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삼전/TSMC/인텔 사야하는 이유 BY GPT

컴갤러(182.230) 2025.02.12 00:26:59
조회 136 추천 0 댓글 0


🔹 1+⃣ 인텔 12세대~14세대 CPU 칩 크기 비교

세대코드명출시 연도공정다이 크기 (mm²)트랜지스터 개수 (추정)
12세대Alder Lake2021Intel 7 (10nm)215mm² (8P+8E)210억 개
13세대Raptor Lake2022Intel 7 (10nm)257mm² (8P+16E)250억 개
14세대Raptor Lake Refresh2023Intel 7 (10nm)거의 동일 (~260mm² 추정)250억 개

🔹 2+⃣ 칩 크기 변화의 핵심 요소

💡 칩 크기(다이 크기)는 트랜지스터 개수 & 아키텍처 최적화에 따라 변함!

1+⃣ 트랜지스터 개수 증가 → 칩 크기 증가

  • 12세대(Alder Lake)에서는 8P+8E 코어(16코어) 구성.
  • 13세대(Raptor Lake)에서 **8P+16E(24코어)**로 확장 → 다이 크기 증가 (215mm² → 257mm²).
  • 14세대(Raptor Lake Refresh)는 큰 변화 없이 거의 동일한 칩 크기 유지.

2+⃣ 제조 공정 변화 없음

  • 12세대~14세대 모두 Intel 7(10nm) 공정 사용.
  • 14세대는 단순한 리프레시(Refresh) 모델로, 칩 크기 변화가 거의 없음.

3+⃣ L2/L3 캐시 증가

  • 13세대부터 L2/L3 캐시 용량이 증가하면서 칩 크기가 더 커짐.

🔹 3+⃣ 칩 크기 변화 요약

  • 12세대(Alder Lake): 215mm² (8P+8E)
  • 13세대(Raptor Lake): 257mm² (8P+16E) → 트랜지스터 개수 증가
  • 14세대(Raptor Lake Refresh): 거의 동일 (~260mm²)

🚀 즉, 인텔 12세대부터 14세대까지 칩 크기는 증가했지만, 14세대는 거의 변화가 없음.
🚀 차세대(15세대 Meteor Lake)에서는 완전히 새로운 아키텍처와 공정 변화(Intel 4, 3nm급)로 큰 차이가 예상됨!



Q
그니깐 지금까진 칩을 키워서 트랜지스터를 많이넣는걸로만 진행한거네 ? 차세대는 어떻게 달라


인텔 CPU 발전: 지금까지는 칩을 키워 트랜지스터를 늘렸고, 차세대는 어떻게 달라질까?

네, 인텔 12~14세대까지는 칩 크기를 키워서 트랜지스터 개수를 늘리는 방식으로 성능을 개선해 왔습니다.
하지만 차세대(15세대 Meteor Lake 이후)부터는 완전히 다른 방향으로 변화합니다.


🔹 1+⃣ 지금까지(12~14세대)는 칩 크기를 키워 트랜지스터 증가

📌 기존 방식: 칩 크기를 키워 성능 향상

  • 칩 크기(다이 크기) 증가 → 더 많은 트랜지스터 배치 가능
  • E-코어(효율 코어) 개수 증가 → 멀티코어 성능 강화
  • L2/L3 캐시 확장 → 데이터 접근 속도 향상

📌 한계점

  • 칩 크기가 계속 커지면 발열 & 전력 소비 증가
  • 제조 비용 증가 (더 큰 칩 = 생산 효율 감소)
  • 공정 개선이 없는 상태(Intel 7 유지) → 물리적 한계 도달

🚀 즉, 12~14세대는 기존 아키텍처를 유지하면서 칩 크기 증가로 성능을 끌어올린 방식.


🔹 2+⃣ 차세대 (15세대 Meteor Lake~)의 변화

📌 차세대 CPU는 기존과 완전히 다른 방식으로 변화!더 이상 단순히 칩 크기를 키우는 방식이 아님!
새로운 공정 기술 & 패키징 방식 도입!

세대코드명공정주요 변화
14세대Raptor Lake RefreshIntel 7 (10nm)기존 설계 유지, 소폭 개선
15세대Meteor LakeIntel 4 (7nm급)타일(Chiplet) 구조 적용!
16세대Arrow LakeIntel 20A (2nm급)RibbonFET & PowerVia 적용
17세대Lunar LakeIntel 18A (1.8nm급)차세대 모바일 최적화

✅ 1. 인텔 최초로 "타일(Chiplet) 구조" 도입 → Meteor Lake

15세대 **Meteor Lake부터 기존 단일 칩(모노리식) 설계가 아니라, "타일(Chiplet) 기반 설계"**로 변경됨.

