2026-02-24 : 뉴스 11건, 기술자료 9건 아래 링크 참고하시기 바랍니다. 다른 자료는 Search에서 키워드 입력하여 검색 가능합니다.
※ 기술자료는 "Perplexity AI Pro" or "Gemini"를 이용하여 3줄로 "내용 요약" 정리 하였습니다.
▷ 뉴스 : ZAM, Z-Angle, PSMC, 자기장, TCI, 삼성 파운드리, 가동률
▷ 기술 자료 : HBM 다음, NAND, 2.5D, CPO, CPU-GPU 혼용, Google TPU, Intel CPU, Xeon 6+, Arc A770, Emerald Rapids
| ♥ 반도체 뉴스 (11건) | |||||
| NO | 키워드 | 제목 | 등록일 | 출처 | URL |
| N1 | 데일리 뉴스 | 한국 반도체 산업협회 - 데일리 뉴스 모음 | 2026-02-24 6:30 | KSIA | https://www.ksia.or.kr/infomationKSIA.php?data_tab=1 |
| N2 | 뉴스 모음 | ITFIND > 최신동향 - 오늘의 뉴스 | 2026-02-23 | ITFIND | https://www.itfind.or.kr/trend/todayNews.do |
| N3 | PSMC, ZAM 제조 참여 | PSMC, ZAM 이니셔티브에 합류해 AI 메모리 제조에 나서… > 차세대 AI 메모리 동맹 결성: 대만 PSMC가 인텔, 소프트뱅크와 손잡고 기존 HBM의 한계를 뛰어넘는 새로운 AI 메모리 기술인 'Z-Angle Memory(ZAM)' 개발 및 제조 이니셔티브에 합류했습니다. 기술적 혁신과 효율성: ZAM은 인텔의 차세대 본딩 기술을 기반으로 하며, HBM 대비 전력 소비 40~50% 절감, 칩당 최대 512GB 고용량 구현, 공정 간소화를 통한 비용 절감을 목표로 합니다. 시장 판도 변화 예고: 2027년 시제품, 2029년 양산을 목표로 하는 이 프로젝트는 한국 기업들이 주도하는 HBM 공급망 의존도를 낮추고, PSMC를 AI 메모리 제조의 핵심축으로 부상시킬 전망입니다. | 2026-02-23 14:09 | Gigglehd.com | https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1971924 |
| N4 | 자기장, TCI | CPU‧GPU 더 많이 쌓는다…자기장으로 반도체 붙이는 'TCI' 기술 > 주승환 교수 "하이브리드 본딩, TSV론 한계...TCI가 대안" 새로운 적층 기술의 등장 : 물리적 구멍을 뚫는 기존의 TSV 방식 대신, 자기장 유도 결합을 이용해 칩 사이를 무선으로 연결하는 TCI (Thru-Chip Interface) 기술이 차세대 반도체 적층의 대안으로 떠오르고 있습니다. 공정 효율 및 신뢰성 우위 : TCI는 표준 CMOS 공정을 활용해 비용을 대폭 절감할 수 있으며, 칩 손상 위험이 적고 설계 유연성이 높아 하이브리드 본딩 공정에서 큰 시너지를 낼 수 있습니다. 시스템 반도체 중심의 확산 : 공정 안정화가 된 메모리보다는 단가가 높고 수율에 민감한 CPU, GPU 등 로직 반도체와 3D S램 분야에서 먼저 도입될 것으로 전망됩니다. | 2026-02-23 17:57 | THEELEC | https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=52617 |
| N5 | 삼성 파운드리, 가동률 | 삼성 파운드리 가동률이 이번 분기에 80%까지 상승 > 가동률 극복과 가파른 반등: 삼성 파운드리는 한때 50% 수준이었던 수주율을 극복하고, 최근 평택 P2·P3 라인을 중심으로 가동률을 약 80%까지 끌어올리며 의미 있는 경영 회복세를 보이고 있습니다. HBM4 기반의 차별화 전략: 경쟁사 대비 고도화된 4nm 공정 기반의 커스텀 베이스 다이를 적용한 6세대 HBM(HBM4)이 높은 집적도와 추가 로직 구현 성능을 앞세워 외부 고객사 수요를 견인하고 있습니다. 수익성 개선 및 흑자 전환 기대: 테슬라의 AI5 칩과 애플 이미지 센서 등 대형 고객사의 물량 확보에 힘입어, 올해 4분기에는 손익분기점(BEP) 달성 및 본격적인 수익성 개선이 전망됩니다. | 2026-02-2406:08 | QUASARZONE | https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1972240 |
| N6 | 데일리 뉴스 | [제20260222-TE-01호] 2026년 2월 22일 반도체 장비 관련 주요 뉴스 요약 > '꿈의 반도체 장비' 만든다…삼성·한화, 개발 속도전 | 2026-02-23 9:00 | SPTA Times | https://www.sptatimeskorea.com/post/제20260222-te-01호-2026년-2월-22일-반도체-장비-관련-주요-뉴스-요약 |
