2025년을 위한 6대 마이크로프로세서 트렌드

마이크로프로세서 산업은 모바일 컴퓨팅의 부상 이후 가장 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 무어의 법칙이 실질적인 한계에 다다르면서, 엔지니어들은 AI가 결합된 실리콘부터 재활용 가능한 칩렛 디자인에 이르기까지 급증하는 컴퓨팅 파워, 효율성, 보안, 그리고 적응성에 대한 수요를 충족시키기 위해 근본적인 구조적 변화를 받아들이고 있습니다. 자동차, 의료, 산업, 소비자 전자제품 산업을 아우르는 엔지니어링 전문가들에게 다음의 여섯 가지 추세는 마이크로프로세싱 및 임베디드 시스템 디자인의 규칙을 다시 쓰고 있습니다.

1. AI 가속화: 클라우드에서 엣지까지

AI가 데이터 센터에 국한되었던 시대는 끝났습니다. 2025년에는, 신경 처리 장치(NPUs)가 1990년대에 산술 논리 장치가 그랬던 것처럼 칩 디자인에 있어 근본적인 요소가 되었습니다. 최신 Intel^® Core^™Ultra 프로세서는 초당 40조 번의 연산(TOPS)을 제공하는 전용 AI 엔진을 탑재하고 있습니다. 이러한 처리 능력은 스마트 안경에서 실시간 언어 번역과 산업용 청력 보호에서 적응형 소음 취소를 가능하게 합니다. 

소비자들에게 이는 인터넷 연결 없이도 개인 정보 보호와 즉각적인 응답 시간으로 음성 명령을 처리할 수 있는 스마트 홈 기기와 같은 흥미로운 새로운 제품을 가져다 줍니다. 의료 분야에서는, 예를 들어 수십 가지 소리 환경을 구별하고 최적의 명료성을 위해 설정을 자동으로 조정하는 AI를 사용하는 보청기와 같이 성능이 향상되고 새로운 기능을 제공하는 새로운 기기를 제공합니다.   

자동차 분야에서는, NVIDIA의 Blackwell GPU가 이제 레벨 4 자율 주행 차량을 위한 센서 융합을 단지 75W로 처리하면서 – 이전 세대에 비해 25배의 효율성 향상을 달성했습니다. 이러한 효율성의 돌파구는 전기차가 주행 거리에 크게 영향을 주지 않고도 고급 운전자 보조 기능을 실행할 수 있음을 의미합니다.

소규모 기업에게는 TinyML을 통한 AI의 민주화가 가장 영향력 있는 발전 중 하나입니다. STMicroelectronics의 엔지니어들은 저렴한 STM32 마이크로컨트롤러에서 TensorFlow Lite Micro를 활용하여 모델을 매우 작은 크기로 축소하여 음성 인식을 시연했습니다. 이를 통해 다음과 같은 혁신을 가능하게 합니다:

• 토양 수분과 기상 패턴을 현지에서 분석하는 스마트 관개 시스템
• 클라우드 연결 없이 유지 보수 필요성을 예측하는 공장 장비
• 실시간으로 종을 식별할 수 있는 배터리 구동 야생 동물 모니터링 장치

2. 이종 구조: 칩렛 혁명

고급 노드에 대한 제조 도전이 증가함에 따라, 칩렛 기반 설계가 새로운 표준 접근법이 되고 있습니다. 칩렛을 프로세서를 위한 LEGO 블록으로 생각해보세요. 하나의 거대하고 복잡한 칩을 만드는 대신, 제조업체들은 더 작고 전문화된 조각들을 결합할 수 있습니다. AMD의 Ryzen AI Max 프로세서는 이러한 접근법을 예시로 들 수 있으며, 3D 스택된 컴퓨트 타일을 Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe) 링크를 사용하여 레거시 I/O 칩렛과 결합하여, 전통적인 시스템온칩(SoC) 설계보다 훨씬 낮은 비용으로 128GB/s의 인터-타일 대역폭을 달성합니다.

