비하인드 인포메이션

PIC 및 EIC 통합, 광학 패키징 및 TSMC의 고대역폭 솔루션의 주요 기술적 과제 및 발전 사항 해결 NVIDIA는 미국에서 열린 IEDM 2024 Global Semiconductor Leadership Conference에서 AI GPU 기술을 선보이며, 중장기적으로 실리콘 포토닉스 기술이 AI 데이터 센터 내 칩 간 연결에 상당한 이점을 제공할 수 있다고 강조했습니다. 이 성명은 반도체 산업에서 상당한 주목을 받았으며, AI 기술 발전을 주도하는 실리콘 포토닉스의 잠재력을 강조했습니다. 실리콘 포토닉스(SiPh)는 인터넷 트래픽의 폭발적 증가와 더 높은 속도와 더 낮은 전력 소비에 대한 데이터 센터의 수요 증가로 인해 필수적이 되고 있습니다. SiPh가 필요한 이유는 다음과 같습니다.고속 데이..

TSMC는 65%의 시장점유율과 830억 달러의 매출로 파운드리 시장을 선도하고 있으며, 삼성, SMIC, UMC, GlobalFoundries와 같은 경쟁사를 훨씬 앞지르고 있습니다. 대단한 회사..

AI 데이터 센터 공급망에는 글로벌 업계 선도업체의 전력, 냉각, 자동화, 캐비닛, 보안 및 백업 시스템 공급업체 지도 AI는 nvida칩만 있는것이 아니고 데이터센터의 공급망이 지원이 되어야 합니다.아래 회사를 눈여겨 보세요

결국 기본에 따라 결정됩니다. 고객 중심 기업인가, 이익 중심 기업인가.  결국 기본에 따라 결정됩니다. 고객 중심 기업인가, 이익 중심 기업인가.만약 회사가 10년 동안 매년 70%씩 성장한다면 어떻게 될까요? 첫해 매출이 3,000만 달러 라면 10년차에는 60억 달러 가 될 것입니다 . 그런 속도로 사업을 성장시키는 것이 정말 가능할까요? 그리고 가능하다면 그 CEO는 어떤 반응을 받을까요? 하지만 다른 누군가가 다른 회사가 그런 종류의 성장을 이루도록 도왔다면 어떨까요? 아마도 사람들이 "그런 자선가를 어디서 찾을 수 있니?"라고 말하는 것을 들을 수 있을 것입니다. 하지만 그런 사업이 있습니다. 그 사업, 그 사업 모델을 살펴보고 삼성의 어두운 미래에 대해서도 생각해 보겠습니다. 엔비디아, 한때..

차세대 HBM4의 공급 상황은 주로 삼성의 개발 진행 상황을 둘러싼 불확실성에 달려 있습니다. 특히 SK 하이닉스는 HBM4가 MR-MUF 스태킹 방식을 계속 활용할 것이라고 공개적으로 발표했습니다. HBM4와 이전 버전의 HBM 간의 가장 큰 차이점은 베이스 다이 프로세스에 있습니다. DRAM 제조업체에서 전통적으로 생산한 DRAM 프로세스 대신 베이스 다이는 파운드리의 FinFET 기술을 채택할 것입니다.베이스 다이는 AI 칩 GPU와 DRAM을 연결하는 중요한 구성 요소로, HBM 하단에 위치하며 GPU와 메모리 사이의 컨트롤러 역할을 합니다. SK하이닉스가 TSMC와 협력하여 HBM4 베이스 다이를 개발하고 있다고 합니다. 다양한 고객 요구에 부응하기 위해 진행 중인 개발에는 TSMC의 12FFC..

DeepSeek: 중국 AI의 새로운 전선이 업계 거인들을 충격에 빠뜨린다2가지 획기적인 기술과 AI 거물들이 놀란 6가지 이유 살펴보기2023년 사모펀드 High-Flyer Quant 가 설립한 AI 기업 DeepSeek은 짧은 역사에도 불구하고 빠르게 AI 분야의 초점이 되었습니다. 이 회사의 최신 혁신인 DeepSeek-V3 모델은 인상적인 6,710억 개의 매개변수를 자랑하며 성능과 비용 효율성의 균형을 위한 새로운 벤치마크를 설정했습니다. 하지만 DeepSeek을 진정으로 돋보이게 하는 혁신은 무엇일까요?저비용의 2가지 핵심 기술 DeepSeek은 2년 만에 557만 달러의 비용으로 고성능 AI 모델을 개발하는 데 성공했는데, 이는 OpenAI의 GPT-4 훈련 비용 6,300만 달러와 대조적이..

