시높시스와 통합 시너지 강화… AI로 엔지니어링 혁신 이끈다   제품이 복잡해지면서 반도체 설계와 전체 시스템의 구현을 통합하는 엔지니어링이 필수가 됐다. 앤시스는 EDA(전자 설계 자동화) 기업 시높시스와 통합을 통해 제품 개발의 전체 과정을 단일 플랫폼으로 지원한다는 비전을 마련했다. 이와 함께 AI(인공지능) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 적용해, 전문가의 전유물이었던 시뮬레이션의 장벽을 허문다는 전략도 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장   ‘실리콘부터 시스템까지’ 아우르는 엔지니어링 시대 연다 제품이 점차 스마트해지고 복잡해지면서 물리 세계와 전자 세계의 만남이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 앤시스와 시높시스는 지난 7월 통합 완료를 발표했는데, 두 회사는 각자의 전문성을 결합해 반도체 칩 설계(실리콘)부터 최종 시스템에 이르는 전체 과정을 지원하는 통합 설루션을 제공할 계획이다. 앤시스의 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 고객지원 부문 아시아 부사장은 “오늘날의 제품은 단순히 기능을 수행하는 것을 넘어 스스로 사고하고, 협업하며, 환경에 적응하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 이런 변화는 엔지니어링의 복잡성을 가중시키고 있으며, 반도체 설계와 물리적 시스템의 구현을 별개로 볼 수 없게 되었다”면서, “시뮬레이션 분야의 선도 기업 앤시스와 EDA 1위 기업 시높시스가 손을 잡은 것은 이런 시대적 요구에 부응하기 위한 것”이라고 설명했다. 맨들로이 부사장은 “시스템은 실리콘의 요구사항을, 실리콘은 시스템의 요구사항을 정확히 이해해야 한다”고 짚었다. 예를 들면, 자동차 기업이 자율주행 기능을 구현하기 위해서는 AI 반도체 설계를 고려해야 하고, 반도체 기업은 칩이 자동차에 쓰일지 데이터센터에 쓰일지에 따라 다른 접근법을 선택해야 한다는 것이다. 제품 개발을 위해 엔지니어링 시뮬레이션과 EDA의 긴밀한 상호작용이 필수가 되면서, 앤시스는 시높시스와의 통합이 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다.   물리 기반 시뮬레이션을 EDA 흐름에 통합 양사 통합의 핵심 전략은 앤시스의 강점인 물리 기반 시뮬레이션을 시높시스의 EDA 설계 흐름에 통합하는 것이다. 이를 통해 차세대 인공지능(AI) 칩, 3D IC 등 고도의 반도체를 설계할 때 필수로 고려해야 하는 열, 구조 변형, 뒤틀림 같은 물리적 문제를 설계 초기 단계부터 해결할 수 있게 된다는 것이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 “특히 고대역폭 메모리(HBM)와 같이 여러 칩을 쌓는 ‘스택 구조’에서 이러한 통합 설루션의 가치가 크다. 앤시스는 이미 HBM의 전력 무결성, 열, 구조적 스트레스 분석 분야에서 삼성전자, SK하이닉스 등과 협력해왔다. 앞으로 시높시스와 함께 칩 설계 단계부터 최종 분석까지 아우르는 단일 플랫폼을 제공할 수 있을 것”이라고 전했다. 앤시스와 시높시스는 조직을 통합하기보다는 각자의 비즈니스 운영 방식을 유지하며 시너지를 낼 수 있는 분야를 탐색하는 데 집중하고 있다. 시높시스가 소수의 반도체 기업을 깊이 있게 지원하는 반면, 앤시스는 수천 개의 다양한 산업군 고객을 보유하고 있어 사업 운영 방식에 차이가 있기 때문이라는 것이 박주일 대표의 설명이다. 그는 “다만, HBM 설루션처럼 시장의 요구가 높은 분야의 기술 통합은 더 빠르게 진행될 수 있다”고 덧붙였다. 앤시스는 시높시스와의 통합 설루션이 특히 복잡한 요구조건을 가진 첨단 산업에서 강점을 발휘할 것으로 보고 있다. 앤시스의 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장은 “이번 합병이 고객들에게 새로운 기술과 기회를 제공할 것으로 기대한다"면서, “물리 시뮬레이션과 EDA의 결합은 제품 개발의 어려운 과제를 해결하는 최고의 포트폴리오가 될 것”이라고 말했다.   ▲ 앤시스 월트 헌 부사장   AI로 엔지니어링의 문턱 낮춘다 앤시스는 인공지능(AI) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 통합해 시뮬레이션의 효율과 속도를 높이고, 전문가 수준의 지식이 필요했던 기술의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 복잡한 제품 개발 환경에서 더 많은 엔지니어가 시뮬레이션 기술을 쉽게 활용하도록 돕는 것이 앤시스 AI 전략의 핵심이다. 맨들로이 부사장은 “시뮬레이션은 고도의 전문 지식을 갖춘 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 하지만 디지털 전환이 가속화되면서 기업의 비용 절감과 시장 출시 기간 단축을 위해 시뮬레이션의 활용을 확대하려는 요구가 커졌다”면서, “앤시스는 전문 지식에 대한 의존도를 낮추고 더 많은 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 AI 기술이 탑재된 플랫폼을 제공하는 것을 최우선 과제로 삼고 있다”고 설명했다. AI 기술은 초기 머신러닝(ML) 기반의 최적화 도구를 넘어, 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 비서를 거쳐 완전히 자율화된 에이전틱 AI(agentic AI)로 나아가고 있다. 