"이제는 잘 모르겠다" 한 현직 반도체 엔지니어가 말했다. '무어의 법칙'이 사실상 역사속으로 사라지면서 반도체 속도를 높이는 방법도 다변화되는 상황, 더이상 실리콘(규소) 웨이퍼에 화학물질을 덮어 나노미터 단위로 깎는 기술만으로는 현재 반도체 산업을 이해하기 어려워졌다는 의미다.

 

반도체 산업이 패러다임 혁신을 시작했다. 반도체 기본 요소인 트랜지스터를 바꾸고 새로 배치하는 것은 당연한 과제. 다 만든 반도체에 구멍을 뚫고 붙이는 등 다양한 시도가 이어지고 있다. 실리콘이 아닌 완전히 새로운 물질을 사용하는 것은 물론, 아예 완전히 새로운 기술을 활용해 '근미래'를 대비한 차세대 반도체 개발도 이어지는 모습이다.

 

반도체가 공정을 더 미세화하는 것만으로 성능을 높이기 어려워진 가장 큰 이유는 자연의 법칙 때문이다. 일단 수나노대로 접어들면서 1나노를 더 줄이기가 어려워졌다. 실리콘 원소 크기가 약 0.2나노 정도라 더 미세하게 회로를 그리는 것 자체도 불가능해지기 직전이다.

 

무엇보다 원자 수준에서부터 본격적으로 나타나기 시작하는 '터널링 현상'은 0.1나노를 뜻하는 '옹스트롬' 시대를 가로막고 있다. 전기, 전자가 흐르거나 흐르지 않으면서 스위치 역할을 하는 게 반도체인데, 전자가 갑자기 사라지거나 나타나는 현상이 늘어나면서 제 역할을 할 수 없어지는 탓이다.

 

◆ 할 때까지 해보자

 

반도체 업계 큰 형님이자 '무어의 법칙' 원조격인 인텔은 여전히 미세 공정에 기대를 놓지 않았다. TSMC와 삼성전자가 미세 공정으로 어려움을 겪던 상황, 파운드리 업계 진출과 함께 '옹스트롬' 시대를 선언하고 다시 경쟁에 불을 지폈다. 차세대 장비인 ASML의 하이NA EUV를 처음 도입하고 최근에는 18옹스트롬 공정에 방위산업 고객을 확보했다고 알리며 미세 공정에 대한 굳은 의지를 다시 한 번 드러내기도 했다.

 

인텔이 2나노 공정에 도입하겠다던 '리본펫'과 '파워비아'가 그 노력의 결실이다. 각각 트랜지스터 게이트 활용면을 3면에서 4면으로 늘리고 웨이퍼 뒷면에도 전류를 흘리는 방식으로 전자 흐름을 대폭 완화하는 방식이다.

 

삼성전자가 3나노 공정부터 도입한 MBCFET이 바로 리본펫, 게이트 올 어라운드(GAA)다. 삼성전자는 업계에서는 처음으로 GAA를 양산하며 3나노부터는 TSMC를 넘어서고 있다는 평가를 받고 있다.

 

파워비아도 인텔의 전유물이 아니다. 이미 벨기에 IMEC이 개발했던 BSPDN이 그것. TSMC가 당시 IMEC과 협력했으며, 삼성전자도 조만간 도입을 검토 중으로 알려졌다.

 

삼성전자는 D램에서도 새로운 방식, 4F 스퀘어를 도입하며 미세 공정 한계를 한단계 정도 극복하려고 시도하고 있다. 4F 스퀘어는 트랜지스터를 수직으로 배치해 면적을 최소화하는 방식으로, 10나노 공정인 7세대 10나노(1d) D램을 이을 기술로 적용을 연구 중이다.

 

◆ 줄이지 못하면 합쳐라

 

다양한 기술이 제안되는 중에도 반도체 업계는 더이상 '무어의 법칙'을 지키기 어렵다는 것을 잘 알고 있는 눈치다. 2016년 이후 '비욘드 무어'나 '모어 댄 무어' 등 새로운 방식이 필요하다는 주장이 이어졌고, 인텔도 '무어의 법칙'이 꼭 미세 공정을 뜻하는 게 아니라고 언급했다.

 

비욘드 무어가 가리키는 가장 현실적인 방법은 후공정, 패키징이다. 미세 공정 경쟁이 치열하던 때는 중요성을 인정받지 못했지만, 이제는 반도체 성능을 가장 효율적으로 끌어올릴 유일한 대안으로 꼽히며 어드밴스드 패키징과 같은 이름으로 더 많이 불리고 있다.

 

최근 관심이 높아진 HBM이 바로 D램을 패키징으로 묶어 성능과 용량을 크게 늘린 사례다. SK하이닉스가 양산을 앞둔 HBM3가 12단을 쌓아올려 가장 앞선 가운데, 삼성전자도 조만간 차세대 HBM을 출시하겠다고 자신하며 기술 경쟁도 본격화했다.

 

HBM은 다 만든 칩에 구멍을 뚫어 붙이는 방식으로 만든다. TSV 공정이 핵심, 용량이 늘어나는 것은 물론 기판과 배선을 없애 저항을 대폭 줄이는 방식으로 속도를 높인다.

 

기판을 없애고 칩을 그대로 붙이는 탓에 발열을 해소하는 게 가장 큰 난제였는데, SK하이닉스는 여기에 다른 물질을 채우는 MR-Muf 기술로 HBM3를 만들었다.

