반도체 산업은 미세 공정, 고집적화, 저전력 설계 등의 요구가 갈수록 복잡해지면서, 기존의 수작업 중심 설계 방식으로는 제품 개발 속도와 품질을 동시에 만족시키기 어려운 상황입니다. 이에 따라 최근에는 인공지능(AI)을 기반으로 하는 반도체 설계 자동화 도구들이 주목받고 있으며, 이른바 EDA(Electronic Design Automation) 툴 시장에서도 AI 기술 접목이 빠르게 확대되고 있습니다. AI 기반 반도체 설계 도구는 논리 회로 설계, 배치 및 배선(Layout), 타이밍 검증, 소비 전력 예측, DRC(Design Rule Check) 오류 수정 등 다양한 영역에서 활용되며, 기존 방식보다 더 빠르고 정확한 설계를 가능하게 합니다. 특히 대형 칩 설계의 경우 수천만 개 이상의 트랜지스터 배치를 수작업으로 진행하는 것이 현실적으로 불가능하므로, AI는 이를 자동으로 최적화하는 데 큰 역할을 합니다. 본문에서는 현재 상용화되어 사용 중이거나 주목받고 있는 AI 기반 반도체 설계 도구의 주요 종류와 특징을 소개합니다.
회로 설계 및 논리 최적화 AI 도구
회로 설계 단계에서는 하드웨어 기술 언어(HDL, 예: Verilog, VHDL)를 기반으로 설계자가 시스템의 기능과 구조를 기술합니다. 이때 AI 기반 도구는 복잡한 논리 구조를 분석하고, 보다 최적화된 회로 구조로 변환하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 대표적인 AI 회로 설계 도구로는 Synopsys의 ‘Design Compiler AI’, Cadence의 ‘Genus Synthesis Solution’, Siemens의 ‘Catapult AI’ 등이 있습니다. 이러한 도구들은 설계자가 입력한 RTL(Register Transfer Level) 코드를 기반으로 논리 합성과 최적화를 자동으로 수행하며, 딥러닝 기반의 알고리즘을 통해 과거 유사 설계 데이터를 학습함으로써 최적의 게이트 구성이나 회로 블록 구조를 제안합니다. 특히 인공지능은 논리 경로에서 병목이 발생하는 지점을 조기에 탐지하고, 이를 우회하거나 재구성하여 타이밍 여유(Slack)를 확보하는 데 효과적입니다. 또한 다양한 프로세서 아키텍처(예: RISC-V, ARM, AI 칩 전용 구조 등)에 대한 최적화 패턴을 자동으로 반영할 수 있어, 고성능 맞춤형 설계를 빠르게 구현할 수 있습니다. 이러한 AI 회로 최적화 도구는 설계 품질을 높이는 동시에 시간과 리소스를 크게 절약하게 해줍니다.
물리 설계 및 배치/배선 자동화 툴
물리 설계는 반도체 칩의 실질적인 형태를 결정하는 단계로, 회로 요소들의 실제 위치를 정하고 그 사이를 연결하는 배선 작업이 포함됩니다. 이 단계에서는 설계 타이밍, 전력 소비, 발열, 면적 효율 등을 모두 고려한 고차원 최적화가 필요하기 때문에 AI 기술의 도움을 받는 사례가 빠르게 증가하고 있습니다. Google DeepMind는 2021년, 머신러닝을 이용한 반도체 레이아웃 자동화 도구인 ‘Graph Placement AI’를 공개했으며, 이는 몇 시간 만에 사람이 수주일 걸릴 작업을 자동으로 완성해 큰 주목을 받았습니다. 상용 툴 중에서는 Cadence의 ‘Innovus Implementation System’과 Synopsys의 ‘Fusion Compiler’가 대표적입니다. 이들은 배치 및 배선 단계에서 머신러닝 모델을 이용해 신호 지연이 적고, 배선 충돌이 없는 최적의 레이아웃을 자동으로 제시합니다. 최근에는 Reinforcement Learning(강화학습)을 적용하여, 수많은 배치 시나리오 중에서 최적의 결과만을 빠르게 찾아내는 기능도 탑재되고 있습니다. AI 기반 물리 설계 도구는 특히 칩 크기가 커지고 소자의 밀도가 높아질수록 효율성이 극대화되며, 배선 길이 감소, 면적 절감, 소비전력 최적화, 칩 수율 향상 등의 효과를 기대할 수 있습니다. 일부 기업은 AI 도구가 제시한 레이아웃을 검토만 하고 바로 양산 설계에 반영하는 수준까지 도달한 사례도 있습니다.
DRC/검증 및 신뢰성 향상을 위한 AI 도구
칩 설계가 완료되면 반드시 DRC(Design Rule Check), LVS(Layout vs Schematic), 타이밍 검증, 전력 분석, 열 해석 등 다양한 검증 절차를 거쳐야 합니다. 이 단계에서도 AI 기반 도구는 기존 검증 시간을 획기적으로 단축시키고, 오류 탐지 정확도를 향상시키는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 특히 복잡한 회로 설계에서는 수천 개 이상의 DRC 오류가 발생하는 경우가 많고, 이를 수작업으로 수정하는 데 막대한 시간과 비용이 소요됩니다. AI 기반의 검증 도구는 과거 오류 패턴과 수정 사례를 학습하여, 자동으로 오류 원인을 분석하고 적절한 수정 방법을 제시하거나 직접 수정까지 수행할 수 있습니다. 대표적으로 Synopsys의 ‘IC Validator AI’, Cadence의 ‘Pegasus Verification System’, Siemens의 ‘Calibre Machine Learning DRC’ 등이 있으며, 이들은 머신러닝을 활용해 DRC 검사 속도를 크게 높이고, 설계자가 놓치기 쉬운 미세 오류까지 감지하는 능력을 갖추고 있습니다. 또한 열 발생이 많은 회로나 전력 집중 부위에 대해 신뢰성 예측 모델을 적용함으로써, 장기적인 동작 안정성과 수명까지 고려한 설계를 가능하게 합니다. 향후에는 AI 기반 DRC 도구가 인간의 개입 없이 전체 설계를 자동으로 검증하고 최적화할 수 있는 수준까지 진화할 것으로 예상되며, 이는 반도체 개발의 속도와 품질을 동시에 확보할 수 있는 중요한 전환점이 될 것입니다.