| N7 | 데일리 뉴스 | [제20260222-TM-01호] 2026년 2월 22일 반도체 제조 관련 주요 뉴스 요약 > 삼성전자 파운드리 부활…1분기 가동률 80% 돌파 | 2026-02-23 9:00 | SPTA Times | https://www.sptatimeskorea.com/post/제20260222-tm-01호-2026년-2월-22일-반도체-제조-관련-주요-뉴스-요약 |
| N8 | 데일리 뉴스 | [제20260222-TI-01호] 2026년 2월 22일 글로벌 반도체 산업 관련 주요 뉴스 요약 > 인도는 AI, 베트남은 반도체 '굴기'… 韓기업 기회 열린다 > 美 '광물 동맹' 결성한다는데…中서 독립은 '산 넘어 산' > D램 다음은 ‘산업의 쌀’ MLCC, AI發 가격 급등 온다 | 2026-02-23 9:00 | SPTA Times | https://www.sptatimeskorea.com/post/제20260222-ti-01호-2026년-2월-22일-글로벌-반도체-산업-관련-주요-뉴스-요약 |
| N9 | 반도체 소식 | 반도체 소식: SK 하이닉스 재고 4주치, AI 투자 관련 소식들 > SK하이닉스의 D램·낸드 플래시 재고 > SK하이닉스 영업이익 예상치 > NVIDIA와 OpenAI 투자 규모 > AMD의 기업 부사장 이직 > Taalas 모든 AI 모델을 맞춤형 실리콘으로 변환하는 플랫폼을 개발 > 클라우드 스타트업 크루소(Crusoe) 3억 달러 대출금은 AMD의 AI 칩 구매에 사용될 예정 > AI 투자 기업들은 그 대신 천연가스 터빈을 주 연료로 사용하는 자체 발전 시설을 구축 시작 | 2026-02-22 21:55 | Gigglehd.com | https://gigglehd.com/gg/hard/18497597 |
| N10 | AI 소식 | AI 소식: AWS 오작동은 AI 때문, AI를 핑계로 해고 > 아마존 웹 서비스(AWS) 오작동 원인, 'AI 워싱'이 인력 감축을 위한 구실로 이용, 영국에 본사를 둔 행동주의 투자 회사인 팰리서 캐피털 | 2026-02-23 1:22 | Gigglehd.com | https://gigglehd.com/gg/soft/18498272 |
| N11 | 주간 뉴스 | 주간뉴스 2/22 - 인텔 전력 괴물, HBM/부품 가격, BMW 나사, 온실가스 규제, 갤럭시 언팩/애플 이벤트 예고, 중국 백도어,... > 인텔 다시 전력 괴물?, 메모리와 부품 가격, HBM과 반도체, Gadget of the week, 갤럭시 언팩 2026, 애플 이벤트, 모바일 소식, AI 소식 모음, 윈도우 26H1은 스냅드래곤 전용, 디아블로 2 신규 확장팩, | 2026-02-24 0:48 | Gigglehd.com | https://gigglehd.com/gg/ggnews/18501538 |
| ♥ 반도체 기술 자료 (9건) | |||||
| NO | 키워드 | 제목 / 내용 요약 | 등록일 | 출처 | URL |
| T1 | BSPDN, 후면 배선 | Backside Power Delivery Creates Fab Tool, Thermal Dissipation Barriers (영문) > Moving the power delivery network to the backside of a chip reduces congestion, but it introduces new challenges for fabs. > 성능 및 효율의 획기적 개선: 전력 공급망을 칩 후면으로 이동시켜 신호 배선 혼잡을 해소함으로써, 전압 강하(IR Drop)를 30% 줄이고 전력 효율과 칩 밀도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 제조 공정의 고난도 도전: 웨이퍼를 1~3$\mu$m 두께까지 극도로 얇게 깎아내는 정밀 연마(CMP) 기술과 후면 금속층을 전면 트랜지스터에 정확히 연결하는 나노TSV 정렬 기술이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 열 방출 문제 부상: 실리콘 기판 제거 및 본딩 층 추가로 인해 열 발산 경로가 차단되면서 칩 온도가 최대 14°C 상승할 수 있으며, 이를 해결하기 위한 설계 최적화와 머신러닝 기반 열 시뮬레이션의 중요성이 커지고 있습니다. | 2026-02-23 | Semiconductor Engineering | https://semiengineering.com/backside-power-delivery-creates-fab-tool-thermal-dissipation-barriers/ |
