금요일, 8월 07, 2026
월요일, 7월 27, 2026
라즈베리 파이(RP2040) 칩이 나오기까지...
라즈베리 파이(RP2040) 칩이 나오기까지...
라즈베리 파이(RP2040) 칩 개발에 참여했던 소프트웨어 기술자가 들려주는 이야기 입니다.
The journey to Raspberry Silicon
라즈베리 파이의 개발은 2017년 여름에 시작되었습니다. 소프트웨어 개발자로 참여 했는데 합류할 당시 반도체 설계는 아무것도 몰랐습니다. 처음에 구조(architecture)를 잡고 어떤 기능들을 넣을지 정하고 베릴로그 하드웨어 언어로 모두 꿰맞추기 시작 했습니다. 소프트웨어 언어 C 와 하드웨어 언어 Verilog는 사뭇 다르군요. 카운터를 C 로 작성하면 이랬는데,
베릴로그는 클럭에 맞춰 작동합니다. 더구나 구문 실행의 병렬성이라니....
시뮬레이터로 코드가 실행되는 모습을 디지털 파형으로 본다는 것이 재미(?)있습니다. 코어(ARM-M0 가 사용됨)가 "Hello World"를 출력하는 프로그램을 실행 하는 모습입니다.
시뮬레이터로 소프트웨어를 실행해보기에는 너무나 시간이 오래 걸렸습니다. 칩에서 1초도 안걸릴 내용을 시뮬레이터는 몇시간 씩 걸렸으니까요. 그래서 FPGA 를 동원 했습니다. 칩의 목표 속도가 133Mhz 였지만 48Mhz로 돌리는 것에 만족해야 했습니다. FPGA는 아날로그 회로를 구현할 수 없어서 동일한 기능을 하는 별도 부품(일테면 USB-PHY 같은)을 붙여서 에뮬레이션 보드를 만들었습니다. 에뮬레이션 보드는 속도가 빨랐지만 시뮬레이터 처럼 소스 코드가 내놓는 파형을 일일이 들여다 볼수 없어서 하드웨어 기술자들이 고생을 좀 했습니다.
이랬던 하드웨어 기술자의 책상이 급기야 이렇게 됐습니다.
USB 기능을 시험할 때는 아주 혼란의 도가니 입니다. 칩에 내장될 부트 롬 코드는 저 FPGA에서 개발 되었습니다.
소프트 엔지니어가 내장 롬 코드를 개발하는 것과 동시에 하드웨어 엔지니어는 베릴로그로 작성한 코드들을 합성하여 논리회로로 변환 했습니다. 받아든 테스트 칩은 이런 모습입니다.
반도체 공정은 완벽하지 않습니다. 웨이퍼에서 잘라낸 모든 칩이 모두 양품은 아닙니다. 하드웨어 기술자들은 양품을 골라낼 수 있도록 칩에 테스트 할 수 있도록 DFT(Design-for-Test) 기능을 넣어 두었습니다. 합성된 논리 회로도를 표준 셀에 매핑하여 반도체 제조가 가능한 GDS 파일을 샌산 했습니다. 공정은 TSMC에서 이뤄졌습니다.
양산 패키지 칩은 이제 시험 보드에 장착해 봅니다. 처음 전원을 넣을 때 칩에서 연기가 올라오지 않을까 조마조마합니다. 다행히 무사합니다. RP2040 칩이 보드 중앙에 소켓에 담겨 있군요.
내장 부트 롬도 이상 없이 작동하니 쁘듯 합니다.
실험실에서 좀더 가혹한 환경을 조성하여 테스트 합니다. 견디는 온도, 동작 전압 등등...
마침내 고객의 손에 넘기게 되었습니다.
문서가 부실한 칩은 아무짝에도 쓸모가 없습니다. RP2040이 양산에 들어가는 동안 수개월에 걸쳐 SDK(Software Development Kit, 소프트웨어 개발 킷)을 작성해야 했습니다. 완벽한 문서를 마련한 까닭에 오늘날의 라즈베리 파이가 있을 수 있었습니다.
