칩렛(Chiplet) 아키텍처 – 반도체 설계의 새 표준

왜 지금 칩렛인가?

2025년 현재 반도체 산업은 초미세 공정 경쟁이 3나노 이하로 진입하면서 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 한때는 무어의 법칙(Moore’s Law)에 따라 반도체 집적도가 꾸준히 올라가면서 성능 향상과 비용 절감을 동시에 이끌어낼 수 있었지만, 이제는 공정 미세화의 물리적·경제적 한계가 눈앞에 다가왔습니다.

 

극자외선(EUV) 리소그래피와 같은 첨단 장비를 활용하더라도 수율 저하, 제조 비용 급등, 발열 및 전력 효율 문제는 해결하기 어려운 수준으로 확대되고 있습니다. 이러한 상황에서 칩렛(Chiplet) 아키텍처는 반도체 업계가 직면한 난관을 해결할 수 있는 새로운 패러다임으로 떠오르고 있습니다.

 

칩렛은 거대한 단일 칩을 하나로 찍어내는 기존의 모놀리식(monolithic) 방식 대신, 여러 개의 작은 칩을 설계·제작한 뒤 패키지 수준에서 서로 연결하여 하나의 시스템처럼 작동하도록 하는 방식입니다. 즉, 레고 블록처럼 다양한 칩을 조합하여 맞춤형 반도체를 만드는 구조라 할 수 있습니다.

 

이번 글에서는 칩렛 아키텍처의 개념과 등장 배경, 기존 반도체 설계 방식과의 차이, 주요 기술 요소, 글로벌 기업들의 전략, 장단점, 상용화 과제, 그리고 미래 전망까지 분석해보도록 하겠습니다. 

 

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칩렛 아키텍처란 무엇인가?

(1) 정의

칩렛(Chiplet)이란 큰 시스템 반도체를 여러 개의 작은 칩으로 나누어 제작한 뒤, 고속 인터커넥트 기술을 통해 하나의 패키지에서 통합하여 동작하도록 설계하는 방식입니다.

(2) 기본 개념

• 모놀리식 칩 : CPU, GPU, 메모리 컨트롤러, I/O 기능 등이 하나의 실리콘 다이에 집적
• 칩렛 아키텍처 : 기능별로 나눈 소형 칩(칩렛)을 개별 제조 후, 패키지에서 조립

(3) 핵심 철학

• “더 작고 단순한 칩을 만들어 조합하는 것이, 하나의 거대한 칩을 만드는 것보다 효율적이다.”
• 복잡한 회로를 모듈화 하여 설계와 제조의 유연성을 확보할 수 있습니다.

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왜 칩렛이 필요한가?

(1) 무어의 법칙의 한계

• 3nm 이하 공정은 제조 비용이 기하급수적으로 증가합니다.
• 단일 칩 면적이 커질수록 결함 발생 확률이 높아져 수율이 떨어집니다.

(2) 설계 복잡도

• 최신 CPU·GPU는 수백억 개의 트랜지스터를 집적
• 모든 기능을 단일 다이에 집적하면 개발 기간·비용·위험이 크게 증가합니다.

(3) 이기종 집적(Heterogeneous Integration)의 필요성

• AI·HPC(고성능 컴퓨팅)·모바일 등 응용 분야별로 요구되는 연산·메모리·I/O 특성이 다릅니다.
• 칩렛은 서로 다른 공정(예 : CPU는 3nm, I/O는 14nm)을 조합할 수 있어 최적화 설계가 가능합니다.

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3. 칩렛과 기존 설계 방식의 차이

구분	모놀리식 칩	칩렛 아키텍처
설계 방식	단일 다이에 모든 기능 집적	기능별 모듈을 분리해 제작 후 조립
수율	면적 커질수록 수율 저하 심각	작은 다이로 나눠 수율 향상
비용	초미세 공정 전체에 적용 필요	필요 기능만 첨단 공정 적용 가능
확장성	설계 변경 시 전체 재설계 필요	필요한 칩렛만 교체·업데이트
응용	범용	맞춤형 SoC, HPC, AI 가속기, 서버 등

👉 요약하자면, 칩렛은 비용 절감 + 설계 유연성 + 성능 확장성을 동시에 잡을 수 있는 방식입니다.

 

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칩렛 아키텍처의 기술 요소

(1) 인터커넥트(Interconnect) 기술

칩렛 간 연결은 성능과 직결됩니다.

• 2.5D 패키징 : 실리콘 인터포저 위에 칩렛을 배치 (TSMC CoWoS, 삼성 I-Cube)
• 3D 패키징 : 칩을 수직 적층하여 TSV(Through-Silicon Via)로 연결 (인텔 Foveros)
• 고속 인터커넥트 표준 : UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express, 2022 발표)

(2) 설계 자동화 도구(EDA)

• 모듈화 된 칩을 통합하는 과정에서 EDA 툴의 최적화가 중요
• 시놉시스, 케이던스 등 EDA 기업이 칩렛용 툴 개발 강화

(3) 열 관리 및 전력 효율

• 칩렛은 여러 다이가 패키지 내에서 동작하므로 발열 집중 문제가 발생
• 고성능 AI/HPC용 칩에서는 냉각 구조 설계가 성능을 좌우합니다.