자동차 산업은 이 접근법의 실질적인 이점을 보여줍니다. Renesas는 최근에 그것의 R-Car X5H, 다섯 번째 세대 도메인 컨트롤러를 소개했습니다. 이 시스템온칩은 두 가지 주요 혁신으로 주목할 만합니다: 첫 번째로 TSMC의 3nm 공정을 사용하는 것으로, 고급 반도체 기술, 더 많은 전력, 성능 및 면적(PPA)을 제공합니다. 또한, 38개의 ARM 코어를 AI 및 GPU 칩렛과 결합합니다. 이 고급 설계는 컨트롤러가 하나의 중앙 집중식 유닛에서 여러 차량 시스템을 처리할 수 있게 하여, 산업이 소프트웨어 정의 차량으로 이동하는 것을 지원합니다.

도전은 여전히 남아 있습니다. 엔지니어들은 칩렛 간의 열 상호작용을 신중하게 관리하고 일관된 통신 지연 시간을 확보해야 합니다. 업계는 또한 다양한 제조업체들이 서로 다른 인터커넥트 기술을 구현함에 따라 표준화 문제에 직면하고 있습니다.

3. 전력 효율성: 무어의 법칙을 넘어서

2026년까지 데이터 센터가 전 세계 전기의 8%를 소비할 것으로 예상됨에 따라, 전력 최적화는 환경 지속 가능성을 위해 필수적이 되었습니다. 광대역갭 반도체, 특히 갈륨 나이트라이드(GaN)와 실리콘 카바이드(SiC)가 이 효율성 혁명을 이끌고 있습니다. 텍사스 인스트루먼트의 48V GaN 전력 관리 집적 회로(PMICs)는 전기차 충전 손실을 줄여 더 빠른 충전 시간과 감소된 냉각 요구 사항을 가능하게 합니다.

산업용 애플리케이션에서, 인피니언의 SiC 기반 모터 드라이버는 인상적인 99.2%의 효율성을 달성하여 제조에서의 에너지 비용을 크게 줄입니다. 예를 들어, 수백 대의 로봇을 운영하는 공장은 이러한 개선을 통해 연간 수만 달러의 전기 비용을 절약할 수 있습니다.

ARM Cortex-X5는 적응형 전압 스케일링을 통해 효율성을 다른 방식으로 접근합니다. 이 프로세서는 작업 부하에 따라 클록 속도를 1GHz에서 3.6GHz 사이로 동적으로 조정하여, 의료 기기가 복잡한 EKG 처리를 수행하면서도 단지 1.8W의 전력만을 소비하게 합니다 - 일반적인 LED 전구보다 적은 전력입니다.

4. 실리콘-루트 보안: 트랜지스터부터 신뢰 구축

2024년 산업 시스템에 대한 사이버 공격이 증가함에 따라, 하드웨어 기반 보안은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. Microchip의 CEC1712 마이크로컨트롤러는 보안에 대한 새로운 접근 방식을 대표하며, 물리적으로 복제하거나 조작할 수 없는 실리콘 지문이라고 할 수 있는 물리적으로 복제 불가능한 기능(PUFs)을 사용하여 고유한 암호화 키를 생성합니다.

자동차 애플리케이션에서는, Renesas의 RH850 마이크로컨트롤러가 이제 차량 간 통신(V2X)에 대한 양자 내성 암호화를 통합하고 있습니다. 이 선제적 접근 방식은 현재의 암호화 방법을 깰 수 있는 미래의 양자 컴퓨터에 오늘날의 차량이 취약하지 않도록 보장합니다.

이러한 보안 조치는 타협이 필요합니다. 하드웨어 기반 보안 기능은 칩 비용을 5%에서 15%까지 증가시킬 수 있으며 일부 애플리케이션에서 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 제조업체는 보안 요구 사항과 비용 및 성능 목표 사이에서 신중하게 균형을 맞춰야 합니다.

5. 클라우드 네이티브 디자인: 현실 시뮬레이션

칩 디자인 과정 자체가 클라우드 컴퓨팅과 AI에 의해 변모하고 있습니다. Cadence의 Cerebrus 플랫폼은 클라우드 자원과 머신러닝을 활용하여 칩 레이아웃을 최적화하고, 일부 디자인 사이클을 18개월에서 단 12주로 단축시킵니다. 이러한 가속화는 제조업체가 시장 수요를 따라잡으면서 개발 비용을 줄일 수 있게 해줍니다.

디지털 트윈 기술은 검증 과정을 혁신하고 있습니다. 포드가 Siemens Simcenter를 사용하여 전기차 배터리의 열 이벤트를 시뮬레이션하는 것은 이 접근법의 힘을 보여주며, 물리적으로 테스트하는 데 수백만 달러가 들 수 있는 복잡한 안전 시나리오를 가상으로 검증합니다. 그러나 정확한 시뮬레이션 모델을 구축하는 것은 컴퓨팅 자원과 전문 지식에 상당한 투자를 요구합니다.

