Special 인공지능 컴퓨팅을 위한 소재 및 소자기술 개발 동향(1)

차세대 인공지능 반도체 하드웨어 응용을 위한 2차원 소재 및 소자 기술

강주훈_연세대학교 화공생명공학과 부교수

1.    인공지능 컴퓨팅의 패러다임 변화와 하드웨어의 물리적 한계

현재 인공지능 기술은 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 폭발적인 성장으로 인해 새로운 전환점을 맞이하고 있다. GPT-4와 같은 거대 모델은 수천억 개 이상의 파라미터를 처리하기 위해 막대한 양의 데이터를 병렬로 연산해야 하며, 이를 구동하기 위한 반도체 소자, 즉 하드웨어에 전례 없는 수준의 연산 능력과 메모리 대역폭을 요구한다. 그러나 지난 수십 년간 반도체 산업을 이끌어온 무어의 법칙(Moore’s Law)은 실리콘(Si) 소재의 물리적 한계로 인해 급격히 둔화되고 있다. 특히 공정 미세화가 3 nm 이하로 진입하면서 발생하는 전하 산란의 급증으로 인한 이동도 저하, 원자 단위의 공정 불안정성, 전력 밀도 상승 등의 부작용은 기존 하드웨어 구조로 해결하기 어려운 과제가 되었다[1-6]. 

실리콘 기반 반도체의 가장 큰 이슈는 ‘단채널 효과(Short-Channel Effect)’와 ‘발열’이다. 트랜지스터의 크기가 작아질수록 게이트가 채널을 제어하는 능력이 약해져, 소자가 꺼진 상태에서도 전류가 흐르는 누설 전류가 급증하게 된다. 이는 곧 칩 전차의 발열 상승으로 이어지며, 전력 공급의 한계로 인해 칩의 일부부만 가동할 수 있는 ‘다크 실리콘(Dark Silicon)’ 문제를 야기하기도 한다. 또한, 연산 장치와 메모리 사이의 데이터 병목 현상인 ‘폰 노이만 병목(von Neumann Bottleneck)’은 AI 추론 및 학습 속도를 저하시키는 핵심 요인이 되고 있다. 이러한 난제들을 해결하기 위해 기존 실리콘의 물성을 뛰어넘는 차세대 소재와 이를 수직으로 쌓아 올리는 새로운 집적 방식에 대한 연구가 주목받고 있다[7-8]. 

2.    2차원 반도체 소재의 특성 및 기술적 우위

2차원 소재는 원자 한 층 또는 수 층의 두께를 가진 층상 구조 물질로, 실리콘과 같은 3차원 벌크(Bulk) 소재와는 완전히 다른 물리적 특성을 보인다. 또한 구성 원소의 조합에 따라 금속성을 갖는 그래핀(Graphene)부터 절연 특성을 보이는 육방정계 질화붕소(Hexagonal Boron Nitride)까지 다양한 전기적 특성을 보이는 것이 특성이다. 그 중 대표적인 반도체성 물성을 보이는 전이금속 칼코겐 화합물(Transition Metal Dichalcogenides, TMDCs)과 흑린(Black Phosphorus) 등은 약 0.7 nm의 두께에서도 우수한 반도체 특성을 유지한다[9-11]. 

그림 1. 다양한 전기적 물성을 갖는 2차원 소재[10]

실리콘은 두께가 3 nm 이하로 얇아지면 전하 산란으로 인해 전하 이동도가 급격히 저하되지만, 2차원 반도체 소재는 원자층 수준으로 매끄러운 표면 구조 덕분에 산란이 적어 매우 얇은 두께에서도 높은 전하 이동도를 유지할 수 있으며, 이는 소자 미세화 시 채널 두께를 극한으로 줄이면서도 고성능을 유지할 수 있게 하는 핵심적인 이점에 해당한다. 또한, 2차원 소재는 표면에 ‘댕글링 본드(Dangling Bond)’가 존재하지 않는다는 결정적인 장점이 있다. 반도체 소자를 구성하는 서로 다른 소재 간에 접하고 있는 계면(Interface)은 소자의 물성 변화를 야기하는 매우 중요한 역할을 한다. 기존 실리콘 소재 기반 공정에서는 소자 제작 시 표면의 실리콘 원자 결합이 끊어져 계면 결함을 야기하고 이는 전력 손실과 성능 저하로 이어진다. 반면, 2차원 소재는 층과 층 사이가 약한 반데르발스(van der Waals) 힘으로 결합되어 있어 물리적으로 매우 안정적이며 깨끗하고 균일한 계면을 형성할 수 있다. 이러한 특성은 반도체 층의 두께를 물리적 한계까지 줄이더라도 성능 저하를 최소화할 수 있으며, 게이트 전압이 채널 전체를 완벽하게 제어할 수 있게 하여 전압 효율을 극대화하고 전력 소모를 혁신적으로 줄이는 핵심 요소가 된다. 더 나아가, 원자층 수준 두께의 2차원 소재는 기존의 벌크 소재와 달리, 전도성을 보이지만 투명하고, 기계적 강도가 높지만 유연하여 인공지능 컴퓨팅이 활용될 수 있는 인체부착형, 모바일 기기 등에도 활용 가능성이 높다. 그 외 다양한 이유들로 2차원 반도체 소재는 저전력, 고효율이 필수적인 차세대 인공지능 칩 및 모바일 기기에 최적화된 소재라고 할 수 있다[9-11].  

그림 2. 벌크 실리콘 대비 2차원 소재의 구조적, 전기적 특성의 이점[12]

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