이제 열 관리는 칩 설계가 완료된 후 처리하는 문제가 아니다. 전력 밀도가 높아지고 업계가 다중 다이 패키지와 첨단 패키징 기술로 이동하면서, 열은 유닛 배치, 연결 경로, 성능, 신뢰성, 심지어 데이터센터 설계에도 영향을 미치는 아키텍처 요소가 되었다. 이는 Semiconductor Engineering이 Design Automation Conference 기간에 Synopsys, Silvaco, Vinci, Keysight EDA, Siemens EDA의 전문가들과 진행한 논의의 핵심 결론이다.
Ed Sperling이 2026년 9월 15일에 게재한 이 자료는 특정 제품이나 단일 테스트 결과를 소개하는 것이 아니라, 설계가 트랜지스터에서 다이로, 이어 패키지와 보드, 시스템을 거쳐 서버 랙과 데이터센터로 확장되면서 커지는 문제를 조명한다. 참석자들에 따르면 단일 다이 내부의 열원만 살펴보는 해결책은 다수의 칩렛과 인접한 메모리 및 통신 부품을 포함하는 설계에 더 이상 충분하지 않다.
열은 아키텍처 결정이 되었다
Vinci의 반도체 및 전자 부문 책임자인 Satish Radhakrishnan은 논의가 칩 내부에 어느 정도의 밀도를 배치할 수 있는지에 대한 질문에서 더 광범위한 질문으로 이동했다고 설명했다. 부품을 어떻게 패키징할 것인가? 열을 어떻게 전달할 것인가? 수직 통합 시 감당할 수 있는 열의 양은 얼마인가? 이는 최종 검증 단계가 시작되기 전에 아키텍처 선택이 냉각 및 신뢰성의 가능성을 결정할 수 있음을 의미한다.
이 결정은 서로 연결된 여러 제약에 영향을 미친다. Synopsys의 제품 관리 책임자인 Lang Lin은 전력 예산, 칩 배치, 연결 리소스, 타이밍 예산이 열과 상호작용하며, 열이 지연, 전력 소비, 신호 무결성, 변형을 바꿀 수 있다고 지적했다. Keysight EDA의 Chris Mueth는 성능과 기계적·열적 특성만으로는 더 이상 충분하지 않으며, 특히 높은 신뢰성이 요구되는 애플리케이션에서는 신뢰성을 절충 과정에 포함해야 한다고 덧붙였다.
다이 냉각에서 패키지 냉각으로
논의에 따르면 업계는 TIM 1 및 TIM 2 열 인터페이스 재료의 개선과 콜드 플레이트, 침지 냉각, 다이 직접 냉각, 2상 냉각과 같은 해법으로 향하고 있다. 그러나 이러한 선택이 문제를 없애는 것은 아니다. 패키지 내부에서 열이 어디서 발생하고 다이와 부품 사이에서 어떻게 전달되는지 정확히 파악해야 한다.
Silvaco의 사업 개발 부사장인 Jack Berg는 열을 충분히 분석하지 않으면 일렉트로마이그레이션과 재료상의 상 변화가 발생해 신뢰성 문제가 생길 수 있다고 지적했다. 또한 기능을 칩렛에 분산한다고 해서 열 위험이 반드시 분리되는 것은 아니다. ASIC의 온도 상승은 인접한 HBM 메모리에 영향을 줄 수 있으며, 부품 사이에서 기능이나 전력을 이동하면 열과 신호 간 상호작용을 함께 분석해야 한다. 네트워크 기능을 연산 유닛 가까이에 배치하는 공동 광 패키징에도 마찬가지로 적용된다.
기존 모델만으로는 왜 충분하지 않은가?
기존 방식에서는 일반적인 열 지점을 평가하거나 높음, 낮음, 중간 온도 범위를 사용한 뒤 설계를 진행할 수 있었다. 그러나 이제 엔지니어는 핫스폿의 위치와 특정 트랜지스터 또는 게이트의 온도를 파악하고, 그 결과를 배치·패키징·냉각 결정과 연결해야 한다. 참석자들은 패키지와 시스템을 평가할 수 있는 계산 능력을 유지하면서 열 시뮬레이션이 디바이스 수준에 가까워져야 한다고 본다.
이 때문에 축약 모델, 기초 모델, 디지털 트윈이 부각되고 있다. Lin은 블록이나 칩렛의 동작을 단순화한 모델을 사용해 시뮬레이션 비용을 줄인 다음, 중요 영역에 고정밀 분석을 적용하자고 제안했다. Berg는 설계자가 재설계가 필요할 수 있는 단계에 도달하기 전에 절충안을 검토할 수 있도록 아키텍처에 다이, 패키지, 시스템 수준의 대체 모델 또는 디지털 트윈이 필요하다고 본다.
실무적으로 무엇이 달라지는가?
가장 큰 변화는 결정의 시점과 범위다. 열 시뮬레이션은 더 이상 설계 주기 마지막에 한 팀이 수행하는 업무가 아니라, 아키텍처 계획에서 시작해 패키징, 제조, 냉각 전반에 걸쳐 이어지는 공동 작업이 되었다. 이를 위해서는 기계적·열적·전기적 해석기가 서로 호환되어야 한다. 영향이 서로 분리되어 작동하지 않기 때문이다. Mueth는 개별 해석기, 반복적으로 결합되는 해석기, 직접 결합되는 해석기를 구분하며, 오늘날 일부 제조 문제에서는 응력과 열에 대한 직접 결합 솔루션이 제공되고 있다고 설명한다. 예로 칩렛 패키지와 열압착 연결이 있다.
시스템 범위가 넓어지면서 정밀도 수준도 분산해야 한다. 다이를 개발하는 엔지니어는 패키지나 시스템 담당자보다 더 많은 세부 정보가 필요하므로, 모든 작업 단계에 동일한 정밀도의 단일 모델을 사용할 수 없다. 이 자료는 모델과 도구를 조정하기 위해 agentic MCP, 즉 Model Context Protocol 접근법을 사용하는 동향도 언급하지만, 인공지능이 오류를 일으킬 수 있고 인공지능이 생성한 결정의 원인을 추적하기 어려울 수 있다고 경고한다.
certi.news의 편집적 해석에 따르면 실제로 달라지는 것은 특정 냉각 기술 하나의 등장보다 열이 아키텍처 자체의 선택에 참여하는 제약으로 전환되었다는 점이다. 실질적인 이점은 설계가 완료된 후 병목이 발견될 가능성을 줄이는 데 있지만, 이 자료는 디지털 트윈이나 인공지능 기반 모델이 정확성 또는 확장성 문제를 해결했다고 입증하지 않는다. 모델링 속도와 정확성 사이의 절충, 서로 다른 물리 해석기의 일관성, 자동화된 결정을 채택할 때의 책임 소재 역시 설계 도구와 엔지니어링 팀 앞에 남아 있는 미해결 과제다.