AI 반도체 | 안리쓰

AI 서비스 제공 하드웨어의 신호 품질을 보장하기 위해

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 사용의 급속한 확대는 데이터 센터와 네트워크에 사용되는 GPU, AI ASIC, AI 가속기는 물론, 이들을 지원하는 인쇄 회로 기판과 커넥터와 같은 하드웨어 구성 요소에 대한 기술 혁신을 가속화하고 있습니다.
이 하드웨어는 AI 프로그램의 고속, 대용량 산술 처리를 지원해야 합니다.
이 하드웨어는 AI 처리를 위해 특별히 설계된 반도체, 즉 "AI 반도체"를 사용하여 제작됩니다. 외부 장치와 방대한 양의 데이터를 주고받을 수 있도록 AI 반도체는 기존의 범용 프로세서보다 더 빠른 속도로 데이터를 전송하고 실시간으로 처리하며, 지연 시간도 짧아야 합니다.
이러한 성능 요구 사항을 충족하려면 엔지니어는 하드웨어의 실제 작동을 시뮬레이션하는 시스템 수준 테스트를 통해 하드웨어를 검증해야 합니다.

클라우드 AI

클라우드 AI는 클라우드 서버에 저장된 데이터를 처리합니다. 서비스 제공자가 운영하는 서버를 사용하여 대량의 데이터가 포함된 복잡한 프로세스를 처리할 수 있으며, 생성형 AI도 가능합니다.

CPU, GPU 보드, 스토리지를 연결하는 인터페이스로 PCIe가 사용되며, 네트워크와의 통신을 위해 Ethernet이 사용됩니다. 메모리 인터페이스의 데이터 속도는 DDR4에서 DDR5로 증가했습니다.

CPU: Central processing unit (중앙 처리 장치)
DPU: Data processing unit (데이터 처리 장치)
GPU: Graphics processing unit (그래픽 처리 장치)
NIC: Network interface card (네트워크 인터페이스 카드)

엣지 AI

엣지 AI는 로컬 엣지 장치에서 AI를 실행하여 클라우드 인프라에 의존하지 않고 실시간 데이터 처리 및 분석을 가능하게 합니다. 외부 통신이 필요 없기 때문에 지연 없이 빠르게 처리할 수 있습니다. 엣지 AI의 사용 예로는 카메라를 사용한 이미지 인식, 자율 주행차 및 드론이 있습니다.

클라우드 AI 서버와 마찬가지로 엣지 AI 장치에서도 PCIe와 DDR 인터페이스가 사용되며, 카메라와 센서 인터페이스로는 Thunderbolt와 USB가 때때로 사용됩니다.

AI 반도체 테스트의 과제

Signals running through a semiconductor package and printed circuit board

과제 1: AI 반도체를 활용한 하드웨어의 전기적 특성 확보

고속 디지털 신호의 전송선 역할을 하는 반도체의 동작 주파수 대역폭이 부족하면 고속 디지털 신호의 감쇠가 발생할 수 있습니다.
또한, 관련 인쇄 회로 기판, 전기 배선, 커넥터, 고속 디지털 신호 전송용 케이블 등의 대역폭이 부족하면 크로스토크에 의한 신호 파형의 왜곡이 발생할 수도 있습니다.
결과적으로 AI 반도체 기반 하드웨어가 설계된 대로 작동하지 않을 수 있습니다.
게다가 엔지니어가 설계 과정에서 전기 배선과 커넥터의 임피던스를 고려하지 못하면 디지털 신호의 반사와 같은 요소로 인해 신호 품질이 저하됩니다.
따라서 하드웨어 개발 단계에서 엔지니어는 앞서 언급한 전기적 특성을 평가하여 필요한 성능을 보장해야 합니다.

과제 2: 설계 및 제조 공정에서 재작업 횟수 감소

AI 반도체를 탑재한 하드웨어의 설계 및 제조 품질을 확보하고 재작업을 줄이기 위해서는 실리콘 이후 및 프로토타입 검증 단계에서 실제 신호를 이용하여 지터, 노이즈, 채널 손실 등의 측면에서 고속 디지털 신호의 품질을 검증하는 것이 중요합니다.

AI 반도체 테스트 솔루션

Frequency characteristic evaluation of products used for AI semiconductors

솔루션 1: AI 반도체 탑재 제품 품질 확보

안리쓰의 ME7838 시리즈와 MS4640B 시리즈 벡터 네트워크 분석기는 AI 반도체가 탑재된 AI 가속기, 인쇄 회로 기판 등의 하드웨어의 주파수 특성과 반사 손실(S-파라미터)은 물론, 전기 배선의 임피던스까지 검증할 수 있습니다.
사용자는 4채널 벡터 네트워크 분석기를 사용하여 전기 배선 간의 크로스토크를 측정할 수도 있습니다.
또한, 광전자 네트워크 분석기 ME7848A는 광배선에 사용되는 광부품의 주파수 특성을 측정하는 데 이상적입니다.
MS4640B 시리즈는 최대 70GHz의 넓은 주파수 대역폭을 평가할 수 있으며, ME7838 시리즈는 110GHz 이상의 대역폭을 지원하여 AI 반도체와 하드웨어가 처리하는 PAM4와 같은 고속 디지털 신호의 평가에 적합하며, 이를 통해 AI 반도체를 탑재한 제품의 품질을 보장하는 데 도움이 됩니다.
MS46522B는 최대 43.5GHz의 수동 성능 평가에 적합하며 직접 연결 케이블(DAC), 활성 전기 케이블(AEC), 활성 구리 케이블(ACC) 및 랙 내부와 서버 간 연결에 데이터 센터에 사용되는 커넥터의 제조 단계에서 효과적으로 작동합니다.

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제품의 소개:

Vector Network Analysis Product Portfolio

솔루션 2: 개발 단계에서의 고속 디지털 신호 검증

안리쓰의 Signal Quality Analyzer-R MP1900A는 고속 디지털 신호를 생성하고 비트 오류율(BER)을 측정합니다.
MP1900A는 AI 반도체의 첫 번째 실리콘 단계부터 AI 반도체를 포함한 프로토타입 하드웨어의 성능 검증, 최종 제품 출시를 위한 적합성 테스트까지 개발의 각 단계에서 고속 디지털 시스템의 신호 품질을 평가하고 디버깅하는 기능을 제공하여 고객이 제품을 신속하게 시장에 출시할 수 있도록 지원합니다.
안리쓰의 BERTWave MP2110A 샘플링 오실로스코프는 고속 디지털 신호 파형의 아이 패턴 등을 분석하고 BER을 측정합니다.
MP2110A는 최대 4개 채널의 디지털 신호 파형과 BER을 평가하여 AI 반도체를 통합한 하드웨어의 품질을 보장하고 생산 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다

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제품의 소개:

High-Speed Serial Data Test Solutions for AI Semiconductors and Data Center

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