| T2 | HBM 다음, NAND | HBM 다음은 NAND : 엔비디아가 밝힌 가격 폭등의 이유 (회원 가입 후 내용 & PDF 파일 조회 가능 : 게시글 열람은 7일 동안 무료, 발간 7일 후에 멤버십전용 전환됨) > AI 추론 시장 확대로 인한 낸드(NAND) 수요 급증: AI의 무게중심이 학습에서 추론으로 이동함에 따라 방대한 데이터를 저장할 '용량'이 중요해졌으며, 이에 따라 기업용 SSD(eSSD)를 중심으로 낸드 가격이 급등하고 수급 불균형이 심화되고 있습니다. 단순 저장장치를 넘어선 AI 인프라의 핵심 부품: 엔비디아가 제시한 ICMS 플랫폼 등 외부 스토리지를 활용하는 '메모리 오프로딩' 전략이 필수화되면서, 낸드는 연산 효율을 높이는 핵심 구성요소로 재평가받고 있습니다. 고단화·고신뢰성 중심의 선별적 수혜 기대: 서버용 낸드 시장의 성장에 따라 컨트롤러 설계(파두), 300단 이상 고단화 식각용 부품(티씨케이), 고사양 검사 장비(네오셈) 등 특정 기술력을 보유한 밸류체인 기업들이 큰 수혜를 입을 전망입니다. | 2025-02-23 | 그로쓰리서치 | https://www.growthresearch.co.kr/report/1200/965 |
| T3 | 2.5D, CPO | 2.5D Co-Packaged Optical IO Chipsets on a SiON/Si interposer for 4 × 100G optical interconnection > AI 가속기를 위한 광학 I/O 혁신: AI/ML 컴퓨팅의 성능 병목을 해결하기 위해 기존의 전기적 연결 대신 고대역폭과 에너지 효율이 뛰어난 광학 I/O 기술과 이를 칩과 함께 패키징하는 CPO(Co-Packaged Optics) 구조를 탐구했습니다. SiON/Si 기반 광학 인터포저 개발: 저손실 SiON 광학 회로와 실리콘 기술을 결합하여 신호 무결성이 우수하고 열 효율이 높은 인터포저를 설계했으며, WDM(파장 분할 다중화) 및 다양한 광소자(EML, PD)의 플립칩 통합을 지원합니다. 400Gb/s 전송 성능 검증: 이 아키텍처를 기반으로 단일 광섬유당 400Gb/s 속도의 광 트랜시버를 구현하여 실 실험을 진행했으며, 고속 데이터 전송의 안정성을 입증하여 미래 고성능 컴퓨팅 클러스터로의 확장 가능성을 보여주었습니다. | 2026-02-09 | arXiv | https://share.google/vkdlyENhO34cHgX5Y |
| T4 | CPU-GPU 혼용 엔진 | HeteroSTA3D A CPU-GPU Heterogeneous Static Timing Analysis Engine for 3D ICs > 세계 최초의 3D IC용 CPU-GPU 혼용 타이밍 분석 엔진 : 하이브리드 본딩 기반의 3차원 집적 회로(3D IC)를 위해 설계된 최초의 가속 엔진으로, 서로 다른 공정 노드가 섞인 이종 다이(Die) 간의 복잡한 타이밍 분석을 지원합니다. 3D 설계에 특화된 물리 모델 및 다중 코너 분석 제공 : 이종 기술 노드 관리, 다이 간 기생 성분(Parasitic) 모델링, 그리고 수많은 PVT(공정·전압·온도) 조합에 따른 다중 코너 분석을 네이티브하게 수행하여 정확도를 높였습니다. GPU 가속을 통한 압도적인 성능 향상 및 최적화 지원 : GPU의 병렬 처리를 통해 기존 CPU 방식 대비 계산 속도를 평균 5.26배 향상시켰으며, 이를 통해 실제 3D 배치(Placement) 단계에서 효율적인 타이밍 최적화가 가능함을 입증했습니다. | 2026-02-13 | CUHK.CSE | https://share.google/tkk5irTFkhsMapQSj |
| T5 | Google, TPU | Google TPUs Explained-Architecture Performance for Gemini3 > Gemini 3를 위한 구글 TPU의 아키텍처 진화: 2015년부터 발전해 온 구글의 맞춤형 가속기인 TPU(Tensor Processing Unit)가 최신 모델인 Gemini 3의 방대한 학습 및 추론 요구사항을 처리하기 위해 어떻게 최적화되었는지 분석합니다. 매트릭스 연산 및 메모리 대역폭의 극대화: 거대한 시스톨릭 어레이(Systolic Array) 구조와 고대역폭 메모리(HBM)를 통해 신경망 연산의 핵심인 텐서 계산 효율을 높였으며, 세대를 거듭하며 비약적인 성능 향상을 달성했습니다. AI 인프라의 효율성 및 확장성 강조: 단순한 하드웨어 성능을 넘어 에너지 효율성과 대규모 클러스터 확장성을 확보함으로써, 제약 및 바이오테크 등 고도화된 AI 워크로드를 지원하는 구글 클라우드 인프라의 핵심 경쟁력을 보여줍니다. | 2025-12-19 | IntuitionLabs | https://share.google/6O03PoDi16uK7aVPs |