헌 부사장은 크게 네 가지 방향에서 AI를 앤시스 설루션에 적용하고 있다고 소개했다. 스마트 UI(사용자 인터페이스) : UI에 AI를 내장해 반복적인 작업을 자동화함으로써 엔지니어의 작업 효율을 높인다. 앤시스GPT(AnsysGPT) : 오픈AI의 기술을 기반으로 하는 앤시스GPT는 자연어 질의응답을 통해 사용자가 엔지니어링 문제에 대한 답을 더 빠르게 찾도록 돕는다. AI 내장 솔버 : 엔지니어링 해석의 핵심 엔진인 솔버 자체에 AI 기술을 통합해 문제 해결 속도를 이전보다 크게 높였다. 심AI(Ansys SimAI) : 과거의 방대한 시뮬레이션 데이터셋을 학습한 AI 솔버이다. 예를 들어, 기존에 일주일이 걸리던 자동차 외부 공기역학 해석 작업에 심AI를 활용하면 단 하루 만에 완료할 수 있다. 헌 부사장은 “앤시스GPT는 이미 2만여 고객사에서 활발히 사용되고 있으며, ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿’도 개발하고 있다. 이 코파일럿은 지난 50년간 축적된 앤시스의 제품 개발 지식을 LLM에 탑재한 형태이다. 유동, 구조, 전자기학 등 모든 분야의 엔지니어링 콘텐츠를 단일 플랫폼 안에서 쉽게 검색하고 활용할 수 있게 될 것”이라고 소개하면서, “이런 혁신을 바탕으로 앤시스와 시높시스는 고객이 미션 크리티컬한 과제를 해결하고 AI 기반 제품과 서비스를 성공적으로 개발할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.   솔버 최적화와 클라우드로 컴퓨팅 인프라 부담 해결 시뮬레이션과 AI 기술은 모두 대량의 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 기업에서는 컴퓨팅 인프라의 구축과 운용에 대한 부담이 클 수밖에 없다. 헌 부사장은 “소프트웨어 최적화와 유연한 클라우드 지원을 통해 고객들이 인프라 제약 없이 혁신에 집중할 수 있도록 돕겠다”고 밝혔다. 우선 R&D 차원에서 앤시스는 자사 솔버의 코드를 전면 재작성하고 있다. CFD(전산 유체 역학)와 전자기를 비롯해 모든 분야의 솔버를 GPU(그래픽 처리 장치) 환경에서 구동되도록 최적화하는 것이 핵심이다. 또한, 앤시스는 AWS(아마존 웹 서비스) 및 마이크로소프트 애저(Azure)와 협력해 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 고객사가 대규모 해석과 같이 추가적인 컴퓨팅 성능이 필요할 경우 언제든지 클라우드 자원을 활용해 작업을 확장할 수 있도록 하겠다는 것이다. 헌 부사장은 “시높시스 역시 자체 클라우드를 통해 컴퓨팅 리소스를 제공하고 있는데, 향후 이를 통합하면 더욱 시너지를 낼 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 앤시스코리아 박주일 대표   한국은 가장 복잡한 제품 개발하는 전략적 요충지 앤시스코리아는 최근 몇 년간 두 자릿수의 성장세를 유지하고 있으며, 올해는 예년보다 더 큰 폭의 성장을 예상하고 있다. 박주일 대표는 “이런 성장의 배경에는 국내 시장의 확고한 디지털 전환(DX) 트렌드와 갈수록 복잡해지는 제품 설계 환경이 있다”고 짚었다. 그는 “한국 기업들은 반도체, 자동차, 조선, 항공우주 등 모든 산업 영역에서 최고 수준의 복잡한 제품을 설계하며 글로벌 기업과 경쟁하고 있으며, 그만큼 국내 고객의 기술적 요구 수준 또한 높다”면서, “앤시스 코리아는 높은 수준의 국내 고객 요구를 시뮬레이션 기술로 충족시키는 것을 최우선 과제로 삼고 있으며, 이를 위해 국내 리소스뿐만 아니라 글로벌 조직과의 긴밀한 협업을 통해 한국 시장과 고객을 적극 지원하고 있다”고 설명했다. 앤시스는 HBM, 3D IC와 같은 스택 구조 반도체의 전력 무결성, 열, 구조 변형 문제 해결을 위해 국내 반도체 기업들과 협력하고 있다. 그리고 고밀도 AI 칩을 개발하는 국내 스타트업들과도 협력을 진행 중이다. 우주 산업에서는 국내 스타트업과 협력해 인공위성의 수명과 성능을 위협하는 우주 잔해물 문제 해결을 돕고 있다. 또한, 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 국내 대기업을 중심으로 AI 기술이 탑재된 시뮬레이션 설루션 도입을 빠르게 진행 중이다. 맨들로이 부사장은 “한국 앤시스 고객의 만족도는 96.8%로 역대 최고치를 기록했으며, 이는 지난 몇 년간 꾸준히 상승해 온 결과이다. 앤시스는 이러한 높은 만족도에 큰 자부심을 가지고 있으며, 앞으로도 최고의 기술을 통해 한국 고객들을 지원하는 데 집중할 것”이라고 전했다.    ▲ 앤시스코리아는 9월 17일 연례 콘퍼런스 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2025’를 열고, 최신 기술 트렌드와 함께 자사의 비전, 신기술, 고객 사례를 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

