파운드리에서 구현 가능한 뉴로모픽 소자 개발 사례

1. 뉴로모픽 소자의 파운드리 제조 필요성과 기술적 제약

뉴로모픽 소자는 기존의 디지털 반도체 소자와 달리, 인간의 신경 회로를 모방하기 위해 다양한 물리적 특성을 반영해야 한다. 이러한 소자들은 메모리 기능과 연산 기능을 동시에 수행하는데, 문제는 이러한 복합 기능이 현재의 일반적인 CMOS 파운드리 공정으로는 구현이 쉽지 않다는 것이다. 대부분의 뉴로모픽 소자는 실험실 단위에서 증명된 개념(proof of concept)에 머무르고 있으며, 이를 실제 상용 칩으로 제조하기 위해선 표준 반도체 공정에서 호환 가능한 설계와 재료 선택이 필수적이다. 파운드리에서 구현이 가능하려면, 소자의 적층 구조, 열 안정성, 신호 제어 방식이 기존 ASIC 설계 환경과 통합되어야 한다. 따라서 파운드리 구현이 가능한 뉴로모픽 소자의 개발은 단순한 회로 설계가 아닌, 재료 공학, 나노 소자 기술, 레이아웃 최적화 기술의 총합이라고 할 수 있다.

 

 

 

2. RRAM(ReRAM) 기반 뉴로모픽 소자의 파운드리 적용 사례

파운드리 구현에 가장 근접한 뉴로모픽 소자 중 하나는 RRAM(Resistive RAM) 기반 소자다. RRAM은 저항의 상태 변화로 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리로, 전류의 방향이나 크기에 따라 가중치를 조절할 수 있는 특성이 있어 시냅스 동작을 구현하는 데 매우 적합하다. 특히 삼성전자와 TSMC는 이미 RRAM 공정을 일정 수준까지 표준 CMOS 공정에 통합시킨 바 있다. 이로 인해 RRAM 기반 뉴로모픽 시냅스는 파운드리 제조라인에서 양산 가능한 구조로 진화하고 있다. 최근의 한 사례로, 미국 스탠퍼드 대학과 협력한 연구진은 28nm 파운드리 공정을 통해 수천 개의 RRAM 소자가 탑재된 뉴로모픽 프로토타입을 제작하였다. 이 칩은 단일 칩 내에서 시냅스 가중치를 실시간으로 조절하고, 간단한 학습 알고리즘을 하드웨어 수준에서 구현할 수 있는 능력을 보여주었다. 이 사례는 파운드리 수준에서 실제 제조 가능한 뉴로모픽 소자의 가능성을 입증한 대표적인 성과로 평가받는다.

 

3. 멤리스터 소자의 CMOS 파운드리 통합 가능성

멤리스터(Memristor)는 전류 흐름 이력에 따라 저항이 변화하는 소자로, 이론적으로 가장 이상적인 뉴로모픽 시냅스로 꼽힌다. 그러나 멤리스터의 상용화는 오랜 시간 동안 파운드리 호환성 문제로 지연되어 왔다. 하지만 최근에는 산화물 기반 멤리스터, 특히 HfO2나 TiOx 재료를 사용하는 소자들이 기존 CMOS 공정 온도와 전압 조건에서 안정적인 작동을 보여주고 있다. 미국 HP Labs에서는 40nm 파운드리 공정에 적합한 멤리스터 셀 어레이를 제작하고, 이들을 스파이킹 뉴럴 네트워크 연산 구조에 적용한 바 있다. 또한 중국의 SMIC(반도체 국제제조)는 멤리스터를 DRAM 호환 구조에 통합해 뉴로모픽 연산 기능을 포함한 메모리-컴퓨팅 통합 칩을 시범 제작하였다. 이처럼 멤리스터 기반 뉴로모픽 소자는 기존 파운드리 제조 방식에 근접한 수준으로 기술이 진보하고 있으며, 앞으로 몇 년 내 양산 가능성이 충분히 기대되고 있다.

 

4. 3D 적층 구조를 활용한 뉴로모픽 소자 집적 기술

파운드리 제조에서 뉴로모픽 소자의 또 다른 접근 방식은 3D 적층 집적 기술이다. 이는 뉴런과 시냅스 소자를 2차원 평면이 아닌 3차원 공간에 수직으로 쌓아 올리는 방식으로, 매우 높은 밀도의 뉴로모픽 회로 구현을 가능하게 한다. IBM과 인텔은 TSV(Through-Silicon Via) 기반의 적층형 뉴로모픽 칩을 개발하여, 뉴런 회로와 시냅스 메모리를 수직으로 결합한 구조를 시험하였다. 이 기술은 기존 파운드리 공정에 일부 수정만 가하면 적용할 수 있으며, 특히 고성능 연산에 필요한 다층 신호 경로를 물리적으로 구현할 수 있다는 장점이 있다. 실제로 인텔의 Loihi 2 뉴로모픽 칩은 이러한 적층 방식과 범용 CMOS 공정을 결합하여 제작되었고, 실시간 학습, 저전력 연산, 스파이킹 이벤트 처리 등의 기능을 안정적으로 수행했다. 이처럼 적층형 설계는 파운드리 공정의 제약 속에서 뉴로모픽 회로의 확장성과 효율성을 동시에 만족시키는 기술로 주목받고 있다.

 

5. 산업적 확산 가능성과 향후 기술적 과제

현재까지 파운드리에서 구현 가능한 뉴로모픽 소자들은 대부분 실험적 수준에서 높은 가능성을 보이고 있으나, 대량 생산 및 시장 상용화를 위한 기술적 과제도 분명히 존재한다. 첫째는 공정 안정성 확보로, 뉴로모픽 소자는 소자 특성의 미세한 변화에도 민감하게 반응하므로, 균일한 생산 품질이 보장되어야 한다. 둘째는 신호 처리 표준화 문제로, 스파이킹 기반의 아날로그 신호 처리 방식을 디지털 공정 기반의 파운드리에서 어떻게 정밀하게 구현할 수 있는지가 핵심이다. 셋째는 설계 자동화(EDA) 툴의 부족이다. 기존의 디지털 설계 자동화 툴은 뉴로모픽 회로의 비선형적 구조나 시간 민감성 구조를 완전히 반영하지 못하고 있다. 하지만 이런 문제들은 점차 개선되고 있으며, IBM, 인텔, 삼성, TSMC 등 주요 반도체 기업들은 뉴로모픽 전용 공정 노드를 개발하고 있는 단계다. 결국 파운드리 호환 뉴로모픽 소자는 차세대 AI 하드웨어 시장의 핵심 축이 될 가능성이 높고, 그 상용화 시점은 점점 더 가까워지고 있다.