양자컴퓨터의 성능을 높이려면 큐비트 수를 늘리는 것뿐 아니라 각 큐비트가 동일한 조건에서 안정적으로 동작하도록 만들어야 한다. 실리콘 스핀 큐비트는 기존 CMOS 공정과의 호환성, 작은 소자 크기, 긴 결맞음 시간 및 300mm 제조기술 활용 가능성 때문에 유력한 양자 반도체 플랫폼으로 평가된다. 그러나 일반적인 실리콘 웨이퍼를 그대로 사용하면 자연계에 존재하는 자성 동위원소인 ²⁹Si가 전자 스핀과 상호작용한다. 이 […]
양자 반도체용 동위원소 정제 ²⁸Si/SiGe 헤테로구조: 핵스핀 잡음·에피택시 품질·계면 거칠기와 웨이퍼 균일도 더 읽기"
실리콘 전력반도체의 성능 한계를 보완하기 위해 SiC와 GaN이 빠르게 상용화된 가운데, 더 넓은 밴드갭을 가진 산화갈륨(Ga₂O₃)이 차세대 전력반도체 소재로 주목받고 있다. 특히 열역학적으로 안정한 단사정계 구조의 베타상 산화갈륨(β-Ga₂O₃)은 약 4.5~4.9eV의 초광대역갭과 약 8MV/cm 수준으로 예상되는 높은 임계 전계 때문에 고전압 쇼트키 다이오드, 금속산화막 반도체 전계효과 트랜지스터, 극한 환경 전자소자 및 심자외선 광검출기용 소재로 연구되고 있다.
차세대 초광대역갭 반도체 β-Ga₂O₃ 웨이퍼 선택 가이드: 결정 방향·도핑·결함 밀도·열전도와 전력소자 적용 더 읽기"
반도체 미세화가 계속되면서 트랜지스터의 성능을 결정하는 경쟁도 단순한 선폭 축소에서 채널 소재와 소자 구조의 혁신으로 이동하고 있다. 게이트 길이가 짧아질수록 기존 실리콘 채널에서는 단채널 효과, 누설전류 증가, 이동도 저하, 공정 변동성 같은 문제가 더욱 뚜렷해진다. 이러한 한계를 극복할 후보 가운데 하나가 이황화몰리브덴(MoS₂)이다. MoS₂는 전이금속 칼코게나이드 계열의 이차원 반도체로, 단층 두께가 약 0.65~0.7nm에 불과하다. 원자층 수준으로
8인치 웨이퍼급 MoS₂가 실리콘 채널을 대체할 수 있을까? 단층 균일도·접촉저항·고유전율 절연막과 CMOS 통합 더 읽기"
AI와 고성능 컴퓨팅(HPC)의 발전으로 HBM(High Bandwidth Memory)은 GPU와 함께 가장 중요한 AI 반도체 부품 중 하나가 되었다. HBM은 여러 장의 DRAM 다이를 수직으로 적층해 높은 메모리 대역폭을 구현한다. 하지만 HBM4, HBM4E 그리고 향후 HBM5로 발전하면서 단순히 더 많은 DRAM을 쌓는 것만으로는 충분하지 않다. 적층 수가 증가하면 패키지 두께, 전력 소비, 발열 그리고 내부 인터커넥트 밀도가
HBM 피치가 5μm까지 줄어든다: Cu-Cu 하이브리드 본딩에 필요한 차세대 반도체 소재 더 읽기"
AI 반도체의 경쟁은 더 이상 트랜지스터 미세화와 연산 성능만으로 설명하기 어렵다. GPU와 AI 가속기의 연산 성능이 빠르게 높아지면서 하나의 패키지에서 발생하는 열도 크게 증가하고 있기 때문이다. 특히 HBM, 칩렛, 실리콘 인터포저와 여러 개의 연산 다이가 하나의 패키지에 집적되는 2.5D 및 3D 패키징에서는 열을 얼마나 빠르게 외부로 이동시키느냐가 실제 시스템 성능과 신뢰성을 결정하는 중요한 요소가 되고