케이던스 디자인 시스템즈는 오는 9월 9일 서울 롯데호텔월드에서 반도체 설계 콘퍼런스 ‘케이던스라이브 코리아2025(CadenceLIVE Korea 2025)를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 첨단 반도체 및 전자 설계 자동화(EDA) 기술을 공유하고, 글로벌 및 국내 업계 전문가들과 교류할 수 있는 자리로 마련된다. ‘실리콘/컴퓨터 성장을 주도하는AI(AI driving Silicon/Compute Growth)’를 테마로 케이던스 코리아의 최신 Intelligent System Design 전략과 AI 기반 설계 혁신 사례가 발표되며, 반도체 산업의 미래를 이끌 핵심 주제들이 다뤄질 예정이다. 기조연설은 케이던스 본사의 친치 텡(Chin-Chi Teng) 부사장이 맡아, 반도체 및 시스템 설계의 글로벌 기술 트렌드와 케이던스의 전략 방향을 공유할 예정이다. 이어서 삼성전자를 비롯한 국내 주요 고객사가 참여해, 케이던스 플랫폼을 기반으로 한 3D IC, STCO(System-Technology Co-Optimization), 첨단 패키징 기술 등의 실제 적용 사례를 발표한다. 이와 함께, Digital Full Flow, Custom & Analog, Verification, System Design & Analysis, Silicon Solutions 등 다양한 분야에 걸친 전문 기술 세션이 진행되며, 최신 설계 흐름과 툴에 대한 심층 논의가 이루어진다. 또한 행사장 내 ‘Designer Expo’ 부스에서는 케이던스의 설계 설루션을 직접 확인하고, 기술 전문가와의 1:1 교류를 통해 현장의 니즈를 공유하는 자리가 마련된다. 케이던스 디자인 시스템 코리아의 서병훈 사장은 “케이던스라이브 코리아2025는 한국 반도체 설계의 현재와 미래를 조망하고, 글로벌과 지역을 잇는 협력의 장이 될 것”이라고 전했다.  

인텔은 클라우드 환경에서 동급 인텔 프로세서 중 가장 높은 성능과 가장 빠른 메모리 대역폭을 제공하는 P-코어를 탑재한 인텔 제온 6 프로세서(Intel Xeon 6 processors with P-cores) 기반의 신규 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) R8i 및 R8I-플렉스 인스턴스를 아마존웹서비스(AWS)에서 출시한다고 밝혔다. 이번 새로운 인스턴스는 인텔과 AWS 간 수년간 협력을 바탕으로, 확장성, 비용 효율성 및 고성능 클라우드 인프라를 추구하는 고객에게 최신 실리콘 혁신과 밀접하게 통합된 소프트웨어 최적화를 제공한다. 기업의 실시간 데이터 처리, 인공지능(AI), 컴플라이언스 집약적인 워크로드 활용이 점점 늘어남에 따라, 유연한 고성능 클라우드 인프라에 대한 필요도가 더 높아졌다. 인텔은 제온 6 프로세서가 전문적인 가속기에 대한 의존도를 최소화하면서 유연한 다목적 컴퓨팅 플랫폼을 제공하며, 다양한 활용 사례에 대한 배포 및 관리를 간소화해준다고 설명했다.     새로운 제온 6 기반 인스턴스의 주요 특징은 ▲고집적도 컴퓨팅 ▲ 클라우드 상에서 가장 빠른 DDR5 지원 ▲ 내장형 AI 가속 ▲인텔 QAT(QuickAssist Technology) 등이다. 제온 6는 재설계된 코어 아키텍처와 향상된 파이프라인, 더 많은 코어 수를 통해 성능과 스레드 확장성을 향상시켰다. 이를 통해 AWS는 최대 96xlarge와 같은 대규모 인스턴스 크기를 제공해 고객이 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원을 더욱 높은 집적도로 활용할 수 있도록 지원한다. 신규 인스턴스는 DDR5 메모리 속도 최대 7200 MT/s를 지원하며 분석, 머신러닝(ML), 인메모리 데이터베이스에 적합한 고대역폭 메모리 및 낮은 지연 시간을 제공한다. 또한, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)를 통합해 AI 추론 및 머신러닝 성능을 최대 2배 향상시키며, 외부 가속기 사용 필요성을 줄이고 배포를 간편하게 한다. 이외에도 하드웨어 가속화된 암호화 및 압축을 지원하여 CPU 리소스를 절감하고, 금융, 의료, 공공 애플리케이션 등 보안에 민감하거나 규제 대상인 워크로드 성능을 향상시킨다. 인텔은 프로세서 마이크로아키텍처와 펌웨어 튜닝부터 하이퍼바이저 튜닝, 가상화, 소프트웨어 프레임워크에 이르기까지 스택(stack)의 모든 계층을 아우르는 최적화를 진행했다. 고객들은 이러한 통합을 통해 AWS의 글로벌 인프라 전역에서 제온 6의 성능을 최대한 활용할 수 있다. 인텔은 이번 협력으로 AWS 및 더 광범위한 클라우드 생태계에서 핵심 기술 제공 기업으로서의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 개발자, 데이터 사이언티스트, IT 리더들이 보다 빠르고 효율적으로 혁신하고, 규모를 확장하며, 서비스를 배포할 수 있도록 지원하겠다는 것이다. AWS의 니샨트 메타(Nishant Mehta) EC2 제품 관리 부사장은 “고객들은 가장 요구도가 높은 워크로드 속도에 맞춘 인프라가 필요하다”면서, “인텔과의 협력을 통해 새로운 아마존 EC2 R8i 및 R8i-플렉스 인스턴스는 전 세대 대비 메모리 대역폭은 2.5배 더 향상되었고 가격 대비 성능은 15% 더 우수하다. 이는 고객이 성능을 극대화하면서 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 혁신”이라고 말했다. 인텔의 로낙 싱할(Ronak Singhal) 선임 펠로우는 “인텔 제온 6 프로세서로 구동되는 8세대 EC2 인스턴스 출시는 AWS와의 협업에서 중요한 이정표”라며, “인텔과 AWS는 AI 가속화, 메모리 성능 향상, 쉬운 배포를 통해 고객이 인사이트를 빠르게 얻고 강력한 투자수익률(ROI)을 달성할 수 있도록 지원하는 인프라를 함께 구축했다”고 밝혔다.

