화웨이 기린 9030 중국 SMIC 7나노 공정에서 생산, 인텔 18A보다 높은 집적도

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화웨이 기린 9030 중국 SMIC 7나노 공정에서 생산, 인텔 18A보다 높은 집적도

위클리 포스트 2026-07-22 03:26:22 신고

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화웨이 차세대 애플리케이션 프로세서(AP) '기린(Kirin) 9030'의 분석 결과가 공개됐다. 중국 SMIC는 첨단 EUV 노광장비 없이도 인텔 18A보다 촘촘한 메탈 피치(Metal Pitch)를 구현하며 집적도(Density)를 높이는 데 성공했지만, 전력 효율과 성능 등 핵심 지표에서는 여전히 글로벌 선두 업체와 상당한 격차를 보이는 것으로 확인됐다.

반도체 분석업체 세미애널리시스(SemiAnalysis)와 하이일드(High Yield)에 따르면 기린 9030은 SMIC의 7나노 N+3 공정을 기반으로 제작됐다. 최소 메탈 피치는 32.5nm다. 이는 인텔 팬서레이크(Panther Lake)에 적용된 18A 공정의 36nm보다 약 10% 더 촘촘한 수준이다. 또한 TSMC N6 공정으로 제작된 미디어텍 헬리오 G99의 40nm보다도 높은 집적도다.

주목할 점은 SMIC가 EUV 없이 구현했다는 사실이다.

SMIC는 여전히 DUV(Deep Ultraviolet) 노광 장비만 사용할 수 있다. 이를 극복하기 위해 멀티 패터닝(Multi-Patterning)과 DTCO(Design Technology Co-Optimization), 복잡한 공정 통합(Process Integration)을 적용해 메탈 피치를 줄였다. 결과적으로 동일 면적에서 더 높은 트랜지스터 집적도를 확보하는 데는 성공했다.

그러나 집적도만으로 공정 경쟁력을 판단하기는 어렵다. 메탈 피치가 좁아졌다고 해서 공정 자체가 더 우수하다고 단정할 수는 없기 때문이다. 실제 칩 경쟁력은 PPA(Power, Performance, Area) 최적화가 동시에 달성돼야 의미를 갖는다. 

공개된 자료에서도 한계가 뚜렸했다. 기린 9030의 프라임 코어는 애플의 효율 코어(E-Core)보다 오히려 낮은 전력 효율을 제시햇다. 애플 효율 코어는 약 1W 수준에서 기린 9030 프라임 코어보다 약 20% 높은 정수(Integer) 성능을 기록한 반면, 기린 9030 프라임 코어는 동일 수준의 연산을 수행하는 데 약 4.5W를 소비한다. 

전압-주파수 특성(V/F Curve)에서도 차이가 벌어졌다. TSMC와 인텔, 삼성전자는 동일 성능을 더 낮은 전압에서 구현할 수 있도록 트랜지스터 특성과 공정을 최적화하고 있지만, SMIC는 아직 이러한 수준의 전력 효율을 확보하지 못한 것으로 평가된다.

트랜지스터 예산(Transistor Budget) 역시 차이가 크다. 애플과 퀄컴은 첨단 공정을 통해 동일 면적에 더 많은 로직을 집적하면서도 소비전력을 낮추고 있지만, SMIC는 집적도 확보를 위해 전력과 성능 일부를 희생했다. 

결정적으로 기린 9030의 CPU 성능도 최신 설계와는 거리가 있다. 프라임 코어 성능은 2021년 처음 공개된 CPU 마이크로아키텍처 ARM Cortex-X2 수준으로 현재 기준에서는 약 5년 전 설계다. 즉, 집적도는 크게 향상됐지만 실제 CPU 아키텍처와 전력 효율은 최신 경쟁 제품과 상당한 차이가 발생한다.

그럼에도 SMIC의 기술 진전은 의미가 있다. 첨단 EUV 없이도 DUV 기반 공정을 지속적으로 개선하며 미세화를 이어가고 있다는 점에서 중국 반도체 산업의 자체 기술 축적이 진행되고 있기 때문이다. 데이터가 누적되면 향후 화웨이는 Logic Folding 기반 적층 패키징과 3D 집적 기술 구현률 또한 올라갈 전망이다. Logic Folding은 칩을 수직 적층해 신호 경로를 단축하고 배선 길이를 줄이는 방식이다. 공정 미세화만으로 확보하기 어려운 성능과 집적도를 첨단 패키징으로 보완하는 접근 방식이다. 

관련 전문가는 SMIC가 집적도 경쟁에서는 의미 있는 성과를 내고 있지만, 공정 경쟁력의 핵심인 PPA와 수율(Yield), 제조 비용(Cost per Wafer)까지 종합적으로 고려하면 TSMC와 삼성전자, 인텔과는 여전히 상당한 기술 격차가 존재하는 것으로 진단했다.
 

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