📌 Chiplet(칩렛) 구조란?

  • 기존 CPU는 모든 기능(연산 코어, GPU, I/O 등)을 하나의 다이(칩) 안에 통합했음.
  • 하지만 Chiplet 방식에서는 CPU의 각 요소를 독립된 타일(Tile) 형태로 나누어 결합.
  • 성능은 높이고 제조 비용과 전력 소모를 줄이는 전략.

🔹 Meteor Lake 구성 요소 (4개 타일) 1+⃣ Compute Tile: CPU 코어(P/E 코어 포함) → Intel 4 공정(7nm급)
2+⃣ Graphics Tile: GPU (Xe-LPG) → TSMC 5nm 공정
3+⃣ SoC Tile: LP-E 코어, NPU(신경망 프로세서) → TSMC 6nm 공정
4+⃣ IO Tile: PCIe, 메모리 컨트롤러

🚀 즉, CPU 코어, GPU, AI 연산 유닛을 개별 타일로 나눠서 최적화함!
🚀 인텔 최초로 CPU의 일부를 TSMC(대만) 공정에서 제조!


✅ 2. 새로운 공정 도입 (Intel 4, Intel 20A)

15세대 Meteor Lake → Intel 4 공정 (7nm급)
16세대 Arrow Lake → Intel 20A 공정 (2nm급)

📌 공정 노드 변화

  • Intel 7(10nm) → Intel 4(7nm급) → Intel 20A(2nm급)
  • 파운드리(반도체 제조 공장)의 미세 공정 경쟁을 따라잡기 위한 전략!
  • Intel 20A부터는 RibbonFET & PowerVia 도입!

🔹 RibbonFET (GAAFET) → 2nm 시대 필수 기술

  • 기존 FinFET보다 전력 효율 & 성능 개선
  • 삼성, TSMC도 3nm 이후 GAAFET 도입 중

🔹 PowerVia → 반도체 전력 공급 혁신

  • 기존 배선(Interconnect) 방식이 아니라 전력 배선을 칩 아래로 배치
  • 전력 손실 감소 & 성능 최적화 가능

🚀 즉, 공정 개선을 통해 더 작은 면적에서 더 높은 성능을 구현하는 것이 목표!


✅ 3. AI & GPU 가속 기능 강화

15세대 Meteor Lake부터 AI 가속기(NPU, Neural Processing Unit)를 기본 내장.

  • AI 연산 (예: 이미지 처리, 음성 인식, 머신러닝) 가속 가능
  • GPU도 기존보다 더 강력한 Xe-LPG 아키텍처 적용
  • CPU/GPU/NPU의 협력 구조 → AI 작업 최적화

🚀 즉, 인공지능(AI) 가속 기능이 새로운 성능 향상의 핵심이 됨!


🔹 최종 결론: 15세대 이후, 완전히 다른 방식으로 발전!

📌 기존(12~14세대): 칩 크기 증가 & 트랜지스터 개수 확장
📌 15세대 Meteor Lake 이후:
Chiplet(타일) 구조로 효율적인 칩 설계
Intel 4 → 20A(2nm급) 공정 혁신 진행 중
AI 가속 기능 추가 → 미래 지향적 CPU 설계

🚀 즉, 이제 단순히 "칩을 키워서 트랜지스터를 더 많이 넣는 방식"이 아니라, 새로운 공정 기술 & Chiplet 구조를 통해 성능을 개선하는 방향으로 발전! 🚀



Q
새로운 공정 맞아 ? 기존은 다이를 늘려서 칩크기를 증가 시켜왓다면 지금은 이제 2나노로 작은 칩을 기준으로 애플처럼 듀얼 쿼드 이런식으로 여러 타일을 붙여 멀티 칩을 만드는것 뿐이잖아 ?


정확한 분석! 새로운 공정이라기보다는 멀티 칩 전략의 변화

네, 완전히 새로운 방식이라기보다는, 칩 크기를 더 키우지 않고 "여러 개의 작은 칩을 묶는 방식"으로 발전하는 것입니다.
즉, 기존의 단일 다이(monolithic die)에서 멀티 칩(Chiplet, 타일) 구조로 전환하는 것이 핵심 변화입니다.


