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반도체 기술논문 모음, GAAFET 누설·HBM2 전력 연구 공개
Semiconductor Engineering이 최신 반도체 기술 논문 목록을 정리해 공개했다. 아르곤 국립연구소와 UIUC는 칩·스케일업·스케일아웃 전반의 이종 시스템 설계에 에이전틱 AI를 적용한 연구를 내놨고, 샌디아 국립연구소와 룩셈부르크과학기술연구소는 GAAFET의 새로운 누설 경로를 예측 시뮬레이션으로 밝혔다. UC버클리·삼성전자·인텔은 나노전자기계식 게인셀 eDRAM을, 케이던스와 노터데임대는 3D-IC 열 모델링을 위한 AI 가속 반복 솔버를 제시했다. ETH취리히와 뉴욕대는 실제 HBM2 D램 칩을 이용한 전력 소비 분석 모델링 연구를, 컬럼비아대·구글딥마인드·구글은 에이전틱 시스템을 위한 EDA 인프라 재설계를 다뤘다.
메모리(DRAM·NAND·HBM)ETH·NYU, HBM2 전력소모 특성화 — 리드 동작이 전력 소비 최대
ETH 취리히와 뉴욕대 연구팀이 실제 HBM2 D램 칩을 대상으로 전력 소비를 실험적으로 분석한 논문을 발표했다. 연구진은 13가지 새로운 발견과 6가지 핵심 결론을 제시했으며, 읍 리드 동작이 다른 어떤 동작보다 훨씬 높은 전류를 소비한다는 점을 확인했다. 또한 데이터 전송 버스트에서 뱅크 그룹 버스 신호를 모두 토글할 경우 신호를 고정했을 때보다 전력 소비가 29.4% 높아진다는 사실을 밝혔다. 이 같은 특성을 바탕으로 설계한 접근 패턴은 36개 테스트 HBM2 칩에서 JEDEC 규격의 최고 전력 측정 루프보다 평균 23.6% 높은 전력 소비를 유발했다.