반도체 자동 설계 시간을 최대 76% 줄일 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

UNIST는 윤희인 전기전자공학과 교수와 송대건 경북대학교 교수팀이 통신 회로인 LC(인덕터-캐퍼시티) 전압제어 발진기(LC-VCO)를 회로 설계 단계부터 실제 칩에 넣는 물리적 레이아웃까지 자동 설계해주는 AI 모델을 개발했다고 5일 밝혔다.

LC-VCO는 5G 같은 고속 통신 시스템에서 주파수를 만들어내는 반도체 회로다. 신호 잡음과 전력 소모를 줄이기 위해서는 인덕터, 트랜지스터 크기와 같은 변수를 잘 조합해 회로를 설계해야 한다.

연구팀은 회로 설계와 레이아웃 설계를 통합, 최적화했다. 회로 설계 단계에서는 강화학습을 적용해 설계 변수들을 바꿔가며 목표 주파수와 성능을 만족하는 조합을 찾도록 했다. 실제 칩 구조가 결정되는 레이아웃 단계에서는 경사하강법을 이용했다. 이는 배선 폭과 간격 같은 물리적 설계 변수를 성능이 개선되는 방향으로 반복 보정한다.

연구팀은 “회로도 설계(Schematic)와 물리적 배치(Layout)를 개별적으로 최적화하던 기존 방식을 대신 AI가 두 단계를 통합적으로 관리하도록 한 기술”이라고 설명했다.

설계 과정에서 시간이 가장 많이 걸리는 인덕터는 딥러닝 기반 예측을 활용해 전체 설계 시간을 줄였다.

윤희인 교수는 "설계자의 반복적인 전자기 시뮬레이션이 필요한 작업을 단 몇 밀리초(ms) 만에 완료할 수 있다"며 "실험 결과, 기존 자동 설계 방식이 약 119시간 소요되는 작업을 단 28.5시간 만에 완료해 설계 시간을 76% 이상 단축했다"고 말했다.

또 전이 학습이 적용돼 반도체 나노 공정 노드가 바뀌어도 기존에 학습한 내용을 바탕으로 설계를 이어갈 수 있다. 예를 들어 65nm 공정으로 학습한 AI는 40nm나 28nm 공정에서도 처음 학습에 필요했던 데이터의 약 10%만 추가로 활용해 설계를 수행할 수 있다.

연구팀은 “5G·6G 통신과 AI 칩의 핵심 부품인 주파수 생성 회로의 성능은 높이면서 설계 비용은 크게 낮출 수 있을 뿐만 아니라 중장기적으로 반도체 설계 인력 부족 문제를 해결하고 차세대 공정으로의 전환 속도를 획기적으로 앞당길 수 있는 도구”라고 기대했다.

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연구팀은 LC-VCO뿐만 아니라 향후 다양한 아날로그/RF 회로 설계 자동화 연구로 확장할 계획이다.

연구 결과는 IEEE 반도체 회로 공학회에서 발행하는 국제 학술지 ‘IEEE 집적회로 및 시스템 설계자동화(TCAD)’에 4월 3일 온라인 공개됐다.