HPE는 기업이 AI를 도입하고 개발 및 운영하는 과정을 폭넓게 지원하는 ‘HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅(NVIDIA AI Computing by HPE)’ 포트폴리오의 주요 혁신 사항을 공개했다. HPE는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise)와의 통합을 한층 강화하고, 최신 엔비디아 AI 모델 및 엔비디아 블루프린트(NVIDIA Blueprints)를 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI)에 탑재함으로써 개발자들이 AI 애플리케이션을 보다 간편하게 구축하고 운영할 수 있도록 지원하게 되었다고 전했다. 또한 HPE는 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 기반 가속 컴퓨팅을 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트(HPE ProLiant Compute) 서버를 출하할 예정이며, 이를 통해 생성형 AI, 에이전틱 AI 및 피지컬 AI 워크로드를 향상된 성능으로 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아 블랙웰 아키텍처를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버는 두 종류의 엔비디아 RTX PRO 서버 구성을 포함한다. HPE 프로라이언트 DL385 Gen11 서버는 신규 2U RTX PRO 서버 폼팩터의 공랭식 서버로, 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 최대 2개까지 지원한다. 이 제품은 기업의 증가하는 AI 수요를 충족해야 하는 데이터센터 환경에 최적화된 설계를 지향한다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 DL380a Gen12 서버는 4U 폼팩터 기반으로, 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 최대 8개까지 지원하며 2025년 9월 출시될 예정이다.   특히 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버는 HPE iLO(Integrated Lights Out) 7의 실리콘 RoT(Root of Trust) 및 시큐어 인클레이브(Secure Enclave) 기반으로 한 다층 보안 기능을 갖추고 있으며, 위조 및 변조 방지 보호와 양자 내성 펌웨어 서명(quantum-resistant firmware signing) 기능을 통해 한층 강화된 보안 환경을 제공한다.   ▲ HPE 프로라이언트 DL380a Gen12 서버   또한, HPE 컴퓨트 옵스 매니지먼트(HPE Compute Ops Management)으로 지원되는 중앙 집중형 클라우드 네이티브 방식의 라이프사이클 자동화 기능은 서버 관리에 소요되는 IT 업무 시간을 최대 75%까지 줄이고, 서버당 연간 평균 4.8시간의 다운타임 감소 효과를 제공한다. 대상 워크로드에는 생성형 및 에이전틱 AI을 비롯해 로보틱스 및 산업용 사례 등 피지컬 AI, 품질 관리(QC) 모니터링 및 자율주행과 같은 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 3D 모델링, 디지털 트윈, 그리고 각종 엔터프라이즈 애플리케이션이 포함된다. 한편, HPE는 올해 말 출시 예정인 차세대 ‘HPE 프라이빗 클라우드 AI’를 발표했다. 이 설루션은 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버를 지원하며, GPU 세대 간의 원활한 확장성, 폐쇠망(air-gapped) 관리 및 엔터프라이즈 멀티 테넌시(multi-tenancy) 기능 등을 제공할 예정이다. HPE와 엔비디아가 공동 개발한 엔터프라이즈 턴키 AI 팩토리 설루션인 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 에이전틱 AI를 위한 최신 버전의 엔비디아 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 모델, 피지컬 AI 및 로보틱스를 위한 코스모스 리즌(Cosmos Reason) VLM(vision language model), 엔비디아 블루프린트 VSS 2.4 (NVIDIA Blueprint for Video Search and Summarization)를 지원하여 대규모 영상 데이터에서 인사이트를 추출하는 영상 분석 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 또한, HPE 프라이빗 클라우드 AI는 최신 AI 모델을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스, 엔비디아 블루프린트를 빠르게 배포할 수 있도록 맞춤형 설계되어, 고객들은 HPE AI 에센셜(HPE AI Essentials)를 통해 이를 간편하게 활용할 수 있다. 