공부 기록 블로그 (ง •̀_•́)ง

• CPU(Central Processing Unit) : 대표적인 시스템 반도체. 그러나 기억을 못함
• RAM(Random Access Memory) : 단기기억을 담당하는 메모리 반도체. CPU가 일할때 필요한 데이터를 잠깐 기억함. 휘발성
• ROM(Read Only Memory) : 장기기억을 담당하는 메모리 반도체. 처리속도 느림. 비휘발성(컴터꺼진후에도 데이터 저장되어있음)

CPU는 컴터의 두뇌라서 PC를 구입할때 CPU성능을 최우선으로 보는 사람들이 많다. 그러나 CPU의 성능이 좋아도 혼자서는 암것도 못함. CPU와 함께 일하는 RAM이 뒷받침되어야 빠르게 일처리됨. RAM 용량이 크면 CPU가 RAM에 더 많은 프로그램을 올려놓고 작업할 할수 있어 일처리속도가 빨라진다. "다다익램"이란 말이 괜히 나온게 아님.

시스템반도체

컴터의 두뇌역할 CPU / 그래픽처리 특화 GPU / 스마트폰이나 태블릿 PC의 두뇌역할 AP / 인공지능 시대에 떠오르는 AI 반도체 (NPU등)/ 빛을 전기 신호로 바꿔주는 이미지 센서 CIS

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CPU의 구성과 작동 원리

CPU의 성능 아는 방법 : 코어(Core), 스레드(Thread), 클럭(Clock), 아키텍처(Architecture)에 따라 달라진다.

• 코어 : 산술 논리 유닛에 해당하는 CPU의 핵심 부품으로 코어의 수는 CPU가 가진 물리적인 두뇌의 수를 나타낸다. 작업자 수
• 스레드 : CPU가 처리할 수 있는 작업의 최소 단위. 소프트웨어적으로 동시에 몇가지 일을 처리할수 있냐. 1스레드는 한손을 쓰는것, 2스레드는 양손을 쓰는것
• 클럭 : CPU가 얼마나 빠른 속도로 일을 처리하는지를 나타내는 지표. 단위는 헤르츠(Hz). CPU와 메모리가 데이터를 주고받을 때, 정해진 시점에 작업을 할 수 있도록 신호를 주는 역할을 한다.
• 아키텍처 : CPU가 어떤 명령어 체계를 사용하고, 해석과 연산을 어떻게 분배할 것인지, CPU와 주변 부품들의 구성과 동작에 대한 전반적인 구조를 의미함. 같은 코어 수나 클럭 속도를 가지고 있어도 아키텍처에 따라 CPU의 성능이 달라진다.

​CPU 시장

GPU는 CPU와 달리 동시에 여러 가지 일을 처리할 수 있다. 즉, 병렬성을 갖는다. CPU에 비해 하나의 코어가 가지는 능력치는 낮지만, 코어의 수가 훨씬 많기 때문에 방대한 양의 연산을 빠르게 처리할 수 있다. 그래픽 수준이 높아지면서 GPU의 역할이 중요해지고 있음.

내장형 또는 외장형 GPU를 제작하는 회사는 엔비디아(NVIDA), AMD, 그리고 인텔 세개 뿐. 2021년 기준 전체 GPU시장의 56%를 엔비디아가, 26%를 AMD, 나머지 18%가 인텔이 점유하고 있다.

Application Processor. 스마트폰의 두뇌 역할. 컴퓨터의 CPU와 무엇이 다를까?

컴터 본체를 열면 메인보드라 부르는 초록색 판 위에 CPU, GPU, 인터넷을 위한 통신 모뎀, RAM과 ROM을 비롯해 전력관리, 오디오, 그리고 입출력(I/O: Input/Output)장치들이 장착되어 있다. 그래서 이 많은 부품들을 연결하기 위해서는 메인보드가 있어야 하는 것. 컴터 본체가 클 수 밖에 없는 이유라고 할 수 있다.

