구조가 한눈에 파악될 것이다.

AI 반도체가 등장한
역사적 기술적 맥락을 이해하다

그다음에는 컴퓨터 아키텍처의 발전과 다양한 AI 가속기의 등장이라는 역사적 · 기술적 맥락을 다룬다. 연산과 저장을 분리한 폰 노이만 구조에서 컴퓨터 시스템이 어떻게 발전해 왔는지, 왜 범용 CPU로는 무수한 행렬 연산이 필수적인 딥러닝 모델 학습에 한계가 있는지 등을 명확히 규명하려면 이 역사적 흐름 위에서 이야기를 전개해야 하기 때문이다. 이 같은 지식을 바탕으로 사태를 바라볼 때, GPU가 어떻게 AI 혁명의 선봉장이 되었는지를 이해할 수 있다. 그리고 엔비디아가 CUDA 생태계를 통해 누구도 넘볼 수 없는 철옹성을 어떻게 구축하며 세계 시장을 장악했는지도 비로소 이해된다. 저자는 이 지점에서 진정한 기술적 해자의 의미를 분명히 밝히고, 다음 AI 생태계의 승자가 되기 위한 조건과 자격을 말하기도 한다.
물론 AI 가속기에 관한 설명도 풍부하다. 신경망 처리 장치(NPU), 구글의 텐서 처리 장치(TPU) 등이 보여준 놀라운 효율성을 설명하면서, 특정 목적에 맞게 재프로그래밍이 가능한 FPGA와 주문형 반도체인 ASIC 등 차세대 AI 가속기들의 아키텍처까지 세밀하게 비교 분석한다. 여기까지 이어진 지적 여정을 함께한 독자라면 AI 반도체 생태계를 파악하는 데 필요한 개념을 거의 갖추었다고 해도 과언이 아니다.

AI 반도체의 현재와 미래를
가리키는 인공지능 시대의 나침반

이제 여러 방면에서 탐색하고 정리한 AI 반도체 지식을 바탕으로 저자는 다음 단계를 밟는다. 산업별 AI 응용 분야와 미래 경쟁력까지 모색하는 것이다. 클라우드 서버로 구성된 AI 팩토리에 집중되었던 연산이 스마트폰 · 자율주행차 · 로봇 등 단말기에서 직접 이루어지는 온디바이스(On-Device) AI 및 에지(edge) 컴퓨팅으로 확장되는 패러다임 전환을 언급하고, 스마트 팩토리 · 헬스케어 등의 분야가 어떻게 혁신될지 살펴본다. 또한 막대한 전력을 소모하는 AI 연산의 약점을 극복하기 위한 저전력 설계 기술과 외부 의존 없이 자국만의 데이터와 인프라로 AI 생태계를 구축하려는 소버린(Sovereign) AI 트렌드까지 아울러 조명한다. 글로벌 패권 전쟁의 가장 강력한 무기가 된 반도체 산업의 지정학적 흐름과 미래 생존 전략까지 읽어내는 안목을 선사한다는 점에서 이 책의 진정한 가치가 빛나는 대목이다.
AI 반도체는 이제 소수의 엔지니어나 과학자의 전유물이 결코 아니다. 다가오는 미래 산업의 흐름을 제대로 읽어내고 생존하기 위해 우리가 반드시 갖추어야 할 '현대인의 필수 교양'이다. 따라서 이 책은 기술주 투자자에게는 시장의 본질을 꿰뚫어 볼 혜안을, IT 실무자에게는 다가올 기술 트렌드를 선점할 통찰을 제공할 것이다. 물론 다른 분야의 종사자들에게도 현재의 변화를 영민하게 알아채는 안목을 기르도록 돕는다.
이 책으로 AI 반도체 산업의 방대한 생태 지도를 머릿속에 넣어보자. 이 지도가 완벽하게 그려진다면, 기업 간의 밸류 체인을 꿰뚫어 보는 데 필요한 안목을 갖춘 셈이다. 저자의 바람대로 아무쪼록 많은 이가 이 책을 '인공지능 시대의 나침반'으로 삼기를 바란다.