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글로벌 기업들의 칩렛 전략

(1) AMD – 칩렛 상용화의 선구자

• Ryzen CPU(2017)부터 칩렛 구조 도입
• CPU 코어와 I/O 다이를 분리해 비용 절감 + 성능 확장 성공
• 서버용 EPYC 프로세서는 칩렛 구조로 시장 점유율 확대

(2) 인텔 – Foveros와 EMIB

• EMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge) : 다이 간 연결 기술
• Foveros : 3D 적층 패키징 기술
• Meteor Lake(2023) : 칩렛 구조 기반 인텔의 첫 소비자용 CPU

(3) TSMC – CoWoS & SoIC

• TSMC는 세계 최대 파운드리로서 CoWoS(2.5D), SoIC(3D)를 통해 칩렛 패키징 기술 제공
• NVIDIA·AMD·애플 등이 TSMC 기술을 활용

(4) 삼성전자 – I-Cube & X-Cube

• I-Cube : 인터포저 기반 2.5D 솔루션
• X-Cube : 3D 적층 솔루션
• HPC·AI 칩 고객을 확보하며 칩렛 생태계 확대 중

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칩렛 아키텍처의 장단점

(1) 장점

1. 비용 절감: 수율 향상, 필요한 블록만 첨단 공정 적용 가능
2. 설계 유연성: 모듈 교체로 다양한 SKU 제공 가능
3. 성능 확장: 더 많은 코어·가속기를 칩렛 단위로 확장 가능
4. 이기종 집적: CPU·GPU·AI·메모리 컨트롤러를 다른 공정으로 조합 가능

(2) 단점

1. 복잡한 패키징: 패키지 내 연결 기술·열 설계 난이도 상승
2. 인터커넥트 지연: 다이 간 통신 속도가 모놀리식 대비 불리할 수 있음
3. 표준화 부족: 아직까지는 기업별 독자적 구조가 많음
4. 검증 비용: 통합 테스트와 수율 관리가 더 복잡해짐

 

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칩렛 생태계와 표준화(UCIe)

칩렛 생태계가 확산되기 위해서는 상호 운용성 표준이 필요합니다.

• UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) : 2022년 인텔·AMD·TSMC·삼성·Arm 등 글로벌 기업이 참여해 발표
• 목표: 칩렛이 USB처럼 플러그 앤 플레이 방식으로 호환 가능하도록 만드는 것
• 향후 칩렛 시장의 대규모 확산 여부는 UCIe 채택에 달려 있습니다.

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칩렛 시장 전망

(1) 시장 규모

• 시장조사기관 옴디아에 따르면, 2030년 칩렛 기반 반도체 시장 규모는 600억 달러 이상으로 성장할 것으로 전망됩니다.

(2) 응용 분야

• 고성능 컴퓨팅(HPC) : 슈퍼컴퓨터, 데이터센터용 CPU·GPU
• AI 가속기 : 초대규모 AI 모델 학습·추론
• 스마트폰·엣지 디바이스 : 저전력 맞춤형 칩 설계
• 자동차 반도체 : 이기종 집적을 통한 ADAS·자율주행 칩 최적화

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미래 전망

1. 포스트 무어 시대의 핵심 기술
   • 공정 미세화가 한계에 도달한 상황에서, 칩렛은 성능 향상 곡선을 이어가는 핵심 축이 될 것입니다.
2. AI 시대의 맞춤형 칩 설계
   • 초거대 AI 모델 학습용 칩은 GPU·NPU·메모리 대역폭이 조합된 칩렛 구조로 발전할 가능성이 큽니다.
3. 칩렛 생태계 표준화
   • UCIe 같은 표준이 정착되면, 반도체 산업은 레고 블록 조립처럼 유연하게 발전할 것입니다.
4. 산업 경쟁 구도 변화
   • 파운드리, 설계 기업, 패키징 기업이 모두 중요한 축이 되며, 종합 생태계 경쟁으로 발전할 것입니다.

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칩렛은 반도체 설계의 새 표준이 될 것인가?

칩렛 아키텍처는 단순한 기술 트렌드가 아니라, 포스트 무어 시대 반도체 산업의 필연적 진화라 할 수 있습니다. AMD가 상용화에 성공하며 가능성을 입증했고, 인텔·TSMC·삼성 등 글로벌 기업이 경쟁적으로 기술을 개발하면서 칩렛은 곧 반도체 설계의 주류 표준으로 자리 잡을 전망입니다.

 

물론 패키징 난이도, 인터커넥트 지연, 표준화 과제라는 장벽은 존재합니다. 그러나 반도체 업계가 직면한 성능·비용의 한계를 고려할 때, 칩렛은 더 이상 선택이 아닌 필수 전략입니다.

 

앞으로의 반도체 경쟁은 “누가 더 작은 공정을 먼저 도입하느냐”가 아니라, “누가 더 효율적으로 칩렛을 설계하고 조합하느냐”의 싸움이 될 것입니다.