이와 함께 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 엔비디아 AI 가속화 컴퓨팅, 네트워킹, 소프트웨어와의 깊은 통합을 바탕으로, 기업들이 데이터 통제를 유지하면서도 AI의 가치를 보다 신속하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 고객은 급증하는 AI 추론 수요를 효과적으로 관리하고 AI 생산 속도를 가속화할 수 있다. HPE 셰리 윌리엄스(Cheri Williams) 프라이빗 클라우드 및 플렉스 설루션 부문 수석 부사장 겸 총괄은 “HPE는 AI 시대를 맞아 기업들이 성공을 이룰 수 있도록 필요한 툴과 기술을 제공하는 데 전념하고 있다”면서, “엔비디아와의 협업을 통해 기술 혁신의 경계를 지속적으로 넓혀가며, 생성형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬AI의 가치 실현을 포함해 엔터프라이즈 환경의 복잡하고 다양한 요구를 충족하는 설루션을 제공하고 있다. HPE 프로라이언트 서버와 HPE 프라이빗 클라우드 AI의 확장된 역량을 결합함으로써, 기업들이 AI 혁신의 다음 단계를 더욱 신속하고 신뢰 있게 수용할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다. 엔비디아의 저스틴 보이타노(Justin Boitano) 엔터프라이즈 AI 부사장은 “기업은 최신 AI 요구사항에 맞추기 위해 유연하고 효율적인 인프라가 필요하다”면서, “엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 GPU를 탑재한 HPE 2U 프로라이언트 서버는 단일 통합형 기업용 플랫폼에서 거의 모든 워크로드를 가속화할 수 있도록 해줄 것”이라고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 Arm이 칩 설계 맞춤형 인프라 개발을 위한 에코시스템인 네오버스 컴퓨팅 서브 시스템(Neoverse Compute Subsystems : CSS)의 설계 플로의 일환으로, 자사의 반도체 설계 검증 설루션인 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS) 및 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS)를 도입했다고 발표했다. 지멘스의 벨로체 CS 시스템은 현대 데이터센터의 요구사항에 부합하는 모듈형 블레이드 기반 구성으로 제공되며, 간편한 설치, 낮은 전력 소비, 높은 냉각 성능 그리고 컴팩트한 공간 효율성을 특징으로 한다. 벨로체 프로FPGA CS는 사용자의 유연성을 위해 데스크톱 실험실 버전으로도 제공된다.     벨로체 스트라토 CS는 높은 에뮬레이션 성능을 제공하면서 빠른 전체 가시성 디버그(fast full visibility debug)를 유지하며, 4000만 게이트(MG)에서 400억 게이트(BG)까지 확장 가능하다. 벨로체 프로FPGA PCIe 복합 장치(PCD) 기술은 Arm CSS 내에서 고객의 IP를 검증하기 위해 설계된 에뮬레이션 설루션 제품군이다. PCD 기술은 Arm Compliance Suite(ACS), PCIe 및 NVMe를 단일 통합 시스템 시각화 및 디버그 환경에 통합하며, 이는 벨로체 프로토콜 분석기(Veloce Protocol Analyzer)를 통해 제공된다. 벨로체 프로FPGA CS는 빠른 속도와 포괄적인 소프트웨어 프로토타이핑 설루션을 제공하며, 1개의 FPGA(VP 1902)에서 수백 개의 FPGA로 확장 가능하다. 지멘스 EDA는 “높은 성능과 함께 유연하고 모듈식 설계는 고객이 펌웨어, 운영 체제, 애플리케이션 개발 및 시스템 통합 작업을 크게 가속화하는 데 도움을 준다”고 설명했다. Arm의 카리마 드리디(Karima Dridi) PE총괄은 “시장 출시에 소요되는 시간은 우리의 파트너 생태계에 있어 점점 더 중요해지고 있으며, 이는 오늘날 컴퓨팅 시대에서 경쟁력을 유지하는 데 결정적인 요소”라면서, “네오버스 CSS의 핵심 구성 요소는 사전 검증(pre-validation) 및 검토(verification)이며, 이는 지멘스 벨로체 CS 시스템과 같은 혁신적인 신기술 도구의 채택을 통해 가능해졌다. 이로 인해 파트너들은 자체 실리콘 설루션을 보다 신속하게 시장에 출시할 수 있다”고 말했다. 지멘스의 장 마리 브루네(Jean Marie Brunet) 하드웨어 지원 검증 부문 부사장은 “Arm과의 협력을 벨로체 CS 시스템으로 확장하게 되어 매우 기쁘다. 벨로체 스트라토 CS는 벨로체 PCIe Composite Device와 함께 에뮬레이션 성능 향상을 제공하며, 고유하고 입증된 확장성을 갖추고 있다. 또한, AMD VP1902 어댑티브 SoC 기반의 벨로체 프로FPGA CS는 빠르고 확장 가능한 프로토타이핑 설루션을 제공한다”고 전했다. 또한 “벨로체 프로FPGA CS 시스템을 통해 우리는 하드웨어, 소프트웨어, 시스템 엔지니어가 직면한 다양한 과제를 해결하고 있다. Arm과의 오랜 관계는 시장 요구가 변화함에 따라 그들의 필요와 비즈니스 역학을 이해하는 데 있어 강력한 기반이 된다”라고 말했다.