근데 스마트폰은 작아야 하니, 이렇게 큰 메인보드를 넣을 수가 없다. 그래서 컴터 한 대에 들어가는 주요 부품들을 을하나의 반도체 칩에 집적해서 넣는다. 이 반도체 칩이 바로 AP인 것이다. 컴터에 메인보드가 있다면, 스마트폰에는 AP가 있는 셈. 흔히 AP를 반도체 기술의 집합체라고 부른다. AP처럼 여러 부품들이 하나의 반도체에 통합되어 하나의 시스템을 구성하는 형태를 단일 칩 시스템 (SoC : System on Chip)이라고 한다.

2022년 1분기 기준 AP 시장의 점유율은 미디어텍 38%, 퀄컴 30%, 애플 15%, 유니SOC 11%, 삼성전자 5%, 하이실리콘 1% 이다.

많은 연산을 진행하는 데 특화된 GPU가 AI 분야에서 먼저 각광받았었다. 대규모 병렬 계산기로 방대한 양을 효율적으로 연산하는데 제격이다. 그럼 왜 GPU를 두고 NPU 반도체를 새로 만든걸까? AI알고리즘의 유무와 데이터 전송속도 그리고 가격 때문이다.

연산 결과물을 분석하기 위해서 별도의 소프트웨어가 필요하다. 또한 AI연산에 필요한 고속 데이터 전송 구조(아키텍처)가 없어 속도가 느리다. 게다가 GPU에는 그래픽 처리를 위한 여러 기능들이 구현되어 있는데, 이는 AI연산에는 불필요한 것들이다. GPGPU가 AI연산을 하는데 적합한 것은 맞지만, 여러모로 비효율적인 면을 가지고 있었던 것. 그래서 AI 알고리즘이 처음부터 탑재돼 있으면서 대규모 병렬 연산 후 고속 데이터 전송 구조까지 갖춘 장치인 NPU를 개발하게 된다. GPU의 기존 장점에, 그래픽 처리 관련 하드웨어를 과감하게 제거해서 가격적인 면에서도 충분한 이점을 갖고 있으며, 소비전력 역시 크게 게줄었다. AI연산에 최적화된 반도체인것.

애플, 화웨이, 삼성전자, 퀄컴 등이 있다. 공통점은 스마트폰이나 태블릿에 탑재되는 AP를 만드는 업체라는 것. AI는 방대한 데이터와 이를 통한 학습이 중요하다. AP 제조사들은 자신들이 설계한 AP안에 NPU를 넣어 성능을 테스트함과 동시에 NPU가 처리하는 정보를 수집해 방대한 데이터베이스를 구축하고 있다. 이런 이유로 NPU시장에서는 전통적인 반도체 기업보다 IT기업들이 경쟁우위에 있다.

• FPGA(Field Programmable Gate Array) : 인공지능분야에서 각광. 상황에 따라서 산술 논리 유닛을 자유롭게 구성할 수 있는 반도체. CPU와 달리 코어의 구조를 원하는 대로 프로그래밍 할 수 있는 프로그래머블 코어가 쓰인다. 언제든지 사용자가 원하는 용도에 맞춰 춰설계를 변경해 쓸 수 있도록 만든 제품이라 할 수 있다. 특정 연산을 훨씬 빠르게 처리할 수 있다. 로봇, 인공지능 등의 하드웨어 가속기, 방산 분야, 통신 분야 등에서 주료 활용됨.

• ASIC(Application Specific IC) : FPGA를 활용해 특정 상황에 최적화된 AI반도체를 설계했다면, 그 형태를 고정해서 대량생산함으로써 제작 단가를 낮출 수 있다. 이것이 특정 용도용 집적 회로, ASIC. 특화코어, 제어 유닛, 메모리유닛으로 구성된 반도체 제품으로 구성 자체는 CPU와 매우 비슷하게 보이지만, 특정 연산(기능)만을 수행하도록 제작되었다는 점에서 차이가 있다. 특화된 기능만 수행하기에 동작속도가 빠르고, 물리적인 크기가 작아 소비 전력이 작다. 다만, CPU에 비해 범용성이 매우 떨어진다. 암호화폐 채굴이 대표적인 활용사례. 이처럼 특정 용도로만 사용할 계획이라면 최적의 설계를 찾은 후, 형태를 고정해 ASIC로 만드는 게 더 이득이다. 다만, 특정 분야로 제작되었기 때문에 활용 가능한 분야 벗어나면 아예 사용할 수가 없고, 기능을 추가하기 위해서는 회로 단계에서부터 재설계를 해야 하므로 설계 변경이 빈번히 일어나는 분야에서 오히려 효용성이 떨어질 수 있다.