 

MR-Muf는 또다른 방식인 '하이브리드 본딩'을 위해서도 중요한 기술이다. 하이브리드 본딩은 칩이 아닌 웨이퍼부터 붙이는 방식으로, 웨이퍼 표면을 정리하는 CMP 공정과 함께 다양한 기술이 연구되고 있다. 1d D램 이후부터는 메모리 업체들이 대부분 하이브리드 본딩을 사용할 것으로 예상된다.

 

삼성전자는 아예 다양한 반도체를 한데 묶는 기술까지 개발을 끝낸 상태다. 2.5D 패키징 솔루션, H-CUBE가 바로 그것이다. H-CUBE는 가운데 연산처리(로직) 반도체를 중심으로 양쪽에 각 3개씩 6개 HBM을 탑재하는 패키징이다.

 

HBM에 로직 반도체를 더해 병목 현상을 최소화하는 방식으로 성능을 끌어올리는 'PIM' 기술도 조만간 도입될 예정이다. 삼성전자가 HBM-PIM을 개발하고 양산을 준비중, SK하이닉스도 PIM 도입 시기를 고민 중이다.

 

◆ 소재도 바꿔

 

패키징이 일단 정체된 나노 공정을 넘어 성능을 높이는 유일한 대안이긴 하지만, 궁극적으로는 여러개 반도체를 합치는 방식이라 크기가 더 커지고 발열도 심해질 수 있다는 한계는 벗어나기 어렵다. 여전히 패키징에 회의적인 시각도 여기에서 나온다.

 

인텔이 무어의 법칙을 이어가겠다며 언급한 또다른 방법은 소재다. 인텔은 실리콘 뿐 아니라 모든 원소를 사용해서라도 미세 공정과 성능 개선을 이어가겠다고 밝히고 있다.

 

'갈륨'이 첫번째 주인공이다. 중국이 미국 규제에 맞서 수출을 통제하자 미국 반도체 산업 협회(SIA)가 중국과 관계를 개선해야 한다는 성명을 발표했을 정도로 중요성이 높아지고 있다.

 

갈륨은 암모니아와 결합한 질화갈륨(GaN)이나 비소와 합친 비소갈륨(GaAs)으로 실리콘을 대체한다. 6배나 전자 이동 속도가 빠르고 내구성이 강하다는 게 장점이다. 그동안 비싸고 커다란 웨이퍼로 만들기가 어려워 잘 쓰이지 못했지만, 중국이 대량 생산에 성공하면서 본격적인 양산이 추진되고 있었다. 삼성전자도 최근 GaN 웨이퍼를 활용하겠다고 예고하기도 했다.

 

'꿈의 소재' 그래핀도 현실로 다가오는 분위기다. 그래핀은 탄소로 구성되는 물질로, 실리콘보다 100배나 전도율이 높은 것으로 알려졌다. 문제는 아직 대량 양산이 쉽지 않다는 것. 그럼에도 꾸준한 연구 끝에 이미 가전제품에 다수 도입됐으며 반도체에도 머지 않아 도입될 수 있다는 기대가 크다.

 

◆ 패러다임 혁신도 눈 앞

 

차세대 메모리도 여전히 연구가 활발하다. '니어 파' 메모리로도 불리는데, 기술적으로는 이미 일부에 상용화되면서 조만간 보편화 될 가능성이 있다는 얘기다. 다만 현대 기술로는 여전히 문제를 해결하지 못한 탓에 사장된 경우도 있다.

 

상변화 메모리, P램은 이미 사라진 차세대 기술로 불린다. 삼성전자가 2010년 P램을 적용한 휴대전화를 출시한 바 있고, 이후 인텔과 마이크론이 '3D X포인트'라는 이름으로 기술을 개발해 PC와 서버용으로 공급하고, 양사 협업이 끝난 이후에도 '옵테인'을 만들었다. D램 수준 속도에 낸드와 같은 비휘발성 특징으로 PC 아키텍처를 완전히 바꿀 기술로 기대를 모으기도 했지만, 온도 변화로 인한 손실이 적지 않아 실제 사용에는 문제가 많았다. 다만 여전히 장점이 많아 여전히 일부 학계에서는 연구가 지속 중으로 알려졌다.

 

자성을 이용한 M램은 여전히 성장 기대가 높다. 비휘발성이면서 속도가 빠르고 내구성도 높은데 생산 가격도 높지 않다. 삼성전자가 2019년 28나노 공정에서 임베디드 형식으로 공급을 시작했고, 최근 14나노 공정도 개발을 완료했다고 밝혔다. 문제는 용량을 높이기가 쉽지 않다는 것. 때문에 실제 PC용으로도 활용될 수 있을지는 미지수다.

 

저항을 이용하는 R램도 상용화가 눈앞에 온 차세대 메모리다. 구조가 간단하면서 낸드플래시보다는 빠른 속도가 장점이다. 지난해 인피니언이 TSMC와 함께 MCU에 적용하겠다고 밝힌 바 있다. 문제는 저항을 이용하는 탓에 영구적인 비휘발성 메모리가 아니라서 M램과 마찬가지로 활용이 제한된다.

 

양자 컴퓨터는 기존 방식을 완전히 뒤엎는 새로운 컴퓨팅 방식이다. 아예 양자를 배열하는 방식으로, 0과 1을 중첩할 수 있다는 특성 덕분에 여러 연산을 한 번에 해낸다.