시높시스(Synopsys)가 앤시스(Ansys) 인수를 완료했다고 발표했다. 2024년 1월에 양사의 합병이 발표된 후 이번에 인수 작업이 완료되면서, 시높시스와 앤시스는 실리콘 설계, IP 및 시뮬레이션·해석 분야의 선도 기술을 결합해 제공할 수 있게 됐다. 시높시스는 앤시스와 통합으로 고객이 AI 기반 제품을 신속하게 혁신할 수 있도록 지원하고, 310억 달러 규모로 추산되는 전체 시장에서 우위를 점할 수 있을 것으로 보고 있다. 시높시스는 제품이 실제 환경에서 어떻게 작동할지에 대해 강화된 통찰력을 제공함으로써 엔지니어들이 제품을 혁신하고, 출시 기간과 비용을 단축하며, 제품 품질을 개선할 수 있도록 꾸준히 지원할 계획이다. 또한 앤시스와 통합을 통해 반도체, 하이테크, 자동차, 항공우주, 산업 등 다양한 산업 분야의 고객에게 전체론적인 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있을 것으로 보고 있다. 시높시스는 2026년 상반기까지 멀티다이(multi-die) 첨단 패키징을 포함해 전체 EDA 스택에 걸쳐 다중물리(멀티피직스)를 융합하는 첫 통합 기능을 제공할 것으로 예상한다. 통합 로드맵에는 자동차 및 기타 산업을 위한 복잡한 지능형 시스템의 테스트 및 가상화를 발전시키기 위한 통합 설루션도 포함된다.     시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “수십 년 동안 시높시스는 칩 혁신을 이끌어온 실리콘 설계 및 IP 분야에서 획기적인 발전을 이뤄왔다. 지능형 시스템 개발의 복잡성이 증가함에 따라 AI로 강화되고 전자공학과 물리학이 더 깊이 통합된 설계 설루션이 요구된다”면서, “앤시스의 선도적인 시스템 시뮬레이션 및 분석 설루션을 시높시스의 일부로 통합함으로써, 엔지니어링 팀의 역량을 폭넓게 극대화하고 실리콘에서 시스템에 이르는 혁신에 불을 지필 수 있게 됐다”고 전했다. 합병아 완료되면서 앤시스의 아제이 고팔(Ajei Gopal) 전 CEO와 앤시스 이사회 멤버였던 라비 비자야라가반(Ravi Vijayaraghavan)은 시높시스 이사회에 합류하게 된다. 고팔은 “반세기 동안 앤시스는 여러 산업의 혁신가들이 시뮬레이션 및 분석의 예측 능력을 통해 한계를 뛰어넘을 수 있도록 지원해왔다”면서, ”두 회사는 공통의 문화 및 성공적인 파트너십을 공유하며, 이제 혁신가들이 인류 발전을 이끌도록 힘을 실어준다는 공동의 사명을 갖게 됐다. 시높시스 이사회의 일원으로서 이 사명을 수행하게 되기를 기대하며, 신속하고 성공적인 통합을 예상한다”고 말했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 잠실롯데 호텔에서 연례 EDA 행사인 ‘지멘스 EDA 포럼(Siemens EDA Forum) 2025’을 개최하고, 설계・검증 및 제조에 대한 통합적이고 전체적인 접근 방식을 소개했다고 밝혔다. ‘지멘스 EDA 포럼 2025‘에서는 여러 업계 전문가, 지멘스 EDA 전문가, 고객 및 파트너가 모여 새로운 관점을 공유하고 IC 및 시스템 설계의 모범 사례를 공유했다. 이 행사에서 지멘스 EDA의 마이크 엘로우(Mike Ellow) CEO는 기조 연설을 통해, 소프트웨어 인텔리전스와 실리콘 성능의 융합을 통해 높은 기술 역량과 시장 기회를 창출하는 새로운 설계 패러다임을 소개했다. 엘로우 CEO는 반도체 산업이 글로벌 변화를 주도하는 핵심이라는 점을 강조했다. 그는 “이러한 급진적인 전환은 컴퓨팅 인프라에 있어 유례 없는 수요를 만들어내고 있다. AI 연산은 기하급수적으로 성장하고 있으며, 그에 따른 연산 자원의 확장은 전 세계적으로 핵심적인 과제가 되었다. 이에 대응하기 위해 새로운 세대의 소프트웨어 혁신이 출현하고 있으며, 복잡해지는 컴퓨팅 환경을 조율하고 최적화하며 통합 관리할 수 있는 솔루션에 대한 수요는 날로 증가하고 있다”면서, “이 모든 변화의 중심에는 ‘반도체’가 존재하며, 반도체는 이제 소프트웨어 정의 경제의 핵심 기반으로서 그 중요성이 날로 커지고 있다”고 짚었다.     하지만 기업이 이 거대한 변화의 흐름 속에서 경쟁력을 확보하려면, 단순한 기술 도입 이상의 전략이 필요하다. 