신뢰할 수 있는 AI/ML 프로세서 보장: 신뢰성 검증의 결정적 역할

AI/ML 프로세서에 신뢰성 검증이 중요한 이유

AI와 머신러닝이 자율주행차부터 의료 진단까지 광범위한 애플리케이션에 필수적인 요소가 된 지금, 기반 하드웨어의 어떤 실패도 시스템 전체의 신뢰성을 훼손할 수 있습니다.

지난 몇 년간 기업들은 AI 도입을 가속화해 비즈니스 목표 달성의 최우선 과제로 삼았습니다. 이 모멘텀은 알고리즘 발전, 최첨단 하드웨어 설계, 디지털화된 데이터의 기하급수적 성장에 의해 주도됩니다. 하지만 이 성장을 지속하려면 기업들은 AI/ML 기술이 생성하는 결과가 신뢰할 수 있음을 입증해야 합니다. 그 신뢰는 AI/ML 기능을 구동하는 집적회로(IC)의 설계와 검증에서 시작됩니다.

AI/ML 처리 패러다임

AI 워크로드는 크게 데이터센터/클라우드 기반과 임베디드로 나뉩니다. 전자는 컴퓨트 리소스가 원격 데이터센터에 있고, 후자는 전용 AI 칩이나 코프로세서가 디바이스나 사용자 가까이에 있는 에지 서버에 내장됩니다. 에지 디바이스는 훈련(머신러닝) 또는 추론용으로 특화될 수 있습니다. 역사적으로 훈련은 클라우드에서 이뤄졌지만, 고성능 에지 솔루션의 부상으로 더 많은 훈련 워크로드가 에지로 이동하고 있습니다.

미션 크리티컬 환경을 위한 AI/ML 칩 설계

임베디드 AI 칩은 자동차, 산업 제어, 의료 진단 등 미션 크리티컬한 특정 도메인에 맞춰집니다. 예컨대 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 엄격한 지연시간 윈도우 내에 센서 데이터를 처리해야 하며, 지연은 치명적 충돌로 이어질 수 있습니다.

이런 IC들은 광범위한 병렬 컴퓨트 유닛, 높은 전력 밀도, 타이트한 전력 엔벨로프 내에서 피크 성능을 내기 위한 복잡한 회로를 특징으로 합니다. 범용 CPU도 일부 AI 작업을 처리할 수 있지만, 직렬적 특성이 처리량을 제한합니다. GPU는 병렬 워크로드에 뛰어나고, FPGA는 재구성 가능한 가속을 제공합니다. 그럼에도 가장 효율적인 경로는 소프트웨어 스택과 함께 최적화된 주문형 집적회로(ASIC)인 경우가 많습니다.

ASIC 기반 AI 솔루션의 이점

ASIC은 와트당 우수한 성능, 결정론적 동작, 면적 절약, 빠른 시장 출시를 제공합니다. 그림 1은 전형적인 ASIC AI 칩 블록 다이어그램을 보여줍니다.

그림 1. ASIC AI 칩 설계 블록 다이어그램.

최적 성능을 위한 이기종 컴퓨팅

많은 현대 AI 시스템은 CPU, GPU, ASIC 등 다중 코어 유형을 결합해 직렬 제어 작업과 병렬 데이터 처리를 균형있게 수행합니다. 이 이기종 접근은 전력 효율을 유지하면서 처리량을 향상시키며, 흔히 초당 테라 연산/와트(TOPS/W)로 측정됩니다. 동적 전압 및 주파수 스케일링, 파워 게이팅, 멀티-Vt 설계 같은 전력 절감 기법은 이런 지표 달성에 필수적입니다.

높은 이해관계가 걸린 만큼, 이런 복잡한 IC의 신뢰성 있는 설계와 검증이 최우선입니다. 단일 회로 결함도 AI 유효성을 해치고 이해관계자 신뢰를 침식할 수 있습니다.

AI/ML IC 신뢰성 검증의 과제

AI/ML 칩은 수백만에서 수십억 개의 트랜지스터를 포함합니다. NVIDIA Tesla P100 GPU는 153억 개, Intel Loihi는 20.7억 개 트랜지스터를 가집니다. 설계자는 각 대상 환경마다 고유한 신뢰성 요건을 충족해야 하므로, 잘 정의된 사양에 대한 철저한 테스트가 필요합니다.

전통적 검증의 한계

수동 검사와 고전적 SPICE 스타일 시뮬레이션은 시간 소모적, 오류 발생 쉬움, 확장성 부족으로 그런 대규모 설계에 비현실적입니다. 설계자가 IP 블록을 분할해 개별 검증하더라도, 컴퓨트 코어, 인터커넥트, 고대역폭 메모리 간의 블록 간 상호작용은 종종 간과돼 불완전한 커버리지로 이어집니다.

