기사 원문 - https://www.nvidia.com/en-us/industries/semiconductor/
　

AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 아시아 최대 ICT 전시회 컴퓨텍스(COMPUTEX) 2026을 맞이해 개최한 엔비디아 GTC 타이베이(NVIDIA GTC Taipei)에서 세계적인 반도체 기업 TSMC가 엔비디아 가속 컴퓨팅과 AI를 활용해 반도체 설계와 제조를 고도화하고 있다고 밝혔다.

 

반도체 공정이 첨단 노드로 진화함에 따라, 설계에서 대량 생산에 이르는 과정은 세계에서 가장 복잡한 컴퓨팅 과제가 됐다. 컴퓨팅 리소그래피, 트랜지스터 시뮬레이션, 공정 제어, 웨이퍼 검사에는 이제 대규모 시뮬레이션과 실시간 최적화가 필요하다. 동시에 물리, 이미지, 기타 애플리케이션 등을 지원할 수 있는 AI 시스템도 요구된다.

 

TSMC는 이러한 전환을 가속하기 위해 엔비디아 기술을 활용하고 있다. TSMC는 첨단 팹에서 납기 시간, 에너지 효율, 수율, 운영 생산성을 개선하기 위해 반도체 설계와 제조 수명주기 전체에 가속 컴퓨팅과 AI를 적용하고 있다.

 

엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “엔비디아와 TSMC는 30년 가까이 컴퓨팅의 한계를 도전하기 위해 협력해 왔다. TSMC는 엔비디아 AI와 가속 컴퓨팅을 팹에 도입해 시뮬레이션, 최적화, AI 기술로 세계에서 가장 복잡한 설계, 제조 과제를 해결하고 있다. 동시에 차세대 칩의 속도, 효율, 수율을 개선하고 있다”고 말했다.

 

TSMC 회장 겸 CEO 웨이저자(C.C. Wei)는 “TSMC와 엔비디아는 차세대 컴퓨팅을 뒷받침하는 첨단 기술을 토대로 오랜 파트너십을 구축해 왔다. TSMC는 팹 운영 최적화, 리소그래피, 공정 제어, 검사 전반에 엔비디아 가속 컴퓨팅과 AI를 활용함으로써 고객이 차세대 제품으로 성공을 거둘 수 있도록 기술 리더십과 제조 역량을 강화하고 있다”고 말했다.

 

TSMC, 엔비디아 쿠다-X 라이브러리와 AI로 공정 가속화

첨단 반도체 설계와 제조에는 칩 설계 이전, 트랜지스터 모델링, 공정 제어, 팹 생산성에 이르는 방대한 컴퓨팅 워크로드와 고도로 조율된 팹 운영이 필요하다.

 

TSMC는 이러한 워크로드를 가속화하기 위해 엔비디아 GPU에서 엔비디아 쿠다-X™(CUDA-X™) 라이브러리와 AI 모델을 다음과 같이 활용하고 있다:

 

Ÿ   컴퓨팅 리소그래피: TSMC는 칩 마스크 설계를 위한 리소그래피 인쇄 공정에 엔비디아 cu리소(cuLitho) GPU 가속 라이브러리를 활용하고 있다. 이 기술은 동일한 소유 비용을 유지하면서 CPU 기반 컴퓨팅 리소그래피 대비 비용 효율 또는 처리 시간을 20~50% 개선한다.

Ÿ   트랜지스터, 장비, 공정 시뮬레이션: TSMC는 반도체 소재 설계를 위해 화학 시뮬레이션을 평균 50배 더 빠르게 수행하는 GPU 가속 전자 구조 시뮬레이션 라이브러리, 엔비디아 cuEST를 활용하고 있다.

Ÿ   첨단 공정 제어: TSMC는 엔비디아 GPU에서 대규모 분석을 가속화하기 위해 엔비디아 cuML 머신 러닝 라이브러리를 활용하고 있다. 이를 통해 TSMC는 알고리즘 속도를 높이고, 수천 개 단계에 걸친 수십만 개의 공정 매개변수를 머신 러닝 모델을 위한 정밀 입력값으로 정제해 공정 변동을 대폭 줄일 수 있다.

Ÿ   팹 운영 최적화: 쿠다를 활용한 GPU 가속 스케줄링 컴퓨팅은 엔비디아 H200 GPU 기반으로 팹 생산성을 크게 개선했다. TSMC는 엔비디아 H200 GPU에서 쿠다 기반 컴퓨팅을 활용해 복잡한 제약 조건의 관리 역량을 강화했으며, 생산 경로를 간소화하고 팹 생산성을 극대화했다.

 

TSMC, 엔비디아 메트로폴리스·AI 모델로 결함 검사 고도화

반도체가 더욱 고도화됨에 따라 매우 작은 결함도 품질과 수율에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 반도체 설계와 제조에서는 더욱 빠르고 정확한 검사가 필수적이다.

 

TSMC는 첨단 결함 분류를 개선하기 위해 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis) 플랫폼과 엔비디아 TAO 툴킷(TAO Toolkit)을 활용하고 있다. TSMC는 비전 AI를 통해 나노미터 단위 결함 탐지 성능을 개선했다.

 

이러한 기능을 통해 TSMC는 공정 조건, 검사 장비, 결함 유형이 변화할 때 반복적인 라벨링과 재훈련 필요성을 줄이면서 품질 검사를 개선할 수 있다.

 

TSMC, 엔비디아 옴니버스로 팹트윈 구축 추진

첨단 반도체 팹은 지금까지 구축된 산업 시설 가운데 가장 복잡한 수준에 속하며, 장비, 소재, 로봇, 인력, 설비 시스템 전반에 걸친 정밀한 조율이 필요하다.

 

TSMC는 공정 장비 배치와 시뮬레이션 워크플로우를 평가하기 위한 가상 팹 환경 ‘팹트윈(FabTwin)’ 구축을 위해 엔비디아 옴니버스™(Omniverse™) 라이브러리 활용을 검토하고 있다. TSMC는 실제 구축에 앞서 설계 시나리오를 디지털 방식으로 테스트함으로써 복잡한 구성을 보다 유연하게 비교하고 잠재적인 제약 요인을 조기에 파악할 수 있다. 이러한 가상 우선 접근 방식은 실제 구축이나 자본 투입에 앞서 계획 효율을 크게 높이고 중요한 의사결정을 가속한다.