화요일, 7월 07, 2026
토요일, 7월 04, 2026
IEEE 스팩트럼 잡지/기술 정보, 7월2일자, 컴퓨팅 산업에 혁명을 일으킬지도 모르는 실험실의 실수
IEEE 스팩트럼 잡지/기술 정보, 7월2일자 온-라인 판에 재미있는 기사가 실렸습니다.
The Lab Mistake That Might Revolutionize Computing/The result is a simple and efficient neuromorphic device that mimics a brain cell
컴퓨팅 산업에 혁명을 일으킬지도 모르는 실험실의 실수/그 결과 뇌세포를 모방하는 간단하고 효율적인 뉴로모픽 장치가 탄생했습니다.
https://spectrum.ieee.org/artificial-neurons-on-silicon-chips
"인공지능"에서 GPU가 연상 될겁니다. 하지만 엄청난 연산량을 디지털 계산기로 수행하려면 에너지 소모가 너무 큽니다. 기초적인 인공신경망을 구현한 코드(파이썬 또는 C++)만 봐도 '닥치고' 곱하고 더하기가 얼마나 비효율적인지 알 수 있죠. (내 신경망 만들기)
이런 디지털 계산기들은 사실 두뇌를 구성하는 신경세포를 모방(Neuromorphic)했다고 할 수 없습니다. 그런데 어느 반도체 실험실에서 있었던 실수가 실리콘 반도체 트랜지스터 한개가 어쩌면 신경 세포를 모사할 수도 있다는 것을 알게 됐습니다. 트랜지스터의 채널(subtrate)를 전원에 직접 연결(탭, tap)하지 않고 조절하고 유지할 수 있다면(전압 분압기), 트랜지스터 한개가 신경세포가 된다는 겁니다( "멤리스터" ....) .
이 기사는 "MOSFET 시냅스와 MOSFET 뉴런을 합쳐 신경 시냅스 랜덤 액세스 메모리(NSRAM)라고 부르는데, 이들이 어떻게 함께 작동하여 간단한 신경 회로를 구현하는지" 이야기 해줍니다. 아직 먼 여정이 남아 있고 실용화가 불투명 하지만 연구 개발하는 이유를 이렇게 이야기 합니다.
"현재보다 에너지 효율이 훨씬 뛰어난, 뇌에서 영감을 받은 인공지능 마이크로칩을 개발할 수 있기 때문입니다. 이러한 칩은 처음에는 배터리 구동 시스템에 더 높은 지능을 부여하는 것과 같은 소규모의 "엣지 AI" 작업에 적합할 것입니다. 하지만 이러한 칩의 규모를 확장할 수 있다면, 장기적으로는 최첨단 GPU 와 경쟁할 수 있을 것입니다 .
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https://spectrum.ieee.org/ai-in-mathematics
"인공 신경망"을 약간 맛본(내 신경망 만들기) 처지에 이렇다저렇다 할 처지는 아닙니다만, "인공지능"이라고 하는 것에 이제껏 알고 있던 수학고 알고리즘이 제대로 적용되는 것인지 의문이 들대 가 있습니다. 인공지능을 마주한 수학자들의 이야기를 들어봅니다.
"학생들이 인공지능을 이용해 바로 답을 찾을 수 있다면, 그렇게 할 가능성이 매우 높습니다. 하지만 학생들이 시행착오를 거치지 않고 문제를 해결할 때마다, 자신만의 독창적인 직관력을 키울 기회를 놓치게 됩니다. 시간이 흐르면서 차세대 수학자들이 일종의 지적 퇴보를 겪게 되어, 자신들을 훈련시킨 인공지능의 틀에서 벗어나 사고하지 못하게 될지도 모른다는 우려가 제기되고 있습니다."
......
The Lab Mistake That Might Revolutionize Computing/The result is a simple and efficient neuromorphic device that mimics a brain cell
컴퓨팅 산업에 혁명을 일으킬지도 모르는 실험실의 실수/그 결과 뇌세포를 모방하는 간단하고 효율적인 뉴로모픽 장치가 탄생했습니다.
