GAA트랜지스터 (2) 썸네일형 리스트형 GPU와 NPU의 설계적 한계 AI 시대의 반도체는 단순한 연산 장치를 넘어 ‘데이터 폭풍’을 처리하는 고성능 엔진으로 진화했다. 하지만 성능이 높아질수록 발열 문제는 더욱 심각해지고 있다. 특히 GPU와 NPU 같은 AI 전용 칩은 높은 병렬 연산 구조와 전력 밀도로 인해 열 설계가 반도체 산업의 최대 난제로 떠올랐다.1. AI 칩의 구조적 특징과 발열 요인GPU나 NPU는 CPU보다 훨씬 많은 연산 유닛을 동시에 구동한다. 수천 개의 코어가 병렬로 작동하며, 데이터 이동과 연산이 동시에 발생한다. 이때 전력 소모는 기하급수적으로 증가하고, 그만큼 발열도 커진다. 특히 딥러닝 모델 학습 과정에서는 메모리 접근이 빈번하여 전류가 끊임없이 흐르기 때문에 열 누적이 빠르게 진행된다.2. 전력 밀도와 ‘핫스팟(Hot Spot)’ 문제AI .. 추재 킹 리우: FinFET 혁명 추재 킹 리우(Tsu-Jae King Liu) 교수는 미국 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스(UC Berkeley)의 전기공학 및 컴퓨터공학과 교수로, 현대 반도체 산업의 핵심 구조인 FinFET(핀펫) 트랜지스터를 공동 발명한 인물이다. 그녀의 연구는 미세공정 시대의 전력 누설과 성능 저하 문제를 근본적으로 해결하며, 실리콘 소자의 진화를 이끈 결정적 전환점으로 평가받는다. 또한 학문적 성취뿐 아니라 리더십과 다양성의 상징으로서, 반도체 산업의 미래 세대에게 큰 영감을 주고 있다.학문적 배경과 연구 여정추재 킹 리우 교수는 캐나다 토론토에서 태어나, 스탠퍼드대학교에서 전기공학 박사학위를 취득했다. 이후 IBM과 베어링포인트 연구소에서 근무하며 실리콘 박막 트랜지스터 및 소자 신뢰성 연구를 진행했고, 1996.. 이전 1 다음