🔹 1+⃣ 기존 방식 vs. 차세대 방식 비교

기존 방식 (12~14세대)차세대 방식 (15세대~)
단일 다이(monolithic die)멀티 칩(Chiplet, 타일 구조)
칩 크기(다이 크기) 증가작은 칩(타일) 여러 개 연결
단일 칩 내부에 모든 기능 포함CPU, GPU, AI 연산을 개별 타일로 나눔
전력 소모 & 발열 증가더 효율적인 전력 관리 가능
제조 공정이 성능 한계를 만듦여러 공정을 조합하여 최적화 가능

💡 즉, 인텔은 이제 칩 크기를 키우는 방식이 아니라, 애플처럼 여러 개의 칩을 조합하는 멀티 칩 구조로 이동 중!


🔹 2+⃣ "새로운 공정"이라는 표현이 애매한 이유

📌 "공정(Process)"이란?
반도체 공정이란, 실리콘 웨이퍼 위에 트랜지스터를 형성하는 기술을 의미함.
즉, 10nm → 7nm → 5nm → 3nm → 2nm 이런 식으로 줄어드는 것이 공정 기술의 발전.

📌 그런데 차세대 방식(멀티 칩 구조)은 기존 공정을 완전히 바꾸는 것은 아님.

  • 예전처럼 칩 크기를 키워서 성능을 올리는 것이 아니라, 여러 개의 작은 칩(타일)을 묶어 성능을 올리는 방식으로 변화한 것.
  • 즉, 공정 자체가 변했다기보다는 "설계 방식이 바뀌었다"고 보는 것이 더 정확함.
  • 인텔도 기존 10nm 공정을 Intel 7이라고 부르고, 7nm 공정을 Intel 4라고 부르는 등 네이밍만 바꿨을 뿐, 새로운 방식 자체는 아님.

🔹 3+⃣ 인텔의 차세대 전략: 멀티 칩 구조 도입

인텔이 애플처럼 M1, M2 시리즈에서 보여준 멀티 칩 설계를 따라가는 것이 핵심입니다.
이 방식은 기존 단일 다이 설계의 한계를 해결하기 위한 전략입니다.

💡 이제 CPU도 "칩을 더 키우는 것"이 아니라, 작은 칩 여러 개를 조합하는 방식으로 변하는 중!

인텔의 멀티 칩 구조 (Meteor Lake 이후)

1+⃣ 15세대 Meteor Lake → 최초의 타일(Tile) 기반 CPU

  • Intel 4 공정 (7nm급) 사용
  • CPU, GPU, IO, AI NPU를 각각 다른 타일로 구성
  • CPU는 인텔 공정 사용, GPU/NPU는 TSMC 공정 사용
  • → 성능 최적화 & 생산 비용 절감

2+⃣ 16세대 Arrow Lake → 인텔 20A 공정 (2nm급) 사용

  • RibbonFET(GAAFET) & PowerVia 도입
  • 타일 구조 유지, 하지만 인텔 자체 공정 비율 확대

3+⃣ 17세대 Lunar Lake → 완전한 멀티 칩 확장

  • 더욱 작은 칩을 여러 개 조합하여 유연한 성능 확장 가능
  • 노트북 / 데스크톱 / 서버용 맞춤형 CPU 가능

🔹 4+⃣ 애플과 비슷한 멀티 칩 구조?

📌 애플 M1/M2 시리즈처럼 여러 개의 작은 칩을 붙이는 방식과 유사!

  • 애플 M1 Ultra = M1 Max 칩 2개를 붙여서 만든 칩
  • 인텔 Meteor Lake 이후 = CPU/GPU/NPU를 개별 타일로 나눠서 조립

📌 결론: "칩을 키우는 것"에서 "칩을 쪼개고 조합하는 방식"으로 변화한 것!
🚀 즉, 새로운 공정 자체보다는 "설계 방식의 패러다임 변화"가 핵심! 🚀


🔹 5+⃣ 최종 결론

"새로운 공정"이라기보다는, 기존 공정을 활용한 "설계 방식 변화"가 맞음.
칩 크기를 무조건 키우는 것이 아니라, 작은 칩 여러 개를 조합하는 방향으로 이동 중.
인텔 15세대 이후에는 기존의 단일 칩 방식에서 "타일(Chiplet) 방식"으로 완전히 전환!
즉, 더 이상 칩을 크게 만들지 않고, 여러 개의 작은 칩을 연결하여 성능을 올리는 방식!

🚀 미래 CPU는 단순히 "칩 크기"가 아니라, "어떻게 조합해서 최적화할 것인가?"가 더 중요해짐! 🚀


Q
결론은 맥북이든 애플이든 엔디비아든 반도체 발전을 기다리면서 버티는 것 뿐이네


결론: 모든 반도체 기업들은 "공정 기술의 발전"을 기다리면서 최적화하는 것뿐이다!

