무어의 법칙이 끝났다고 반도체 성능 발전도 멈추는 것은 아니다. 반도체 집적도를 높이는데서 벗어나, 반도체에 또다른 기술을 적용해 성능을 극대화하는 방법. 패키징을 활용하는 이른바 '모어 댄 무어'가 화두로 떠올랐다.

패키징은 말 그대로 반도체를 포장하는 방법이다. 본래 반도체를 안정적으로 활용할 수 있도록 보호하는 데에 초점을 맞춰왔지만, 최근에는 성능을 극대화할 수 있는 기술이 속속 개발되면서 다양한 형태로 상품화되고 있다.

엔비디아 키스 스트리어 부사장은 무어의 법칙이 제조혁신에만 초점을 맞춘 과거 트렌드에 불과하다며, 현대에는 소프트웨어를 비롯한 다양한 기술이 동반 성장하는 만큼 이들을 함께 고려한 성능 향상에 주목해야한다고 주장하기도 했다.

가장 잘 알려진 패키징 상품이 바로 '통합칩(SoC)'다. CPU와 GPU, 메모리까지 칩 하나에 구현해 크기와 전력 소모, 발열까지 최소화한 제품이다. 회로간 거리를 좁히고 저항을 줄여 성능적으로도 큰 폭의 개선 효과가 있다.

SoC는 이미 다양한 곳에 활용되고 있다. 노트북용 프로세서는 물론, 스마트폰과 같은 소형 기기들은 이제 SoC 탑재가 필수적인 분위기다. 삼성전자 엑시노스 980과 2100 등이 대표적인 국산 SoC, 퀄컴 스냅드래곤 888과 애플 M1 역시 SoC다.

최근에는 NPU(신경망 프로세서)가 최신 반도체 성능을 극대화해주는 핵심 요소로 평가받는다. NPU는 신경망과 같이 다중 연산을 가능케 하는 처리장치로, 딥러닝 등 인공지능(AI)을 사용하는데 특화됐다. CPU나 GPU에서 처리하려면 복잡한 연산을 훨씬 빠르고 쉽게 해준다.

NPU는 통신을 연결하지 않아도 디바이스에서 AI를 구동하는 개념인 '온 디바이스 AI'에 필수적인 요소다. 빅데이터 연산이 크게 늘어난 최신 컴퓨팅 환경에서 기기 성능을 극대화하는데 큰 역할을 한다.

삼성전자는 이같은 AI 처리 기술을 메모리 반도체, D램에도 적용했다. 'HBM-PIM'이 주인공이다. D램에 AI 엔진을 통합해 다량의 데이터를 처리할 때에도 병목 현상을 최소화하는 원리로 메모리 속도와 한계를 극대화했다.

삼성전자의 'I-CUBE' 기술은 비메모리 반도체와 메모리 반도체를 하나로 묶는 기술이다. 최근 발표한 'I-Cube4'는 로직 반도체에 고성능 메모리인 HBM을 4개 묶을 수 있다. 비메모리와 메모리를 하나의 칩처럼 운용할 수 있어서 서버 컴퓨터를 훨씬 효율적으로 운영할 수 있으며, 성능을 높이는 동시에 면적도 줄이는 장점을 가지고 있다.

그 밖에도 반도체 업계는 다양한 기술을 개발하는데 주력하고 있다. 내장형 M램도 패키징 상품 중 하나다. 통합칩에 다양한 기술을 적용해 효율을 높이는 방법은 물론, 반도체를 위로 쌓는 적층 기술 개발도 꾸준히 진행 중이다.

특히 파운드리 업계가 활발한 투자를 이어가고 있다. TSMC가 최근 일본에 새로 조상키로 한 R&D 센터가 대표적. 투자금액이 3500억원 수준으로, 패키징 기술력이 높은 현지 업체들이 다수 참여하는 것으로 알려졌다. 자체적으로도 3차원 패브릭 제품과 새로운 통합칩 등 새로운 기술을 개발해 공개한 상태다.

파운드리 사업 확장을 선언한 인텔도 패키징을 챙겼다. 뉴멕시코주 리오랜초 공장에 패키징 시설을 추가로 증설키로 한 것. 마찬가지로 반도체를 쌓는 기술인 포베로스 등 다양한 패키징 기술을 활용해 모듈을 생산한다는 방침이다.

삼성전자 역시 일찌감치 패키징에 주목했다. 2019년 자회사 삼성전기에서 패키징 사업을 인수하고 역량 확대를 본격화한 것. 최근 다양한 패키징 기술을 새로 개발한 것도 이같은 선구안 효과라는 분석이다.

메모리 사업을 중심으로 하는 SK하이닉스 역시 후공정에 공을 들이는 모습이다. 실리콘 관통전극(TSV) 기술 기반 HBM은 2013년 SK하이닉스가 세계 최초로 개발한 작품. 인텔 낸드 사업부를 인수한 데에도 컨트롤러와 후공정 기술 제고를 염두에 뒀다고 알려졌다.