TCAD(Technology Computer-Aided Design) 시뮬레이션은 반도체 공정 시뮬레이션과 소자 시뮬레이션을 모두 포괄하며, 현대 반도체 제조에서 핵심적인 역할을 합니다. TCAD는 ‘가상 제조(virtual manufacturing)’를 가능하게 하여, 엔지니어가 비용이 많이 드는 실제 제작에 앞서 트랜지스터와 집적 회로를 디지털 환경에서 설계하고, 공정을 검증하며, 성능을 평가할 수 있도록 지원합니다. 이러한 접근 방식은 개발 기간을 수년 단위에서 수개월 수준으로 단축하고, 실험적 제조에 소요되는 비용을 수십억 달러 규모로 절감하는 데 기여합니다.
그러나 TCAD 시뮬레이션은 계산 집약적 특성으로 인해 단일 시뮬레이션에도 수 주가 소요되는 경우가 많으며, 이는 제조 일정 지연으로 이어질 수 있습니다. 이러한 한계를 해결하기 위한 핵심 접근 방식이 바로 AI 물리학 기반 TCAD입니다. 이 과정에서 NVIDIA PhysicsNeMo와 NVIDIA Apollo가 중요한 역할을 수행합니다. PhysicsNeMo 프레임워크는 엔지니어링 및 과학 시뮬레이션을 위한 최신 AI 아키텍처를 기반으로 고충실도 대리 모델(surrogate model)을 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 지난달 SC25에서 발표된 NVIDIA Apollo는 도메인 특화 사전 학습 모델을 제공함으로써 이러한 모델 개발 과정을 한층 더 간소화합니다.
세계적인 메모리 반도체 제조사인 SK하이닉스의 엔지니어들은 AI 물리학을 활용해 반도체 칩 설계 및 제조 과정에서의 소자·공정 시뮬레이션을 가속하기 위한 AI 대리 모델을 개발하고 있습니다. NVIDIA PhysicsNeMo 프레임워크를 기반으로, 엔지니어들은 소자 설계와 제조 혁신을 가능하게 하는 자체 AI 대리 모델을 빠르게 고도화하고 있습니다.
이 블로그에서는 PhysicsNeMo를 시작으로 사용자 정의 모델을 개발하는 전반적인 과정을 소개하고, SK하이닉스 TCAD 인텔리전스 팀이 PhysicsNeMo를 활용해 AI 물리학 모델 개발을 어떻게 가속화했는지를 공유합니다.
TCAD를 위한 AI-Physics 활용
TCAD는 반도체 소자의 제조 공정과 물리적 특성을 모델링하고 최적화하기 위한 전문 소프트웨어 시뮬레이션 분야입니다. 일반적으로 공정 TCAD와 소자 TCAD라는 두 가지 주요 부분으로 나뉘는데요. 공정 TCAD 시뮬레이션은 증착, 리소그래피, 식각, 이온 주입과 같은 칩 제조의 물리적, 화학적 단계를 모델링합니다. 반면 소자 TCAD 시뮬레이션은 공정 시뮬레이션으로 예측된 최종 3D 구조를 기반으로 전기적 거동을 모델링합니다.
엔지니어들은 원자 단위의 밀도 범함수 이론(DFT) 시뮬레이션부터 챔버 규모의 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션에 이르기까지, 목적에 따라 다양한 시뮬레이션 기법을 활용합니다. 트랜지스터가 나노미터 수준으로 미세화될수록 소자 거동 등의 복잡성은 급격히 증가하며, 차세대 소자 설계를 위해 고정밀 시뮬레이션의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 동시에 이러한 시뮬레이션의 계산 비용 또한 빠르게 증가하고 있습니다.
NVIDIA PhysicsNeMo를 통해 구축되는 AI 대리 모델은 계산 비용이 큰 물리 기반 시뮬레이션을 딥러닝 기반의 초고속 대리 모델로 대체합니다. 이를 통해 시뮬레이션 시간을 수 시간 단위에서 밀리초 수준으로 단축할 수 있으며, 엔지니어가 훨씬 넓은 설계 공간을 효율적으로 탐색할 수 있습니다.