머리말 인공지능 시대를 떠받치는 AI 반도체의 실체

1장 인공지능과 컴퓨터 그리고 AI 반도체
컴퓨터의 탄생과 반도체 혁명
인공지능의 진화와 AI 반도체의 미래
칼럼 슈퍼을 ASML이 필립스에서 시작되었다?

2장 반도체란 무엇인가?
반도체 물리학의 기초
반도체 재료와 특성
반도체소자의 종류와 작동 원리
트랜지스터와 논리게이트
집적회로의 설계와 제조
칼럼 필립스의 또 다른 자식 NXP

3장 반도체 밸류 체인과 8대 공정
반도체 공정과 기업 분류
반도체 제조 공정의 기초
깊이 알아보는 반도체 제조 공정
칼럼 인텔이 메모리 시장 1위 업체였다?

4장 인공지능, 생각하는 기계의 탄생
인공지능 기술의 개요
인공지능의 두 기둥, 머신러닝과 딥러닝
인공지능과 신경망
대규모 언어 모델의 탄생과 발전
데이터 처리와 학습 알고리즘
인공지능 모델 훈련과 평가
AI 모델의 최적화와 경량화
칼럼 애플과 IBM, AI 반도체 전쟁의 거울

5장 AI 반도체를 이해하기 위한 배경지식
프로세싱 반도체를 먼저 알아야 하는 이유
반도체 아키텍처의 기본 구조
마이크로프로세서와 CPU
반도체 기술의 화룡점정, 패키징 기술
칼럼 AI 연산의 재료, 행렬·벡터·텐서

6장 AI 시대를 연 CPU와 GPU
인공지능 컴퓨팅의 두 축, CPU와 GPU
CPU의 구조와 작동 원리
GPU의 구조와 작동 원리
엔비디아 GPU와 CUDA
칼럼 CUDA, 엔비디아를 AI 시대의 주인공으로 만들다

7장 AI 반도체와 차세대 AI 가속기
AI 반도체 기술의 현재와 미래
AI 가속기, 인공지능의 속도를 지배하다
FPGA와 ASIC의 특징과 종류
NPU와 TPU의 구조와 특징
속도에서 효율로, AI 컴퓨팅의 전환
칼럼 엔비디아와 AMD의 GPU 경쟁

8장 AI 반도체가 혁신하는 다양한 분야
산업을 재편하고 있는 AI 반도체
이미지 및 비디오 처리 분야
음성인식과 자연어 처리
자율주행
의료 진단과 헬스케어
스마트 팩토리와 IoT
게임과 가상현실
디지털 트윈과 스마트 시티
칼럼 광통신으로 AI 데이터 병목에 대응하다

9장 AI 반도체의 미래 경쟁력
AI 반도체 산업의 생태계
반도체 EDA, 그리고 AI
반도체 저전력 설계
소버린 AI란 무엇인가?
칼럼 GPT는 반도체 산업의 구원자인가?

맺음말 AI 반도체는 인공지능 시대의 교양

AI 반도체 용어 사전
그림 및 사진 출처
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세렌딥 서울대학교에서 재료공학부를 졸업하고 동 대학원에서 복합재료 연구로 석사 학위를 받았다. 졸업 후 삼성 그룹에서 연구원으로 사회생활을 시작했으며, 이후 자동차 · 전자 · 에너지 · 플랫폼 분야의 대기업을 두루 거치며 20여 년간 엔지니어와 경영자의 관점에서 신사업 전략을 수립하고, JV 설립 및 포트폴리오 관리 업무를 해왔다. 현재 국내 굴지의 빅테크 기업에서 AI와 관련한 산업 동향을 조사 분석해 정보와 인사이트를 제공하고 있다. 기고와 강연을 통해 산업 기술 지식과 기업 현장에서 얻은 경험을 공유하고 있다.