FPGA 분야 1위 기업은 점유율 50%의 자일링스(Xilinx)이다. 2위는 2015년 업계 2위이던 알테라(Altera)를 인수한 인텔로 30~40%의 점유율을 차지하고 있다. 2020년에는 인텔의 영원한 라이벌 AMD가 자일링스를 인수하였다.

ASIC는 용도에 따라 한정된 기능만 수행하는 범용성이 없는 제품이다. 어떤 기업에서든 필요에 의해 설계되고 만들어질 수 있다. 따라서 대표기업을 꼽기가 어렵다.

인간의 뇌신경계를 모방해 설계한 뉴로모픽 반도체. 데이터의 기억(메모리)과 연산을 동시다발적으로 진행하는 뉴로모픽 반도체가 연구되고 있다. CPU로 작업이 어려웠던 사람마다 다른 필체, 목소리, 생김새 등과 같이 정형화되지 않은 글자, 음성 , 이미지 등의 데이터를 훨신 더 잘 처리할 수 있다.

최근에는 멤리스터(Memristor)라 불리는 메모리 특성을 갖는 저항 소자를 뉴로모픽 반도체에 사용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 멤리스터가 상용화될 경우 소비 전력을 기존에 비해 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

이미지 센서 CIS. 이미지센서는 크게 전하결합소자 CCD(Charge Coupled Device)와 CIS(Complimentary-Metal-Oxide-Semiconductor Image Sensor)로 구분된다. CCD는 전기 신호 처리 방식이 아날로그에 가까워 많은 전력을 소비했다.

반면, CIS는 이미 사용하고 있던 반도체 칩 제조 기술을 기반으로 제작해 CCD의 단점이었던 화소 집적의 어려움, 큰 소비 전력을 획기적으로 개선했다. 또한, 부가회로들을 하나의 칩에 동시에 만들 수 있었다. 단점이었던 신호의 잡음도 센서 기술과 소프트웨어를 활용한 이미지 후처리 기술을 통해 보완하면서 CIS는 CCD를 제치고 이미지 센서 시장을 장악한다. CIS 강자 - 일본 니콘, 캐논, 소니 등이 자사 카메라에 활용하기 위한 이미지 센서 개발에 앞장섬.

CIS는 스마트폰 등장으로 판도가 크게 바뀜. 전면카메라 1개, 후면 카메라 4개 (광각, 표준, 망원, 거리 측정)와 같이 서로 다른 특징을 갖는 여러 대의 카메라가 탑재되어 훨씬 많은 CIS를 필요하게 된 것. CIS를 필요로 하는 분야가 점점 많아지고 있다. 자율주행차, 로봇, 드론이 대표적.

CIS의 기술 또한 빠르게 발전하고 있다. 대표적으로 스몰 픽셀 기술. 고화소의 사진을 찍고 싶어 함. 같은 크기의 화소를 더 많이 집적하기 위해서는 더 넓은 공간이 필요하다. 즉, 이미지 센서의 크기가 커져야 한다. 하지만 이미지 센서의 크기를 키우면 '카툭튀' 디자인으로 이어지게 됨. 이러한 문제를 해결한 것이 스몰픽셀 기술. 이미지 센서의 크기를 작게 유지하면서 많은 화소를 집적할 수 있다.

소니 39%, 삼성전자 23%, 옴니비전 13%, 그리고 기타 기업들(점유율 10%미만) 25%이다.

DSP (Digital Signal Processor) 디지털신호처리에 특화된 반도체로 ADC, ALU, DAC의 세 단계로 구성되어 있다.

사람이 감지하는 소리나 빛과 같은 정보들은 모두 아날로그 신호인데, DSP의 신호 입력 측에는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC(Analog-to Digital Converter)가 있다. ADC를 통해 바뀐 정보는 ALU에 의해 계산을 거치면서 처리된다. 이렇게 처리된 디지털 신호는 다시 사람이 인식할 수 있는 아날로그 형태의 신호로 바뀌어야 하는데, 이를 위해 DAC(Digital to Analog Converter)가 탑재된다. 특화된 DSP로는 ISP(Image Signal Processor)가 있다. 멀티미디어 기기 또는 디지털 통신 기기 등에 활용된다.

