반응형 전체 글80 반도체 공정 - 스트리핑(stripping) 반도체 공정중 스트리핑(stripping)은 일반적으로 후속 처리 단계를 위해 기판을 준비할 목적으로 반도체 기판에서 하나 이상의 재료 층을 제거하는 프로세스를 말합니다. stripping 공정은 습식 화학 에칭, 건식 에칭 및 플라즈마 에칭을 포함하는 다양한 방법을 사용하여 수행될 수 있습니다. ■ 스트리핑(stripping) 선택한 구체적인 방법은 제거할 재료의 유형과 원하는 최종 결과에 따라 다릅니다. 예를 들어, 습식 화학 에칭은 산화물 층을 제거하는 데 사용될 수 있는 반면, 플라즈마 에칭은 금속 층을 제거하는 데 사용될 수 있습니다. 반도체 스트리핑은 후속 처리 단계를 정확하고 안정적으로 수행하는 데 도움이 되므로 전자 장치 제조에서 중요한 단계입니다. ■ 스트리핑(stripping)의 방법 .. 2023. 3. 12. 반도체 - 무어의 법칙(Moore's law) 무어의 법칙(Moore's law)은 1965년 인텔의 공동 창업자인 고든 무어가 내놓은 예측입니다. 마이크로칩의 트랜지스터 수가 18~24개월마다 두 배로 증가하고 칩 생산 비용이 감소할 것이라고 했습니다. 이러한 관찰은 1950년대에 집적 회로가 발명된 이후 업계에서 그가 관찰한 경향에 근거한 것입니다. ■ 무어의 법칙(Moore's law) 무어의 법칙은 지난 수십 년 동안 매우 정확한 것으로 입증되어 기술 혁신의 빠른 속도를 주도하고 현대 컴퓨팅 세계를 창조했습니다. 더 작은 영역에 더 많은 트랜지스터를 담을 수 있는 능력은 점점 더 강력해지는 마이크로프로세서, 메모리 칩 및 기타 반도체 기반 장치의 개발을 가능하게 했습니다. 그러나 무어의 법칙이 지속 가능한지에 대한 우려도 있습니다. 문제는 점.. 2023. 3. 12. AI 반도체 - 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체란? 인공 지능(AI) 뉴로모픽 반도체 기술은 컴퓨팅에 대한 우리의 생각을 변화시키는 빠르게 진화하는 분야입니다. 뉴로모픽 반도체는 인간 뇌의 구조와 기능을 모방하여 만든 인공 신경망을 구현하기 위해 사용되는 반도체 기술입니다. 뇌는 시냅스라는 구조를 통해 뉴런들이 서로 연결되어 있는데, 이 구조를 모방하여 뉴로모픽 반도체는 인공 시냅스를 구현합니다. ■ 하드웨어 설계 AI 뉴로모픽 반도체 기술의 주요 트렌드 중 하나는 신경망 계산에 최적화된 새로운 하드웨어 아키텍처의 개발입니다. 이러한 아키텍처는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 자율 주행 차량과 같은 뉴로모픽 시스템에 필요한 복잡한 계산을 지원하도록 설계되었습니다. 이러한 아키텍처의 예로는 Google에서 개발한 Tensor Processing Uni.. 2023. 3. 9. AI 반도체 - 뉴로모픽(Neuromorphic) 아키텍쳐 뉴로모픽 반도체는 인간 뇌의 구조와 기능을 모방하여 만든 인공 신경망을 구현하기 위해 사용되는 반도체 기술입니다. 뇌는 시냅스라는 구조를 통해 뉴런들이 서로 연결되어 있는데, 이 구조를 모방하여 뉴로모픽 반도체는 인공 시냅스를 구현합니다. 이러한 반도체 기술은 기존의 디지털 컴퓨터보다 더욱 효율적인 인공 신경망 구현을 가능하게 합니다. 뉴로모픽 반도체는 소비 전력이 적고 연산 속도가 빠르며, 높은 병렬 처리 능력을 갖추고 있어서, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 인공 지능 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 뉴로모픽 반도체는 인공 지능 기술의 발전에 큰 역할을 할 것으로 예상되며, 현재는 다양한 기업들이 이 기술을 개발하고 있습니다. ■ TPU(Tensor Processing Unit).. 