| T6 | Intel, GPU | Intel Data Center GPU Max Series Specification Update, Revision 1.03 > 최신 하드웨어 결함 및 사양 업데이트 정보 제공: Intel Data Center GPU Max 시리즈의 설계 결함(Errata)과 사양 변경 사항을 정리한 문서로, 개발자가 제품 사양에서 벗어난 동작을 파악하고 대응할 수 있도록 돕습니다. 심각한 데이터 오류 및 성능 저하 이슈 포함: HBM의 패트롤 스크러브(Patrol Scrub) 오류로 인한 데이터 오염(SDC) 위험과 PCIe 2.0 대역폭 미달로 인한 성능 저하 등 해결되지 않은(No Fix) 다수의 기술적 결함을 명시하고 있습니다. 설계 및 시스템 구성을 위한 기술 지침: 제품의 물리적 사양과 소프트웨어 활성화 요구사항을 포함하고 있으며, 발견된 결함에 대해 펌웨어 업데이트(IFWI)를 통한 임시 해결책(Workaround) 등을 안내합니다. | 2025-08-14 | Intel | https://share.google/EW77vtHvcCA2R5sJT |
| T7 | Intel, Xeon 6+ | Intel Xeon 6+ Processors > 진화하는 데이터 센터 요구사항에 최적화 : 에이전틱(Agentic) 워크로드와 같은 최신 AI 배포부터 클라우드, 온프레미스 환경까지 아우르는 확장성 및 보안성을 제공합니다. 차세대 E-코어(Darkmont) 아키텍처 도입 : 이전 세대 대비 두 자릿수 이상의 IPC 향상을 실현했으며, 더 넓은 명령 대역폭과 병렬 처리 능력을 갖춘 다크몬트 (Darkmont) 코어를 탑재했습니다. 고성능 및 고효율 인프라 구현 : 대규모 인프라의 신뢰성을 유지하면서도 랙 밀도를 높여 총소유비용 (TCO)을 개선하고, 데이터 무결성과 보안을 강화하는 데 중점을 두었습니다. | 2025-10-10 | Intel | https://share.google/i8yAdxujLx4KVUQQO |
| T8 | intel, Xeon, Arc A770 | Intel Xeon and Arc A770 Graphics - Installation BKC and AI Benchmark, User Guide, Revision 2.2 > Intel 하드웨어 조합을 위한 통합 구축 가이드 : Intel Xeon 프로세서와 Arc A770 그래픽 카드를 함께 사용하는 시스템을 위해 하드웨어 설치, 최적 구성(BKC, Best Known Configuration), 그리고 연동 방법을 상세히 설명합니다. AI 및 딥러닝 워크로드 최적화 지원 : Intel oneAPI, IPEX(Intel Extension for PyTorch) 등 AI 개발 도구의 설치와 이를 활용한 AI 성능 벤치마크 수행 절차를 제공하여 하드웨어 성능을 극대화하도록 돕습니다. 시스템 분석 및 디버깅 도구 활용 : Intel VTune Profiler와 같은 프로파일링 도구를 사용하여 GPU 주파수 설정, 메모리 계층 구조 분석, 소스 수준의 커널 분석을 수행하는 기술적인 방법론을 포함하고 있습니다. | 2025-05-08 | Intel | https://share.google/iEMmBA3gELSJyYJFj |
| T9 | Intel, Emerald Rapids | 5th Gen Intel® Xeon® Processor Scalable Family, Codename Emerald Rapids, Specification Update, Rev. 004US > 에메랄드 래피즈(Emerald Rapids)의 결함 및 변경 사항 정리 : 5세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서의 설계 결함(Errata), 사양 변경 및 명확화된 기술 정보를 수록한 최신 업데이트 문서입니다. 하드웨어 결함에 대한 상태 및 해결책 명시 : 프로세서에서 발견된 각종 하드웨어 오류들의 세부 내용과 함께, 이를 해결하기 위한 소프트웨어/펌웨어 패치 여부 및 임시 해결책(Workaround)을 제공합니다. 시스템 설계 및 개발자를 위한 기술 지침 : 제품이 공표된 사양과 다르게 작동할 수 있는 예외 케이스들을 다루고 있어, 시스템 제조사와 개발자가 안정적인 서버 환경을 구축하는 데 필요한 필수 정보를 포함합니다. | 2024-06-15 | Intel | https://share.google/gzRN32USRSoodJOnp |