PhysicsNeMo는 확장 가능하고 최적화된 학습 및 추론 파이프라인을 구성할 수 있는 Python 모듈을 제공하여, AI 대리 모델의 개발과 배포를 체계적으로 지원합니다. 또한 과학 및 엔지니어링에 최적화된 다양한 AI 대리 모델을 제공하고, 물리 지식과 데이터를 효과적으로 결합할 수 있도록 설계되었습니다.
뉴럴 오퍼레이터, 그래프 신경망(GNN), 트랜스포머 기반 모델은 물론, 물리 정보 신경망(PINN) 또는 그 중간 형태의 하이브리드 접근법을 탐색하는 AI 물리학 연구자와 개발자에게 PhysicsNeMo는 대규모 학습을 가능하게 하는 최적화된 소프트웨어 스택을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 모든 구성 요소를 활용해 처음부터 구현할 필요 없이, 상세한 AI 방법론을 개발하는 데 필요한 노력을 줄이고 각 도메인 전문성을 활용해 특정 물리 문제에 맞는 AI 대리 모델 개발에 집중할 수 있습니다.
PhysicsNeMo 시작하기
AI 대리 모델을 구축하기 위해 PhysicsNeMo를 시작하는 가장 간단한 방법은 레퍼런스 애플리케이션 레시피를 활용하는 것입니다. 이 예제들은 학습 코드와 데이터가 포함된 실행 가능한 템플릿을 제공합니다. 공식 예제를 기준으로 일반적인 진행 단계는 다음과 같습니다.
- PhysicsNeMo 설치: 먼저 환경을 설정해야 합니다.
- 가장 쉬운 방법은 모든 종속성(PyTorch, CUDA 등)이 사전 설치된 공식 NVIDIA NGC 컨테이너를 사용하는 것입니다. 다음으로, 관련 레퍼런스 애플리케이션 레시피를 얻기 위해 PhysicsNeMo GitHub 리포지토리를 복제합니다.
- PyTorch용 개발 환경이 이미 설정되어 있는 경우, 여기에 설명된 단계를 따라 소스에서 pip를 설치할 수 있습니다.
- TCAD CFD 시뮬레이션을 위한 GNN 기반 대리 모델 개발에 관심이 있다고 가정해 봅시다. 와동 생성(vortex shedding) 레시피로 시작할 수 있습니다. 샘플을 복제한 후, 훈련 파이프라인을 사용자 정의 데이터에 맞게 조정할 수 있습니다.
- 또한 사용자 정의 데이터에 대해 DoMINO 또는 Transolver와 같은 다른 모델 아키텍처를 평가할 수도 있습니다.
- PhysicsNeMo 레시피에 내장된 분산 기능은 위에 언급된 아키텍처를 전체 3D 칩 규모 시뮬레이션으로 확장합니다.
이제 SK하이닉스 엔지니어들이 수많은 TCAD 사용 사례 중 하나에 PhysicsNeMo를 어떻게 사용했는지 살펴보겠습니다.
SK하이닉스가 TCAD에 AI-Physics를 사용하는 방법
대한민국에 본사를 둔 SK하이닉스는 첨단 AI 가속기와 GPU의 필수 구성 요소인 고대역폭 메모리(HBM) 생산 분야의 글로벌 리더입니다. SK하이닉스의 제품은 데이터 센터 서버와 PC부터 스마트폰 및 차세대 AI 시스템에 이르기까지 광범위한 전자 제품에 필수적입니다.