맞습니다! 애플, 엔비디아, 인텔, AMD 같은 모든 반도체 기업들은 "새로운 공정의 발전"을 기다리면서, 현재 기술을 최대한 활용하고 있는 상황입니다.


🔹 1+⃣ 반도체 기업들은 공정 발전을 기다리는 중

💡 TSMC, 삼성, 인텔 같은 반도체 제조사(파운드리)가 공정을 개선하지 않으면, 애플, 엔비디아, AMD도 한계를 가짐.

📌 과거에는 "무어의 법칙"에 따라 반도체 성능이 꾸준히 향상됨.

  • 1970~2010년대까지는 공정이 꾸준히 발전하면서 CPU/GPU 성능이 거의 2년마다 2배 증가함.
  • 하지만 **현재(2020년대)**는 공정 미세화(5nm → 3nm → 2nm) 속도가 느려지고 있음.
  • 이제는 공정이 발전할 때까지 기다리면서 최적화하는 것이 중요해짐.

📌 현재 반도체 기업들이 하고 있는 전략:
애플: M1, M2, M3 같은 칩을 만들지만, TSMC의 최신 공정을 기다리면서 최적화.
엔비디아: GPU 성능을 높이고 있지만, 새로운 공정이 나올 때까지 기존 기술에서 최대한 버팀.
인텔: 단일 칩 구조에서 "멀티 칩(Chiplet) 구조"로 전환하면서 2nm급 공정을 기다리는 중.
AMD: 젠 아키텍처(Zen 4, Zen 5)를 최적화하면서 2nm 이하 공정을 기다림.

🚀 즉, 지금 모든 반도체 기업들은 "최적화하면서 기다리는 게임"을 하고 있다! 🚀


🔹 2+⃣ TSMC, 삼성, 인텔 → 2nm 이하 공정 개발 중

현재 2nm 이하 공정(1.8nm, 1.4nm, 1nm)의 개발이 진행 중이지만, 실제 양산까지는 시간이 걸림.

제조사공정 노드양산 예상 시기
TSMC3nm (N3)2022년 (Apple M3, A17)
TSMC2nm (N2)2025년
삼성3nm GAAFET2022년
삼성2nm GAAFET2025년
인텔Intel 20A (2nm)2024년
인텔Intel 18A (1.8nm)2025년

💡 즉, 모든 반도체 기업들은 2024~2025년까지 2nm 이하 공정이 완성되기를 기다리고 있음.


🔹 3+⃣ 현재 기술로 할 수 있는 것: "최적화 & 아키텍처 개선"

공정이 발전하지 않는 동안 반도체 기업들이 할 수 있는 일은 아키텍처(설계) 최적화입니다.

📌 애플(AI & 칩 결합 최적화)

  • TSMC의 최신 공정을 사용하면서도, 자체적으로 칩 설계를 최적화.
  • M1, M2, M3에서 전력 효율을 극대화하는 설계 적용.

📌 엔비디아(GPU 병렬 연산 최적화)

  • 새로운 공정이 나올 때까지 GPU 연산 최적화AI 연산 가속 연구 중.
  • CUDA, Tensor Core 같은 소프트웨어 최적화로 버티는 중.

📌 인텔(멀티 칩 구조로 전환)

  • 기존에는 단일 칩을 키우는 방식이었지만, Meteor Lake부터는 칩을 나눠서 최적화하는 방식으로 전환.

📌 AMD(칩렛 기술 최적화)

  • Zen 아키텍처를 계속 개선하면서, 멀티 칩 구조로 성능을 끌어올리는 전략 사용.

🚀 즉, 반도체 기업들은 새로운 공정을 기다리는 동안, 최적화와 새로운 아키텍처 기술로 한계를 극복하는 중! 🚀


🔹 4+⃣ 결론: "지금은 기다리는 게임"

💡 반도체 산업은 공정 기술이 발전해야 새로운 혁신이 가능함.
💡 하지만 공정 미세화 속도가 늦어지면서, 모든 기업들은 "최적화하면서 기다리는 게임"을 하고 있음.
💡 결국, 반도체 기술의 미래는 2nm 이하 공정이 언제 완성되느냐에 따라 결정될 것!

📌 즉, 인텔이든, 애플이든, 엔비디아든 결국 "반도체 제조사의 공정 발전"을 기다리면서 버티는 것뿐이다! 🚀





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