300mm 다이아몬드 웨이퍼가 등장하는 이유: AI·HPC 반도체의 열관리 소재가 바뀐다 더 읽기"
생성형 AI와 고성능 컴퓨팅이 빠르게 확산되면서 데이터센터의 병목 지점도 달라지고 있다. 과거에는 GPU와 CPU의 연산 성능이 데이터센터 성능을 결정하는 핵심 요소였다면, 최근에는 수천 개 또는 수만 개의 AI 가속기를 얼마나 빠르고 효율적으로 연결할 수 있는지가 더욱 중요해지고 있다. 특히 대규모 AI 클러스터에서는 GPU 간, 서버 간, 랙 간에 막대한 양의 데이터를 지속적으로 전송해야 한다. 기존
AI 데이터센터가 Photonics-SOI 웨이퍼 수요를 끌어올린다: 실리콘 포토닉스용 SOI 기판이 중요한 이유 더 읽기"
AI 반도체와 고성능 컴퓨팅 경쟁이 치열해지면서 반도체 미세공정은 더 높은 해상도, 더 낮은 전력소모, 더 높은 생산성을 동시에 요구받고 있다. 이 흐름의 중심에는 EUV(Extreme Ultraviolet) 노광이 있다. 그리고 이제 업계의 시선은 기존 EUV를 넘어 High-NA EUV로 향하고 있다. 하지만 High-NA EUV 시대는 단순히 노광 장비만 바뀌는 것이 아니다. 광원 출력이 커지고 공정 정밀도가 더 높아질수록,
High-NA EUV 시대가 온다: CNT 펠리클이 차세대 반도체 핵심 소재로 떠오르는 이유 더 읽기"
성형 AI와 대규모 언어모델의 발전은 반도체 산업에서 GPU와 HBM 수요만 증가시키고 있는 것이 아니다. 수만 개, 많게는 수십만 개의 가속기를 하나의 거대한 컴퓨팅 시스템처럼 연결하려면 서버와 스위치 사이에서 막대한 데이터를 빠르게 이동시켜야 한다. 이에 따라 AI 데이터센터의 병목이 연산 성능에서 점차 데이터 전송 성능으로 확대되고 있다. 이 변화 속에서 400G에서 800G, 그리고 1.6T 광트랜시버로의 전환이
AI 데이터센터가 InP 웨이퍼 수요를 끌어올린다: 1.6T 광인터커넥트 시대의 핵심 반도체 소재 더 읽기"
반도체 제조 장비에는 금속만으로 해결하기 어려운 환경이 많다. 고온, 플라즈마, 부식성 가스, 고전압, 진공, 반복적인 열 사이클 등 여러 조건이 동시에 존재하기 때문이다. 이러한 환경에서 세라믹 소재는 높은 내열성, 전기 절연성, 내마모성, 화학적 안정성 때문에 다양한 장비 부품에 사용된다. 대표적인 소재가 **알루미나, 질화알루미늄(AlN), 탄화규소(SiC)**다. 세 소재 모두 반도체 장비에 널리 사용되지만 특성은 상당히 다르다. 따라서
반도체용 세라믹 부품은 어떻게 선택할까? 알루미나·AlN·SiC 소재별 특성과 적용 분야 더 읽기"
AI 반도체의 성능 경쟁이 치열해지면서 반도체 산업의 관심은 더 이상 미세공정만을 향하고 있지 않습니다. GPU, AI 가속기, HBM, CPU, 입출력 칩렛 등 서로 다른 기능을 가진 여러 반도체를 하나의 패키지 안에서 얼마나 빠르고 효율적으로 연결할 수 있는지가 전체 시스템 성능을 결정하는 중요한 요소가 되고 있습니다. 이에 따라 첨단 패키징 기술의 중요성이 빠르게 높아지고 있습니다. 특히
AI 반도체 패키징에는 왜 유리 기판이 필요할까? 유리·실리콘·세라믹 기판 비교 더 읽기"
