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반도체, 소.부.장.267

반도체 기술 - HBM 공정 순서 1. TSV 중심 전반 요약 2. 세부 공정 별 순서 1) Silicon Etch: 실리콘을 식각하여 깊은 트렌치(trench, 구멍)를 형성하는 공정 FEOL 공정 이후 웨이퍼를 식각하여 트렌치를 만드는 공정이다. 식각 공정에 사 용되는 PR(감광액, Photoresist)만으로 하부층을 식각하기 어렵다. 트렌치의 깊이 가 깊기 때문에 높은 선택비가 생산성 향상에 기여하기 때문이다. 이에 TSV는 트렌치를 형성할 때 HM(하드마스크, Hardmask)을 활용하여 식각을 진행한다. 2) TSV Cu Fill: 트렌치에 전도성 재료인 구리(Cu)를 채우는 공정 트렌치에 전도성이 있는 Cu(구리)를 채우는 공정이다. Cu는 실리콘(웨이퍼)에 치 명적인 오염을 야기할 수 있는 물질이다. 이를 방지하기 위해 C.. 2023. 11. 7.
HBM 반도체 Value Chain 및 관련 업체 리스트 - 전공정 장비 및 부품: 오픈엣지테크놀로지, 에스티아이, 오로스테크놀로지, 제우스, 케이씨텍, 파크시스템스, 넥스틴, 테스, 미코 - 후공정 장비 및 부품: 피에스케이홀딩스, 한미반도체, 프로텍, 이오테크닉스, 인텍플러스 https://tristanchoi.tistory.com/470 반도체 기술 탐구: AI 시대에 주목받은 메모리 반도체 HBM HBM이 뭐길래 HBM은 ‘High Bandwidth Memory’의 줄임말이다. 우리말로 직역하면 ‘고대역폭 메모리’라는 뜻이다. 즉, 다른 메모리 반도체보다 대역폭이 높은 반도체 칩이라고 생각하면 쉽다. 인공지 tristanchoi.tistory.com 2023. 11. 6.
SK하이닉스 - 2023 3Q update 3분기 영업적자 1.79조원으로 컨센 하회, DRAM은 흑자전환 성공 3분기 실적은 매출 9.07조원(-17% YoY, 24% QoQ), 영업적자 1.79조 원으로 컨센서스(영업적자 1.5조원)를 하회했다. DRAM과 NAND의 B/G는 각각 +21%, +6%를 기록했으며, ASP는 각각 +11%, 소폭 하락했다. 최종 수요가 부진한 상황이나 DRAM은 고성능, 고용량 트렌드가 지속되고, 일부 Restocking 수요까지 동반돼 예상을 상회하는 B/G 와 ASP 상승을 기록한 것으로 파악된다. DRAM 사업부는 DDR5, HBM 수요 강세가 나타나며 2개 분기만에 흑자전환에 성공했으며, NAND 사업부는 적자폭이 개선됐지만 솔리다임 인수 이후 생산시설 규모가 확대된 여파로 비용 부담이 가중되고 있는 것으.. 2023. 10. 31.
반도체 장비 기업 - HPSP HPSP는 반도체 전공정에 필요한 어닐링(annealing, 열처리 공정) 장비를 제조·공급하는 회사다. 어닐링은 반도체에 생긴 손상을 제거하기 위한 열처리 공정인데 HPSP의 경우 고열이 아닌 고압방식의 장비를 세계 최초로 개발해 유일하게 공급하고 있다. HPSP의 고압 수소 어닐링 장비는 반도체 소자 계면상의 결함을 제거하기 위한 장비다. 고압 수소 어닐링 공정 효과로 인해 반도체 소자 계면의 결함이 감소되면 전자 이동량이 향상되므로 트랜지스터 성능이 높아지게 된다. 반도체 기술의 발전에 따른 고집적화, 고전력화, 고속화에 따라 게이트(Gate)에서 낮은 누설 전류가 요구되며 이러한 반도체 소자의 특성상 계면의 안정성 확보에 많은 연구개발이 진행되고 있으므로 소자 계면의 문제점 개선을 위한 시장 수요.. 2023. 10. 21.
AI 반도체 기술 - 3세대 AI 반도체 2/2 5. 기타 신경세포 모방 AI 반도체 기술 신경망 또는 생물학적 뇌를 모사하는 기술은 SW 분야에서 먼저 큰 발전을 이루었다. Deep Learning 기술은 신경망의 특징 중 연결성(connectivity)과 시냅스의 정보 저장 특성을 프로그램으로 구체화한 것으로, 방대한 계산량으로 초기에는 어려움이 많았으나, 컴퓨터의 계산 능력이 향상되면서 획기적인 발전이 이루어지고 있다. 특히, CPU 대신 GPU가 사용되면서 단순 문자인식에서 벗어나 이미지 인식이나 음성 인식 등이 가능한 CNN, RNN 기술 등이 개발되어 학습의 영역과 범위가 급속히 확장되고 있으며, 앞서 논의한 것처럼 전자 시냅스를 개발하여 특정 Deep learning 알고리즘을 가속화하는 목적 외에도 두뇌에서의 생물학적 뉴런의 기능과 다양.. 2023. 10. 16.
AI 반도체 기술 - 3세대 AI 반도체 1/2 뉴로모픽의 사전적 의미는 생물학적 신경계 구조를 전자소자로 모방하는 기술이다. 인간의 뇌에서는 1,000억 개가 넘는 뉴런들은 100조 개 이상의 병렬로 연결된 시냅스들을 통해 동시다발적으로 신호를 주고받으며 정보를 처리하므로 고도의 연산이 저전력으로 수행된다. 기존의 컴퓨터 구조에서는 CPU에서 연산을 담당하고 메모리는 계산 결과를 저장하며, 각 전자소자의 역할이 명확하게 구분되어 있다. 이와 달리, 뉴로모픽 반도체 기술은 연산 기능을 메모리 반도체로 통합한 인-메모리(In-Memory) 컴퓨팅 구조를 채택하고 있다. 정보가 저장된 물리적인 공간에서 연산이 일어나기 때문에 대량의 정보가 CPU-메모리 간의 잦은 이동 없이 메모리 내에서 병렬연산이 수행되므로 전력 소모를 획기적으로 낮출 수 있다. 따라서.. 2023. 10. 15.