실리콘 포토닉스는 빛을 이용하여 데이터를 처리하는 반도체 칩입니다. 기존 반도체는 전자회로의 전자 흐름을 이용하여 정보를 처리하만, 실리콘 포토닉스는 빛을 이용하여 데이터를 처리하기 때문에 초고속 데이터 처리 등이 가능합니다.
실리콘 포토닉스의 탄생
일반 반도체와 실리콘 포토닉스의 성능 차이점
AI에 실리콘 포토닉스가 필요한 이유?
실리콘 포토닉스를 개발하는 주요 기업들
실리콘 포토닉스의 탄생
우리가 흔히 알고 있는 컴퓨터 칩은 전자를 이용해 데이터를 처리하는 일반적인 반도체입니다. 하지만 실리콘 포토닉스는 빛을 이용하여 더욱 빠르고 효율적으로 데이터를 처리하는 반도체로, 빠른 속도를 자랑할 수 있는 이유는 광반도체로써 빛 신호를 이용하여 제어할 수 있는 기술이기 때문입니다.
큰 개념의 광반도체는 광 컴퓨팅이나 광통신 등을 위해 빛 신호를 이용하는 반도체인데, 전기를 받아서 빛 신호를 생성하여 제어할 수 있기 때문에 폭발적인 처리 속도를 자랑하죠. 또한 빛을 이용하기 때문에 상대적으로 열이 적게 발생되고 전력 소비도 적어 효율이 높습니다.
그렇기 때문에 초고속 광컴퓨팅과 같은 산업에 쓰이고 있습니다. 이러한 광반도체는 치명적인 단점이 있는데, 일반 반도체보다 가격이 상대적으로 높아 특수한 산업에만 적용되고 있죠.
하지만 광반도체는 우리가 알고 있는 일상적인 곳에 이미 쓰이고 있습니다. LED 조명이나, 이미지센서, 태양광 패널, OLED(유기 발광 다이오드)의 원리가 이 광반도체이죠.
반면에 빠른 속도를 자랑하는 광반도체를 AI산업에 적용하기 위해서는 가격을 낮춰야 하며, 결국 기존 실리콘 웨이퍼 기반의 일반 반도체 공정에서 광통신을 할 수 있는 설계를 통해 하이브리드 개념의 실리콘 포토닉스가 탄생하게 되었습니다.
완벽한 광반도체는 아니지만 일반 실리콘 웨이퍼 반도체 공정을 사용하여 빛을 제어할 수 있도록 반도체 설계를 통해 초고속 연산처리가 가능하도록 하였습니다. 따라서 최근 엔비디아도 AI의 차세대 반도체로 실리콘 포토닉스를 낙점하였습니다.
일반 반도체와 실리콘 포토닉스의 성능 차이점
일반 반도체와 실리콘 포토닉스는 모두 데이터를 처리할 수 있는 반도체이지만 데이터를 처리하는 방법과 규모, 효율에 대해서 큰 차이를 보이고 있습니다.
| 특징 | 일반 반도체 | 실리콘 포토닉스 |
| 데이터 처리 매체 | 전자 | 빛 |
| 처리 속도 | 상대적으로 느림 | 매우 빠름 |
| 에너지 효율 | 낮음 | 높음 |
| 대역폭 | 좁음 | 넓음 |
| 소형화 | 가능 | 가능 |
| 기술 성숙도 | 산업 전반 성숙 | 상대적으로 기술 초기 |
| 제조 비용 | 저렴 | 고비용 |
AI에 실리콘 포토닉스가 필요한 이유?
실리콘 기반 일반 반도체를 사용하여 구성된 AI는 이제 처리속도 측면에서 한계점에 왔다는 의견이 대다수입니다. 그 이유는 인공지능이 발전하면서 처리해야 되는 데이터가 폭발적으로 늘어나고 그 데이터를 초고속으로 연산처리를 할 수 있는 속도, 그 데이터를 처리하기 위한 최소한의 전력 등이 필요하기 때문에 차세대 AI 칩이 필요한 이유입니다.
그래서 실리콘 포토닉스가 차세대 AI 반도체 칩으로 주목받고 있습니다.
막대한 데이터 처리
AI는 방대한 양의 데이터를 처리해야 합니다. 앞으로 AI의 진화는 더욱 많은 데이터를 처리해야 하죠. 결국 많은 데이터를 빠르게 전송하고 처리할 수 있어야 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 따라서, 일반 반도체 대신 빛을 이용하여 데이터를 처리하는 실리콘 포토닉스가 필요하다고 얘기되고 있습니다.
