반도체 설계에서 AI는 어떻게 PPA 최적화를 실현하고 있을까?
전자설계자동화(EDA)는 반도체 설계의 핵심 도구이며, 최근 AI 기술이 통합되면서 성능(P), 전력(P), 면적(A), 즉 PPA 최적화에 있어 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 EDA가 칩 설계 자동화를 어떻게 발전시키고 있는지, 최신 연구 동향과 실제 활용 사례를 중심으로 살펴봅니다.
AI 기반 EDA란 무엇인가?
AI 기반 EDA란 머신러닝, 강화학습, 생성형 AI와 같은 인공지능 기법을 기존의 반도체 설계 도구에 통합하여 논리합성부터 배치, 배선, 시뮬레이션에 이르는 전체 설계 흐름을 자동화하고 최적화하는 기술을 의미합니다.
PPA(Power, Performance, Area)란 무엇인가?
PPA는 반도체 설계 품질을 평가하는 세 가지 핵심 지표인 전력(Power), 성능(Performance), 면적(Area)을 뜻합니다. 이 세 요소는 서로 영향을 주는 관계에 있어 균형 있게 최적화되어야 합니다.
| 지표 | 의미 | 주요 고려 사항 |
| Power | 전력 소비 | 누설 전류, 스위칭 손실 등 |
| Performance | 작동 속도 | 클럭 주파수, 타이밍 여유 등 |
| Area | 칩 면적 | 트랜지스터 수, 레이아웃 구조 |
AI는 배치와 배선을 어떻게 최적화하는가?
AI는 칩 레이아웃의 배치 및 배선 단계에서 최적의 트랜지스터 위치와 연결 경로를 예측하여 PPA를 최대화합니다. 예를 들어, 구글은 강화학습 기반 칩 배치 모델을 통해 수 시간 걸리던 작업을 수 분 내에 완료하며, 일부 경우 사람보다 더 우수한 결과를 보여주었습니다.
머신러닝 기반 타이밍 분석 자동화 사례
기존의 정적 타이밍 분석(STA)은 반복적인 계산이 필요했지만, AI를 활용하면 회로 경로의 지연 값을 빠르고 효율적으로 예측할 수 있습니다. 특히 그래프 신경망(GNN)을 활용한 지연 경로 예측 연구가 활발히 진행 중입니다.
생성형 AI와 RTL 코드 자동 생성
생성형 AI는 설계자가 작성하던 RTL 코드를 보조하거나 자동으로 생성하는 데 사용됩니다. 자연어 명세를 바탕으로 Verilog 또는 SystemVerilog 코드를 생성하거나, 기존 RTL 코드의 오류를 수정하고 최적화하는 기능이 연구되고 있습니다. EDA 도구와의 연동성을 높이기 위한 방향으로도 개발이 진행 중입니다.
PPA 최적화를 위한 강화학습 적용
강화학습은 PPA 최적화 문제에 매우 적합한 접근 방식입니다. 보상 함수에 전력, 성능, 면적 항목을 반영하여, AI 에이전트가 다양한 설계 경로 중에서 최적의 조합을 학습하도록 할 수 있습니다. 이러한 방식은 회로 배치, 클럭 트리 최적화, 전력망 설계 등 다양한 영역에 적용되고 있습니다.
주요 기업 및 기관의 AI-EDA 적용 사례
| 기업/기관 | 적용 기술 예시 | 특징 |
| 강화학습 기반 배치 자동화 | 수 분 내 최적 설계 달성 | |
| Synopsys | AI 기반 설계 공간 탐색 | DSO.ai 플랫폼 운영 |
| Cadence | 머신러닝 기반 타이밍 분석 | 예측 정확도 향상 |
| MIT, UC Berkeley | GNN 기반 회로 예측 모델 | 논문 발표 및 프로토타입 개발 |
향후 전망: AI와 EDA의 통합은 피할 수 없다
AI의 학습 능력과 데이터 기반 판단력은 복잡한 EDA 설계 흐름을 점차 자동화하며, 인간의 개입을 줄이고 있습니다. 앞으로는 AI 모델의 경량화, 데이터셋의 표준화, 그리고 실제 양산 공정에 맞춘 맞춤형 기술이 더욱 중요해질 것으로 보입니다.