반도체 회로 설계를 ‘딱 하루만에’…강화학습 기반 ‘AI 모델’ 개발

울산과기원, 강화학습과 경사하강법 적용..설계시간 76% 단축
회로 설계부터 물리적 레이아웃까지 최적화...두 단계를 AI가 통합

고성능 통신 반도체 회로 설계를 단 하루 만에 끝낼 수 있는 인공지능(AI) 기술이 나왔다. 반도체 설계 전문가들이 수 개월에 걸쳐 하던 작업을 75% 이상 앞당겨 성능을 높이고 설계 비용은 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

울산과학기술원(UNIST)은 윤희인(사진) 전기전자공학과 교수팀이 송대건 경북대 교수 연구팀과 함께 통신 회로인 'LC 전압제어 발진기'(LC-VCO)를 회로 설계 단계부터 실제 칩을 넣는 물리적 레이아웃까지 자동으로 설계하는 AI 모델을 개발했다고 5일 밝혔다.

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

연구팀은 강화학습과 경사하강법을 활용해 회로 설계와 레이아웃 설계를 최적화한 AI 모델을 개발했다. 회로 설계 단계에서 강화학습을 적용해 설계 변수들을 바꿔가며 목표 주파수와 성능을 만족하는 조합을 찾도록 했고, 실제 칩 구조가 결정되는 레이아웃 단계에서는 경사하강법을 이용해 배선폭과 간격 등을 반복적으로 보정해 성능을 개선했다.

경사하강법은 성능이 현 상태보다 더 좋아지도록 설계값을 조금씩 조정해 최적의 조건을 찾아가는 최적화 기법을 뜻한다.

연구팀은 설계 과정에서 가장 시간이 오래 걸리는 인덕터는 딥러닝 기반 예측을 활용해 전체 설계 시간을 크게 줄였다. 실험 결과, 기존 자동 설계 방식으로 약 119시간 걸리던 작업이 76% 이상 줄어든 28.5시간 만에 끝났다. 성능 지수도 기존 연구 대비 월등히 우수한 결과를 보였다.

전이 학습을 적용해 반도체 나노 공정 노드가 바뀌어도 기존에 학습한 내용을 토대로 설계를 이어갈 수 있어 65㎚ 공정으로 학습한 AI는 40㎚·20㎚ 공정에서 처음 학습에 필요했던 데이터의 10%만 추가로 활용해 설계를 수행할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

윤희인 교수는 "5G·6G 통신과 AI 칩의 핵심 부품인 주파수 생성 회로의 성능은 높이면서 설계 비용은 크게 낮출 수 있다"며 "인력난이 심한 아날로그·RF 회로 설계 분야에서 전문 설계자의 개입을 최소화하면서 고성능 반도체를 양산하는데 기여할 것"이라고 말했다.

연구결과는 IEEE 반도체 회로 공학회가 발행하는 'IEEE 집적회로 및 시스템 설계자동화'(TCAD) 지난달 3일 온라인에 공개됐다.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr

챗GPT로 그린 일러스트.

윤희인(왼쪽) UNIST 교수와 김성진 연구원. UNIST 제공.