현재 전 세계 전자 설계팀들은 물리적 한계에 직면한 스케일링 문제, 다양한 도메인의 설계 복잡성, 시스템 통합 단계에서의 단절된 데이터 흐름, 그리고 엔지니어링 인력 부족이라는 복합적인 도전에 직면하고 있다. 엘로우 CEO는 이러한 도전을 극복하기 위해 필요한 핵심 전략으로 ‘디지털 트윈’의 전면적인 활용을 내세웠다. 단순한 시뮬레이션을 넘어선 디지털 트윈은 생산 수준의 AI 도구 도입, 체계적인 요구사항 캡처 방식 확립, 그리고 소프트웨어/하드웨어 동시 설계를 가능케 하는 통합적 접근을 요구한다. 엘로우 CEO는 “지멘스는 전자 시스템 설계를 위한 포괄적인 디지털 트윈 프레임워크를 제공함으로써, 기업이 변화하는 환경에 민첩하게 대응하고 통합적인 설계 접근 방식을 채택할 수 있도록 지원한다. 지멘스는 앞으로도 고객과 파트너와의 긴밀한 협력을 통해, AI 중심의 소프트웨어 정의 세계에서 기업들이 경쟁력을 확보하고 지속 가능한 성공을 거둘 수 있도록 혁신을 지속할 것”이라고 전했다. 지멘스 EDA는 시스템 설계에 대한 통합 접근 방식과 포괄적인 EDA 설루션을 결합해 반도체 혁신을 이끌겠다는 비전을 내세웠다. 또한, 자사의 포괄적인 디지털 트윈 기술이 전자 설계 자동화(EDA)의 맥락에서 전자 시스템 개발의 다양한 측면을 포괄하면서 복잡한 전자 시스템의 설계, 검증 및 제조에 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다. 지멘스 EDA는 조기 소프트웨어 검증, 제조 인식 설계, AI로 강화된 설계 자동화 기술, 개방형 에코시스템 지원, 첨단 EDA 툴을 제공하고 있으며, 고객들이 차세대 고품질 첨단 시스템을 개발할 수 있도록 지원하고 있다.

케이던스는 삼성 파운드리와의 협력을 확장한다고 밝혔다. 케이던스는 다년간의 신규 IP 계약을 통해 삼성 파운드리의 SF4X, SF5A, SF2P 첨단 공정 노드에서 케이던스의 메모리 및 인터페이스 IP 설루션을 확장하고, 지속적인 기술 협력을 더욱 발전시킬 것이라고 전했다. 새로운 다년간 계약은 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 전장 애플리케이션을 목표로 하는 첨단 메모리 및 인터페이스 IP 설루션을 제공하기 위한 것이다. 또한, 양사는 케이던스의 AI 기반 설계 설루션과 삼성의 첨단 공정 노드를 활용하여 AI 데이터 센터, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 포함한 전장, 그리고 차세대 RF 연결성 애플리케이션을 위한 고성능 저전력 설루션을 개발할 계획이다.     케이던스는 광범위한 설계 및 기술 최적화(DTCO) 프로젝트를 기반으로 한 디지털 풀 플로우가 최신 삼성 SF2P 공정 노드에 대해 인증되었으며, 페가서스 검증 시스템(Cadence Pegasus Verification System)이 삼성 SF2P 및 추가 삼성 노드에 대해 인증되었다고 밝혔다. 케이던스의 물리적 검증 플로우는 고객이 대규모 확장성을 사용하여 사인오프 정확도와 런타임 목표를 달성할 수 있도록 최적화되어, 더 빠른 시장 출시를 가능하게 한다. 케이던스와 삼성 파운드리는 아날로그 셀 기반 4nm IP를 첨단 2nm 공정 노드로 자동 마이그레이션하여, 기능 및 설계 의도를 유지하면서 더 빠른 처리 시간을 가능하게 했다. 케이던스와 삼성은 초기 탐색부터 최종 사인오프에 이르는 전 과정에 걸쳐 3D-IC를 위한 포괄적인 풀 플로우 전력 무결성 분석에 협력했으며, Voltus InsightAI, Innovus Implementation System, Integrity 3D-IC Platform을 포함한 케이던스의 EDA(전자 설계 자동화) 도구를 활용한다. 케이던스는 자사의 AI 기반 설계 설루션과 IP 및 실리콘 설루션의 포괄적인 포트폴리오를 통해 설계자의 생산성을 높이는 동시에, 삼성 파운드리의 첨단 공정에서 최첨단 SoC(시스템 온 칩), 칩렛, 3D-IC의 시장 출시를 가속화할 수 있을 것으로 보고 있다. 