IBM의 새로운 머신러닝 모델이 차세대 칩에 중요한 이유

기술 대기업 IBM(IBM)의 연구진이 Ansys와 협력하고 DARPA의 지원을 받아 반도체 산업의 가장 큰 문제 중 하나인 열 문제를 해결하기 위한 새로운 머신러닝 도구를 개발했다. 칩이 더 작아지고 강력해지면서 열이 더 빠르게 축적되고 관리가 어려워진다. 결과적으로 기존의 물리 모델은 구성 요소가 불과 몇 원자 두께에 불과한 이러한 미세한 규모에서 더 이상 제대로 작동하지 않는다. 그러나 흥미롭게도 IBM의 Thermonat 프로젝트는 원자 수준까지 열 거동을 모델링하여 이 문제를 해결한다.

실제로 IBM은 놀라운 정확도로 칩 온도를 예측할 수 있는 머신러닝 시스템을 훈련시켰다. 더 구체적으로 말하면, 이 모델은 실제 측정값의 약 1도 이내로 열을 추정할 수 있으며 기존 시뮬레이션 방법보다 수만 배 빠르게 수행할 수 있다고 회사는 밝혔다. 흥미롭게도 이러한 성능은 DARPA의 엄격한 기준을 초과했다. 또한 엔지니어들이 수백만 개의 트랜지스터가 있는 매우 큰 회로에서 열을 모델링할 수 있게 한다. 결과적으로 설계자들은 열이 어디서 생성되고, 어떻게 확산되며, 어떤 설계 선택이 가장 큰 영향을 미치는지 명확하게 볼 수 있다.

연구 외에도 이 도구는 명확한 실용적 가치를 지닌다. 예를 들어, 더 정확한 열 모델링은 엔지니어들이 더 나은 냉각 시스템을 설계하는 데 도움을 줄 수 있으며, 동일한 온도에서 칩을 더 빠르게 실행하거나 칩을 더 시원하게 유지하여 전력 사용을 줄일 수 있다. 그리고 Thermonat 시스템은 상업적으로 이용 가능한 제품은 아니지만, IBM은 이 워크플로우가 이미 고급 트랜지스터 설계 및 미래 3D 칩 기술을 위해 내부적으로 사용되고 있다고 밝혔다.

IBM은 매수, 매도, 보유인가

월가로 눈을 돌리면, 애널리스트들은 지난 3개월 동안 매수 12건, 보유 4건, 매도 1건을 기록하며 IBM 주식에 대해 보통 매수 컨센서스 등급을 부여했다. 또한 주당 평균 IBM 목표주가 321.50달러는 9.2%의 상승 여력을 시사한다.

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