초고속 연산 속도
AI 모델의 복잡성에 증가됨에 따라 더 빠른 연산 속도가 요구되고 있습니다. 결국 일반 반도체로는 물리적인 한계가 있으며, 빛의 속도로 데이터를 처리하는 실리콘 포토닉스가 대안으로 꼽히고 있습니다. 따라서 앞으로 진화하는 AI를 작동시키기 위해서는 획기적으로 처리 속도를 향상할 수 있는 실리콘 포토닉스가 얘기되고 있습니다.
- 빛은 전자보다 훨신 빠른 속도로 이동합니다. 따라서 데이터를 빛으로 전송하면 전자를 이용한 전송보다 훨신 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있습니다.
에너지 효율성
기존의 일반 반도체를 사용하는 데이터 센터는 많은 양의 전력이 필요합니다. SMR과 같은 모듈형 원자력 발전소의 수요도 많아지고 있죠. 이러한 전력 소비는 발전 연료를 소비하게 만들어, 환경에 미치는 부작용들이 많습니다. 따라서 AI 기술은 에너지 효율성을 높이는 숙제도 가지고 있기 때문에 저전력 대체 반도체 기술이 필요하며, 그 대체 반도체가 광반도체의 하이브리드 개념인 실리콘 포토닉스입니다.
결국 AI 모델이 작동할 때 발생하는 막대한 전력 소비를 줄이는 기술 중에 하나가 실리콘 포토닉스를 적용하는 것입니다.
- 빛은 전자와 달리 이동하면서 열을 거의 발생시키지 않아 시스템의 발열을 줄이고 전력 효율을 높일 수가 있습니다. 따라서 실리콘 포토닉스 소자는 전력 소비가 적은 소형 소자로 구성되어 시스템 전체의 전력 소비를 줄일 수 있습니다.
- 빛 신호는 전자기 간섭에 강하여 외부 노이즈에 의한 데이터 손실을 줄일 수 있습니다. 따라서 안정적인 신호 전송을 통해 데이터 처리의 정확성을 높일 수 있습니다.
일반 반도체와 실리콘 포토닉스 제작 과정 비교
일반적인 반도체와 실리콘 포토닉스는 모드 실리콘 웨이퍼를 기반으로 제작되지만, 정보를 처리하는 방식이 다르기 때문에 제작 과정에서도 차이점이 있습니다.
- 광 도파 : 빛이 특정 물질에 따라 일정한 방향으로 진행하는 현상이며, 빛이 공기, 물, 유리 등 다양한 물질을 통해 이동할 때 빛의 진행방향이 바뀌거나 굴절되는 현상
- 우리가 사용하는 인터넷, TV, 휴대폰 등의 통신은 대부분 광섬유를 통한 광 도파 현상을 이용하여 전기 신호보다 훨씬 빠르게 정보를 전달하여 장거리 통신에 적용
- 광 도파를 이용한 센서는 빛의 변화를 측정하여 온도, 압력, 농도 등 다양한 물리량을 측정
| 공정 단계 | 일반 반도체(CMOS) | 실리콘 포토닉스 |
| 웨이퍼 | 고순도 실리콘 웨이퍼, 표면처리 | 일반 반도체와 동일하며 광학적 특성을 고려하여 표면처리 |
| 박막 증착 | 게이트 산화막, 도핑층 등 형성 | 광 도파로 형성을 위한 산화규소 등 박막 증착 |
| 패터닝 | 포토리소그래피를 이용한 트랜지스터, 배선 패턴 형성 | 광 도파로, 광 결합기 등 광학 소자 패턴 형성 |
| 식각 | 트랜지스터, 배선 부분 선택적 제거 | 광 도파 등 광학 소자 형성을 위한 식각 |
| 도핑 | 반도체 특성 조절을 위한 도핑 | 필요에 따라 광학 소자의 특성 조절을 위한 도핑 |
| 금속 증착 | 배선 형성을 위한 금속 증착 | 광 검출기, 광 변조기 등의 전극 형성을 위한 금속 증착 |
| 검사 및 테스트 | 전기적 특성 검사 | 광학적 특성 검사(투과율, 굴절률 등) |
주요 차이점으로는 박막 증착 방법, 패터닝, 식각 등에서 공정 차이점이 있습니다.