비용 문제에도 불구하고 고속, 저전력, 소형 솔루션으로 Die-to-Die 연결 혁신반도체 및 AI 분야 혁신을 위한 3가지 핵심 추진력 하이브리드 본딩을 통한 상호 연결 확장 :칩 상호연결을 위한 고급 하이브리드 본딩 기술의 미세 사진입니다.결합 계면을 미세하게 나타낸 그림. 결합 계면, 상부 패드, 하부 패드의 치수(예: 3μm, 1μm)에 대한 주석이 달려 있습니다.이 혁신은 칩 간의 더 효율적이고 밀도 있는 연결을 가능하게 하는 데 초점을 맞춥니다.고급 메모리 통합 :메모리 계층과 통합 전략을 설명하는 피라미드 다이어그램입니다.기본에는 SSD 스토리지가 있는데, 용량은 크지만 속도와 에너지 효율성은 낮습니다.위쪽으로 갈수록 더 높은 성능과 에너지 효율성을 위해 영구 메모리, DRAM 시스템 주 메..

점점 미세공정의 DRAM 노드의 패터닝 공정을 특성화할 때, CDSEM장비를 사용한 측정은 여전히 확률론적 제어에서 CD(Critical Dimension) 측정을 위한 가장 신뢰할 수 있는 도구입니다. 홀(Hole)/필라(Pillar)와 같은 설계 특징이나 수직/수평 라인 등 다양한 디자인에 대해 스캐너 설정은 포토레지스트에서 초점과 노출량이 다를 수 있습니다. 최적화된 패터닝 조건과 에칭 공정을 선택하는 것은 CDSEM 레시피와 분석 방법을 최적화하지 않으면 점점 더 어려워지고 있습니다. 현재 측정 기술자들은 패터닝, 에칭, CDSEM 설정 및 회로 설계에 대한 지식을 모두 이해해야 공정 특성화를 제대로 수행할 수 있습니다.다음은 Google 검색에서 가져온 DRAM 저장 노드 랜딩 패드 공정과 관련..

삼성전자가 TSMC에 밀리는 그 시점은 10나노공정에서 판세가 바뀌었으며, 책안의 '나이크호크 프로젝트'라는 눈에 띄는 노력이 이었던것 같다. 이런 근무는 한국이 반도체에 사활을 걸고 따라갔단 90년후반~20년초반의 그 모습이고,,현재 삼성전자는 이런 형태의 근무가 이루어질수 없고, 또는 그렇게 할수도 없는 초식공룡이 되었다. 기술력이 중요하지만, 반도체의 싸움은 시간과 인력의 싸움이다..하나라도 밀리면 격차가 벌어지는 것은 순식간이고... 이 격차를 따라잡기에는 다시 많은 비용과 노력이 필요하다.  TSMC가 앞서가는 이유는 아래와 같이 패킹징기술에 대한 빠른 선행투자였다

ASML Holding (NASDAQ:ASML) and KLA Corporation (NASDAQ:KLAC).  반도체 장비 업계는 중장기적으로 반도체 수요와 복잡성이 증가할 것으로 예상됨에 따라 여러 가지 호재를 맞고 있습니다. ASML과 KLA의 탁월한 시장 지위와 전략적 발전은 반도체 업계에서 매력적인 기업의 주식 투자 대상입니다. ASML은 리소그래피 공정을 주도하고 있습니다. KLA는 반도체 계측 및 검사 분야의 확고한 선두주자입니다. 반도체 수요와 복잡성이 빠르게 증가하는 가운데, 웨이퍼 팹 장비(WFE) 수요도 장기적으로 증가할 것입니다. 더 작은 칩에서 더 높은 성능을 달성하기 위한 끊임없는 노력에서, 두 회사는 각기 다른 방식으로 혜택을 받을 수 있는 고유한 위치에 있습니다. 위험 요소는..