6. 지속 가능성: 라이프사이클을 고려한 엔지니어링

반도체 산업의 환경적 영향 – 현재 전 세계 CO₂ 배출량의 3% – 은 칩 디자인에 새로운 접근 방식을 촉진하고 있습니다. NVIDIA의 Blackwell GPU 아키텍처는 고급 제조 공정과 재활용 재료를 통해 계산 당 탄소 배출을 25배 줄임으로써 이러한 원칙을 보여줍니다.

Framework의 혁신적인 모듈형 노트북 디자인은 프로세서를 포함한 쉬운 구성 요소 업그레이드를 가능하게 하여, 다른 기술 회사들이 제품의 수명을 재고하도록 영감을 주고 있습니다. 이 접근 방식은 전체 시스템 교체가 아닌 구성 요소의 업그레이드를 통해 전자 폐기물을 줄이며, 지속 가능성을 위해 유사한 관행을 채택하도록 다양한 산업에 영향을 줄 수 있습니다.

앞으로의 길: 2025-2030

다음 5년 동안 업계를 재편할 세 가지 신흥 기술이 있습니다:

1. Passage 3D 실리콘 포토닉스 엔진은 광 인터커넥트의 잠재력을 보여주며, 100Gbps/mm²의 데이터 속도를 달성합니다. 이 기술은 프로세서와 메모리 사이의 전통적인 성능 제한인 폰 노이만 병목 현상을 없앨 수 있습니다. 그러나, 열 관리와 제조 일관성에서 여전히 도전이 남아 있습니다.
2. 신경형 컴퓨팅 – 인텔의 Loihi 프로세서는 전통적인 컴퓨팅 아키텍처에서 근본적인 탈피를 나타냅니다. 생물학적 신경망을 모방함으로써, 이 칩들은 기존 GPU의 1/1000 에너지로 특정 AI 작업을 처리합니다. 로봇공학과 센서 처리에서 초기 응용 프로그램이 약속을 보이지만, 프로그래밍 도구와 표준은 여전히 성숙하고 있습니다.
3. 분자 제조 MIT의 연구는 DNA 가이드 트랜지스터 조립을 통해 칩 제조를 혁신할 수 있으며, 제조 비용을 줄일 수 있습니다. 아직 초기 단계에 있지만, 이 접근 방식은 칩 생산을 민주화하고 새로운 형태의 3차원 회로를 가능하게 할 수 있습니다.

도전과 기회

마이크로프로세서 산업의 발전은 새로운 기회와 복잡성을 가져왔습니다. 제조업체들이 새로운 아키텍처와 고급 공정을 채택함에 따라, 미래를 형성할 다양한 도전에 직면하고 있습니다.

• 제조 복잡성: 칩렛 통합은 정밀한 열 및 전기 관리를 요구합니다
• 기술 격차: 엔지니어는 ONNX Runtime과 같은 새로운 도구를 마스터하고 양자 내성 암호화를 이해해야 합니다
• 표준의 진화: 산업은 칩렛 인터페이스와 보안 프로토콜에 대한 통합된 표준이 필요합니다
• 환경적 우려: 효율성이 향상되고 있지만, 절대 전력 소비는 계속 증가하고 있습니다
• 비용 압박: 고급 노드는 대규모 자본 투자를 요구하며, 이는 큰 플레이어에게 혁신을 제한할 수 있습니다

AI 시대를 위한 컴퓨팅의 재정의

마이크로프로세서 산업은 AI, 고급 아키텍처, 지속 가능성 요구의 융합이 컴퓨팅의 기반을 재구성하는 지점에 서 있습니다. 전통적인 무어의 법칙 확장의 한계를 넘어서면서, 초점은 계산 수요의 기하급수적 성장을 충족할 수 있는 종합적인 실리콘 생태계를 만드는 데로 이동합니다. 

엔지니어와 산업 전문가들에게 이것은 도전과 동시에 혁신할 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 미래는 새로운 기술과 방법론을 활용하여 차세대 지능형, 효율적이며 지속 가능한 컴퓨팅 시스템을 구축할 수 있는 사람들의 것입니다.