SK하이닉스의 엔지니어들은 소자 및 공정 시뮬레이션을 가속화하기 위한 AI 대리 모델을 개발하여 AI 물리학을 적용한 시뮬레이션 모델 개발을 주도하고 있습니다. NVIDIA PhysicsNeMo 프레임워크를 활용해 자체 AI 대리 모델을 빠르게 고도화하고 있으며, 그중 하나가 첨단 메모리 기술에서 점점 중요해지고 있는 전공정 식각 공정을 위한 AI 대리 모델입니다. 예측 모델링을 식각(etching) 공정에 적용함으로써, 차세대 메모리 소자 개발을 가속하는 것이 목표입니다.
식각 공정에서 시간에 따라 변하는 구조를 정확하게 예측하는 것은 SK하이닉스에게 핵심 과제입니다. 뉴럴 오퍼레이터는 유용하지만 대규모 데이터셋이 필요하고 데이터가 제한적인 상황에서는 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 SK하이닉스는 그래프 신경망(GNN)을 기반으로 한 Graph Network-based Simulator(GNS) 아키텍처를 채택했습니다. GNS는 국소 상호 작용을 포착하여 최소한의 훈련 데이터로 중요한 물리적 속성을 표현합니다. 그러나 기존 GNS 모델은 식각 공정을 효과적으로 에뮬레이션하는 데 불충분하여, 에뮬레이션의 정확도와 효율성을 향상시키기 위해 추가 AI 대리 모델 개발이 필요했습니다.
| 방법론 | 개선 사항 |
| MeshGraphNet(MGN) | 메모리 요구 사항 감소 |
| 속도 계산에 Chamfer 손실 사용 | 훈련 손실 감소 |
| 각 반복 단계마다 메시 재구성(Re-meshing) | 추론 정확도 향상 |
| 특징 선택(Feature selection) | 추론 정확도 향상 |
| 다중 규모 메시지 전달(Multi-scale message passing) | 훈련 손실 감소 |
| 각 반복 단계마다 재료 특징 업데이트 | 추론 정확도 향상 |
표 1. 식각 공정을 위한 AI 대리 모델에 적용된 AI 방법론
SK하이닉스의 TCAD 인텔리전스 팀은 AI 물리학 기반 TCAD가 반도체 산업에서 연구 생산성의 핵심 동인(key enabler)이 될 것이라고 평가하고 있습니다. AI로 가속화된 TCAD 예측을 활용하여, 엔지니어들은 수십 개의 레시피 조합에서 생성된 수만 개의 공정 사례를 실질적으로 평가할 수 있게 될 것입니다. 이러한 발전은 TCAD가 정성적 지침을 넘어 반도체 R&D를 위한 정량적 최적화 프레임워크 역할을 할 수 있도록 합니다.
PhysicsNeMo 프레임워크와 GPU 가속 라이브러리를 사용하여 개발된 광범위한 AI 대리 모델은 이러한 기능을 효율적으로 구현하는 데 중요한 역할을 합니다.
NVIDIA PhysicsNeMo 시작하기
TCAD 애플리케이션 개발자나 AI 물리학 연구자라면 PhysicsNeMo는 AI 대리 모델 개발을 가속하기 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다. 모든 것을 처음부터 구축하는 대신, PhysicsNeMo의 모듈과 모델 아키텍처를 활용해 전례 없는 속도와 단순함으로 엔터프라이즈 규모의 물리 AI 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
SK하이닉스의 TCAD 엔지니어들은 이 접근 방식을 통해 저수준 라이브러리를 직접 사용하여 훈련 파이프라인을 작성하는 대신, 그들의 도메인 전문 지식과 노력을 문제 모델링과 고품질 AI 대리 모델 개발에 집중할 수 있었습니다.
다음 자료를 사용하여 더 자세히 알아볼 수 있습니다:
- NVIDIA PhysicsNeMo 제품 페이지
- PhysicsNeMo GitHub 리포지토리
- 사용자 가이드
- 샘플:
- 자기 주도 학습 과정: NVIDIA AI 물리학 기술로 컴퓨터 이용 엔지니어링(CAE) 가속화
이 블로그에서 다룬 프로젝트에는 Yiyi Wang과 Alexey Kamenev가 함께 기여했습니다