- 박막 증착 : 실리콘 포토닉스는 빛을 효과적으로 전달하기 위해 굴절률이 높은 산화규소 등의 박막을 증착합니다. 박막 공정은 어떤 물체에 아주 얇은 막을 입히는 과정이며, 박막 공정을 하는 이유는 물체에 새로운 특성을 부여할 수 있기 때문입니다. 또한 표면을 보호하는 역할과, 물체의 기능을 향상시키는 목적으로 사용되죠.
- 패터닝 및 식각 : 실리콘 포토닉스는 빛의 파장보다 훨씬 작은 크기의 미세 구조를 형성해야 하므로, 더욱 정밀한 패터닝과 식각 공정이 필요합니다. 패터닝과 식각공정은 반도체 제작의 핵심 공정으로 마치 건물을 지을 때 설계도를 보고 건물을 짓는 것처럼, 반도체 칩도 미리 설계된 회로 패턴 그대로 만드는 과정을 패터닝, 식각이라고 합니다. 이때 패터닝은 반도체 웨이퍼 위에 원하는 회로 모양을 그려 넣는 과정을 말하죠.
- 포토리소그래피 : 반도체 웨이퍼 위에 원하는 회로 모양을 그려 넣는 과정으로, 가장 일반적인 패터닝 방법입니다. 빛을 이용하여 웨이퍼에 감광액을 굳혀 회로 패턴을 형성할 수 있습니다.
결국, 실리콘 포토닉스는 빛 신호를 컨트롤해야 하기 때문에 훨씬 더 미세하고 정밀한 구조가 필요한 것이죠.
실리콘 포토닉스를 개발하는 주요 기업들
실리콘 포토닉스는 AI 산업을 위해 글로벌 기업들이 연구 개발을 하고 있습니다.
인텔
인텔은 데이터 센터용 고속 광트랜시버를 개발하여 실리콘 포토닉스 상용화를 선도하고 있습니다. 실리콘 포토닉스 분야의 선구자로 연구개발에 많은 투자를 해왔으며, 그 결과 24년 업계 최초로 AI 인프라의 고속 데이터 처리가 가능한 I/O 칩렛, 실리콘 포토닉스를 상용화했죠.
- I/O 칩렛 : 말 그대로 입출력(Input/Output) 기능을 담당하는 작은 칩 조각을 의미하며, 레고 블록처럼, 더 큰 시스템을 구성하는 데 사용되는 작은 단위라고 생각하면 쉽습니다. 입출력 기능에 특화되어 있어, 더욱 빠르고 효율적인 데이터 전송이 가능하죠.
인텔에서 소개하고 있는 내용은 “최초로 선보인 OCI 칩렛은 최대 100m의 광섬유에서 각 방향으로 32 Gbs 데이터 전송 64 채널을 지원하도록 설계되었으며, 더 높은 대역폭, 더 낮은 전력 소비, 더 긴 도달 거리에 대한 AI 인프라의 수요를 충족시킬 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 또한 일관된 메모리 확장 및 리소스 분리를 포함한 새로운 컴퓨팅 아키텍처와 CPU/GPU 클러스트 연결의 향후 확장성을 지원할 수 있다”는 내용으로 소개되고 있습니다.
TSMC
세계 최대 파운드리 업체인 TSMC는 다양한 고객사를 위해 실리콘 포토닉스 제조 서비스를 제공하고 있습니다. 2024년 12월 엔비디아가 실리콘 포토닉스 분야에서 TSMC와의 협력을 한다는 내용이 공개적으로 언론에 발표되기도 했습니다. 엔비디아는 중장기적 관점으로 AI 데이터 센터 내에서 칩 간 연결에서는 실리콘 포토닉스가 유용하게 쓰일 것이란 주장을 하고 있을 만큼 차세대 AI 칩으로 실리콘 포토닉스가 언급되고 있습니다.
삼성
삼성 또한 실리콘 포토닉스 상용화를 2027년까지 완료 목표를 한다는 설명을 언론을 통해서 발표하였습니다. 관련한 글로벌 인재 확보도 발표되고 있죠. 삼성이 상용화를 준비하고 있는 광반도체 이름은 l-큐브So, l-큐드Eo로 알려져 있습니다.
브로드컴
실리콘 포토닉스 기술을 활용하여 고속 트랜시버, 광 스위치 등 다양한 광 통신 부품을 개발하고 있으며, 데이터 센터, 통신 네트워크 등에 사용되는 고성능 광 부품을 공급하고 있습니다.
마벨 테크놀로지
마벨은 실리콘 포토닉스 기술을 활용하여 데이터 센터, 엔터프라이즈 네트워킹 등에 사용되는 고속 인터페이스 솔루션을 개발하고 있습니다.