케이던스 실리콘 설루션 그룹의 보이드 펠프스(Boyd Phelps) 총괄 부사장은 “삼성 파운드리 공정 노드에서 IP, 서브시스템, 칩렛의 전체 포트폴리오를 지원하며, 최신 다년간의 IP 계약으로 지속적인 협력이 강화되었다”면서, “케이던스의 AI 기반 설계 및 실리콘 설루션과 삼성의 첨단 공정을 결합함으로써, 상호 고객들이 혁신하고 제품을 더 빠르게 시장에 출시하는 데 필요한 최첨단 기술을 제공하고 있다”고 전했다. 삼성전자 파운드리 설계기술팀 김형옥 상무는 “RTL에서 GDS까지 케이던스의 디지털 도구 제품군은 삼성의 최신 SF2P 공정 노드에 대해 인증되었으며, Hyper Cell 및 LLE 2.0 기술과 같은 발전을 지원한다”면서, “케이던스와 삼성은 아날로그 마이그레이션을 지원하고, 전력 무결성을 향상하며, GPU 가속을 사용하여 3D-IC의 열 및 뒤틀림 분석을 개선하기 위해 긴밀하게 협력하고 있다. 또한, 메모리 및 인터페이스 IP 설루션 확대를 위한 케이던스와 삼성 파운드리의 다년간 계약은 양사 간의 파트너십을 더욱 강화할 것”이라고 덧붙였다.

DC 전류 밀도 분포를 이용한 PCB 수명 계산   전자기기의 수명 예측은 설계 초기 단계에서부터 고려해야 할 중요한 요소다. 특히 고전류, 고집적을 향해 발전하고 있는 요즘 환경에서는 더욱 중요해지고 있다. 이와 같은 수명 저하는 금속 배선의 열화로 인한 고장으로 이어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앤시스의 SI웨이브(Ansys SIwave)를 활용한 MTTF(Mean Time To Failure) 해석 기법이 주목받고 있다. 이는 전자가 이동할 때 생기는 전자 이동(electromigration) 효과를 반영하여 해당 장비의 수명을 예측하는 기법이다. 지금부터 MTTF의 원리와 그 해석 과정을 자세히 살펴보겠다.   ■ 배현진 태성에스엔이 EBU-HF 팀의 매니저로, SI/PI/ EMC 관련 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   그림 1. 전자 이동 현상(출처 : Electromigration – Wikipedia)   전류가 만드는 미세한 파괴, 전자 이동 전자기기가 점점 작고 정밀해지고 있다. 고성능을 구현하기 위해 수많은 배선이 좁은 공간에 배치되면서, 그 안을 흐르는 전류의 영향은 과거보다 훨씬 더 큰 문제가 되었다. 특히 전류가 흐르면서 금속 이온이 이동하는 현상, 즉 전자 이동(EM)은 반도체와 전자부품의 고장을 유발하는 주요 요인 중 하나다. <그림 1>을 보면 전자 이동으로 인한 이온의 움직임을 볼 수 있다. 이 현상으로 인해 <그림 2>와 같이 배선이 끊기거나, 뭉치거나, 심각한 열화가 발생할 수 있다.   그림 2. 실리콘 기반의 전자 이동 현상(출처 : Electromigration – Wikipedia)   이러한 문제를 미리 예측하고, 설계 단계에서 방지할 수 있다면 어떨까? 바로 이 지점에서 MTTF(Mean Time To Failure) 해석이 중요한 역할을 한다. 이번 호에서는 앤시스 SI웨이브를 활용한 MTTF 해석 기법을 통해, 어떻게 전자부품의 수명을 수치화하고 설계에 반영할 수 있는지를 설명한다.   전자 이동과 MTTF : 수명 예측의 수식적 기반 전자 이동 현상은 1960년대부터 알려져 왔다. 그 원리는 단순하다. 전류가 흐를 때 전자가 금속 내부의 이온과 충돌하며 미세하게 이온을 움직인다. 이 과정이 지속되면 배선 내부에 빈 공간(void)이나 응집(hillock)이 발생해 전기적 연결이 끊기거나 단락된다. 이처럼 매우 미세하지만 누적되는 변화가 수명 단축으로 이어진다. 이 현상을 정량적으로 예측하기 위해 사용되는 수식이 바로 ‘Black's Equation’이다.   여기서,  A : 실험 상수(재료와 형상에 따라 결정)  j : 전류 밀도 n : 전류 민감도 계수(보통 1~2)  Ea : 활성화 에너지(Activation Energy)  K : 볼츠만 상수(1.38×10^-23 J/K)  T : 절대 온도(K) 앞의 식을 통해 각 변수가 MTTF에 어떤 영향을 미치는지를 직관적으로 파악할 수 있다. 해석적으로 중요한 포인트는 전류 밀도와 온도가 수명에 큰 영향을 미친다는 점이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.