2023. 3. 9. AI 반도체 - GPU와 TPU 인공 지능(AI)은 의료에서 운송, 엔터테인먼트에 이르기까지 우리 삶의 여러 측면을 혁신할 수 있는 잠재력을 가진 변혁적 기술로 부상했습니다. AI 발전의 핵심 동인 중 하나는 AI 반도체라는 특수 컴퓨터 칩의 개발이었습니다. ■ AI 반도체 AI 반도체는 기존 프로세서보다 인공지능 작업을 더 효율적으로 수행하도록 설계된 특수 컴퓨터 칩입니다. 여러 처리 장치를 사용하여 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 계산을 병렬로 수행할 수 있습니다. AI 반도체의 예로는 딥 러닝 및 기타 AI 애플리케이션용 데이터 센터에서 널리 사용되는 GPU 및 TPU가 있습니다. ■ GPU와 TPU GPU(그래픽 처리 장치)와 TPU(텐서 처리 장치)는 인공 지능 및 기계 학습 시스템 개발에 일반적으로 사용되는 두 가지 유형.. 2023. 3. 2. 반도체 - AI 반도체 아키텍쳐 기존 방식의 반도체로는 인공지능의 알고리즘을 원활하게 수행하기 어려워 이제는 AI 반도체의 필요성이 대두되고 있습니다. AI 반도체의 가장 큰 특징은 학습 및 추론으로 학습은 입력된 값을 목표 값과 같도록 훈련을 한 후 훈련마다 수정 보완을 통해 재훈련됩니다. 이 과정을 통해 목표 값에 점차 가까워집니다. 추론은 학습과는 달리 목표 값이 없어 입력된 데이터와 그동안 학습된 내용을 통해 정답을 추론합니다. ■ AI 반도체의 아키텍처 AI 하드웨어 아키텍처는 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA) 및 애플리케이션별 집적 회로(ASIC)를 포함하여 AI 애플리케이션을 위해 설계된 다양한 하드웨어 아키텍처들이 있습니다. ① 그래픽 처리 장치(GPU).. 2023. 2. 7. 반도체 장비 - 세정 장비(Wet/Clean) 글로벌 세정장비 시장 규모는 47억 달러 규모로 전체 반도체 장비 시장에서 차지하는 비중은 5% 수준입니다. 연평균 성장률은 17%로 반도체 장비 전체의 성장률에 소폭 미치지 못합니다. 도금 및 CMP 장비와 같이 장비의 기술력보다는 상대적으로 소재의 중요성이 높은 분야임에도 불구하고, 모든 공정의 전후에는 세정과정이 포함되기에 물량이 많고 유의마한 비중을 차지한다고 볼 수 있습니다. 21년 성장률은 YoY +52%로 시장 전체의 성장률(YoY +42%)을 크게 앞섰습니다. ■ 세정 장비 세정 방식 기준으로는 Spray 방식이 전체의 80%를 차지합니다. Spray 방식의 시장 규모가 압도적으로 큰 이유는, Bench Dip 방식의 경우 동시에 수십장의 웨이퍼를 세정하기에 상대적으로 장비의 대수가 적게 .. 2022. 12. 25. 반도체 장비 - CMP 장비 웨이퍼 구리 도금 장비의 시장규모는 21년 기준 27억 달러로 추산되며 반도체 전체 장비 시장의약 3% 정도로 큰 비중을 차지하는 장비는 아닙니다. ECD 장비와 마찬가지로 공정의 특성상 장비 자체의 정밀함뿐만 아니라, CMP 패드와 슬러리에 대한 공정 의존도가 높기 때문일 것으로 추정됩니다. ■ CMP 장비 메모리 분야에서의 사용 비중이 낮았던 ECD 장비에 비해, CMP 공정의 경우에는 유전막, CVD 된 텅스텐 등 메모리와 Logic 전반의 많은 공정에 적용될 수 있다는 점에서 상대적으로 큰 시장을 형성하고 있습니다. 평균 성장률은 17%로 장비 시장 전체의 성장률(20%)을 하회했으며, 이는 패터닝 장비에 비해 최신 미세 공정에서의 기여도 측면에서 상대적으로 낮았기 때문입니다. 21년은 Found.. 2022. 12. 5. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 10 다음 반응형