기존 검증 툴의 긴 런타임은 제품 출시를 지연시킬 수 있어, 멀티코어와 분산 컴퓨팅 환경을 활용하는 자동화된 확장 가능 솔루션의 필요성을 강조합니다.

Calibre PERC: 파운드리 인증 신뢰성 플랫폼

Calibre PERC 신뢰성 플랫폼은 멀티스레드(MT)와 멀티스레드 플렉시블(MTflex) 스케일링으로 이런 과제를 해결합니다. 검증 태스크를 다중 CPU와 원격 머신에 분배해 대규모 AI/ML 설계에서 신속한 실행을 가능케 합니다.

그림 2. 멀티스레드 플렉시블 스케일링이 태스크를 다중 원격 머신에 분배해 전체 실행을 가속화합니다.

기본 스케일링을 넘어 Calibre PERC는 넷리스트와 레이아웃 데이터를 통합해 광범위한 신뢰성 이슈를 탐지해, 설계자가 성능 및 운영 실패를 사전에 완화할 수 있게 합니다.

멀티 도메인 전원 아키텍처에서의 트랜지스터 레벨 신뢰성

현대 AI/ML IC는 아날로그 IP 격리, 파워 게이팅 지원, 독립적 전압 스케일링을 위해 다중 전원 도메인을 흔히 사용합니다. 예컨대 Intel Skylake 아키텍처는 9개 주요 전원 도메인을 사용합니다.

전압 레귤레이터, 헤더/푸터 스위치, 레벨 시프터, 아이솔레이션 셀, 상태 유지 셀 같은 특수 회로 요소가 각 도메인 인터페이스에 필요합니다. 검증은 이런 요소들의 올바른 구현과 연결을 확인해야 하며, 그림 3에 예시돼 있습니다.

그림 3. 저전력 설계 내부에서 특수 요소(레벨 시프터, 아이솔레이션 셀, 파워 게이팅 스위치 등) 사용에는 특수 검증 기법이 필요합니다.

설계자는 도메인 간 적절한 소자 선택도 보장해야 합니다. 예컨대 고전압 공급에는 두꺼운 산화막 트랜지스터를 써서 바이어스 온도 불안정성(BTI) 등 열화 메커니즘을 피해야 합니다.

통합 전원 포맷(UPF)을 활용한 트랜지스터 레벨 검증

UPF는 설계 흐름 전반에 걸쳐 일관된 전원 의도 기술서를 제공합니다. 기존 UPF 흐름은 로직이나 게이트 레벨에 초점을 맞추지만, Calibre PERC는 UPF 사용을 트랜지스터 레벨로 확장해, 누락되거나 잘못 연결된 레벨 시프터, 전기적 과스트레스(EOS) 조건, 플로팅 웰 등을 자동으로 점검합니다.

수명 신뢰성: 장기 열화 방지

AI/ML 칩은 전체 설계 수명 동안 신뢰성 있게 동작해야 합니다. BTI, EOS, 일렉트로마이그레이션(EM), 전류 밀도 핫스팟 같은 이슈는 성능을 조용히 저하시키거나 치명적 실패를 초래할 수 있습니다.

예컨대 적절한 레벨 시프터 없이 고전압 도메인이 박막 산화막 트랜지스터를 구동하면 즉각 실패하지 않지만 시간이 지날수록 열화가 가속돼 결국 실패합니다. 마찬가지로 전류 흐름에 의한 EM은 보이드와 힐록을 만들어 저항을 높이거나 쇼트를 일으킵니다. 파운드리는 의도된 애플리케이션 환경 기반으로 EM 한계를 제공하며, 설계자는 보통 최악 조건을 목표로 이를 검증합니다.

사전 실리콘 단계에서 신뢰성 검사를 누락하면 테이프아웃 지연, 고객 신뢰 상실, 부정적 시장 반응, 리콜, 안전 크리티컬 배포에서의 신체적 피해로 이어질 수 있습니다.

AI/ML 신뢰성의 전략적 분석과 관리

AI/ML 하드웨어의 급속한 발전은 엄격한 신뢰성 분석에 달려 있습니다. 대규모 복잡한 AI/ML 칩의 고유한 과제를 해결하는 첨단 EDA 도구는 설계 하우스가 의도된 수명 내내 신뢰성 있게 동작하는 제품을 제공하게 하며, 산업 전반에 걸쳐 AI 결과물에 대한 신뢰를 키웁니다.

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