DDI (Disply Driving IC) 연산된 디지털 신호의 화면 정보를 아날로그 신호로 전환해 주는 반도체. TV, 노트북, 컴퓨터 모니터, 스마트폰과 같이 디스플레이가 존재하는 모든 곳에 필수로 탑재 된다.

PMIC (Power Management IC) 안정적인 전력 공급을 돕는 반도체로, 전기가 공급되는 전자 제품에는 필수로 들어가 있다. 데스크톱 내에 CPU, GPU, DRAM, 냉각팬 등 다양한 부품들은 각기 다른 전압이 필요하다. 예를 들어 CPU, GPU, DRAM은 1~1.1V, 통신 모듈은 3.3~5V, SSD의 NAND 플래시 메모리는 10~15V를 필요로 한다. 콘센트에서 공급받는 전압인 220V로 부품 각각에 장착된 PMIC가 실제 소자들에 알맞은 은전압을 끊김 없이 일정하게 공급한다. 스마트폰도 크게 다르지 않다. AP, 이미지 센서, 디스플레이, 통신 칩, 메모리 반도체 등이 필요로 하는 전압이 모두 다르므로 많은 양의 PMIC가 필요하다. 또, 스마트폰 충전 시 전력을 제어하거나, 순간적으로 많은 전력을 을필요로 하는 부품들에 알맞은 전압을 공급할 할때에도 PMIC가 사용된다.

다재다능, 범용 프로세서인 만큼 비싼 CPU. CPU가 하기에는 너무 단순한 기능들을 처리하기 위해 만든 것이 바로 MCU이다. MCU는 단순한 기능을 하기 위해 만들어진 소형컴터와 같다. MCU에는 PC용 CPU 대비 낮은 사양의 CPU, 입출력 포트, 메모리, 통신 장치가 하나로 묶여 있다. MCU는 CPU만큼 복잡한 연산을 처리하지 않기에 오류 발생이 적다. 그래서 간단한 업무이지만 절대로 틀리면 안되는 즉, 높은 신뢰성을 필요로 하는 작업에 쓰인다. 대표적인 예가 차량용 반도체이다.

컴터는 모바일 기기에 미해 전력 공급으로부터 자유롭다. 저전력보다는 고성능이 가장 큰 관심사. 고성능의 코어를 설계하는 회사로는 인텔과 AMD가 있다. 인텔이나 AMD의 코어 설계를 바탕으로 시스템 반도체를 만드는 회사들을 '인텔진영'이라고 부른다.

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반면, 스마트폰은 저전력이 필수이다. 이 분야에서 두각을 드러낸 회사가 ARM. ARM은 적당한 성능의 저전력 코어를 설계하는 회사이다. 고성능이 중요한 시대에는 별 주목을 받지 못했지만, 저전력이 중요해지면서 ARM의 저전력 설계가 시장에서 큰 인기를 얻고 있다. 실제로 많은 AP 제조사들이 ARM의 설계를 바탕으로 저전력이면서도 고성능을 내는 AP를 만들고 있다. 애플의 A 시리즈 AP와 M시리즈 CPU, 퀄컴의 스냅드래곤시리즈 AP, 삼성전자의 엑시노스 시리즈 AP 모두 ARM 코어를 기반으로 하고 있다. 이렇게 ARM의 설계를 기반으로 시스템 반도체를 만드는 회사들을 'ARM진영'이라고 부른다.

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이전에는 고성능이 필요한 분야에서 인텔-AMD코어 설계를, 저전력이 중요한 분야에서는 ARM 코어 설계를 바탕으로 시스템 반도체를 만들었다. 두 진영의 영역이 분리되어 있었다. 하지만 최근에는 두 진영 모두 저전력이면서도 고성능인 코어를 개발하고 있다. 또, 스마트폰과 컴터의 경계가 모호해지면서 두 진영이 부딪히는 영역이 계속 늘어나고 있다.

앞으로 어떻게 될련지,,, 🤔🧐