https://spectrum.ieee.org/artificial-neurons-on-silicon-chips
"인공지능"에서 GPU가 연상 될겁니다. 하지만 엄청난 연산량을 디지털 계산기로 수행하려면 에너지 소모가 너무 큽니다. 기초적인 인공신경망을 구현한 코드(파이썬 또는 C++)만 봐도 '닥치고' 곱하고 더하기가 얼마나 비효율적인지 알 수 있죠. (내 신경망 만들기)
이런 디지털 계산기들은 사실 두뇌를 구성하는 신경세포를 모방(Neuromorphic)했다고 할 수 없습니다. 그런데 어느 반도체 실험실에서 있었던 실수가 실리콘 반도체 트랜지스터 한개가 어쩌면 신경 세포를 모사할 수도 있다는 것을 알게 됐습니다. 트랜지스터의 채널(subtrate)를 전원에 직접 연결(탭, tap)하지 않고 조절하고 유지할 수 있다면(전압 분압기), 트랜지스터 한개가 신경세포가 된다는 겁니다( "멤리스터" ....) .
이 기사는 "MOSFET 시냅스와 MOSFET 뉴런을 합쳐 신경 시냅스 랜덤 액세스 메모리(NSRAM)라고 부르는데, 이들이 어떻게 함께 작동하여 간단한 신경 회로를 구현하는지" 이야기 해줍니다. 아직 먼 여정이 남아 있고 실용화가 불투명 하지만 연구 개발하는 이유를 이렇게 이야기 합니다.
"현재보다 에너지 효율이 훨씬 뛰어난, 뇌에서 영감을 받은 인공지능 마이크로칩을 개발할 수 있기 때문입니다. 이러한 칩은 처음에는 배터리 구동 시스템에 더 높은 지능을 부여하는 것과 같은 소규모의 "엣지 AI" 작업에 적합할 것입니다. 하지만 이러한 칩의 규모를 확장할 수 있다면, 장기적으로는 최첨단 GPU 와 경쟁할 수 있을 것입니다 .
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What it Means to Be a Mathematician When AI Does the Math
Researchers debate motivation, purpose, and the field’s future
인공지능이 수학을 할 때 수학자가 된다는 것은 무엇을 의미할까요?
연구자들은 동기, 목적, 그리고 해당 분야의 미래에 대해 논쟁을 벌이고 있다.https://spectrum.ieee.org/ai-in-mathematics
"인공 신경망"을 약간 맛본(내 신경망 만들기) 처지에 이렇다저렇다 할 처지는 아닙니다만, "인공지능"이라고 하는 것에 이제껏 알고 있던 수학고 알고리즘이 제대로 적용되는 것인지 의문이 들대 가 있습니다. 인공지능을 마주한 수학자들의 이야기를 들어봅니다.
"학생들이 인공지능을 이용해 바로 답을 찾을 수 있다면, 그렇게 할 가능성이 매우 높습니다. 하지만 학생들이 시행착오를 거치지 않고 문제를 해결할 때마다, 자신만의 독창적인 직관력을 키울 기회를 놓치게 됩니다. 시간이 흐르면서 차세대 수학자들이 일종의 지적 퇴보를 겪게 되어, 자신들을 훈련시킨 인공지능의 틀에서 벗어나 사고하지 못하게 될지도 모른다는 우려가 제기되고 있습니다."
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"수학은 제 사고방식을 매우 논리적이고 합리적으로 만들어주기 때문에 일반적인 문제 해결 능력을 향상시켜 줍니다."라고 말하며, "삶의 모든 면에서 도움이 됩니다."라고 덧붙였습니다. 인공지능이 수학을 혁신적으로 변화시키면서, 많은 연구자들은 미래의 수학자들도 과연 같은 말을 할 수 있을지 궁금해하고 있습니다.
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Future Transistor Stacking Plans Start to Diverge
Future Transistor Stacking Plans Start to Diverge
IBM chooses a different path from Intel, Samsung, and TSMC
미래 트랜지스터 적층 기술에 대한 계획이 점차 다양해지고 있다.
미래 트랜지스터 적층 기술에 대한 계획이 점차 다양해지고 있다.
IBM은 인텔, 삼성, TSMC와는 다른 길을 택했다.
https://spectrum.ieee.org/cfet-ibm-plan
다음은 트랜지스터 적층 경쟁이라니! 선폭 경쟁은 이제 끝나나 봅니다.
https://spectrum.ieee.org/cfet-ibm-plan
다음은 트랜지스터 적층 경쟁이라니! 선폭 경쟁은 이제 끝나나 봅니다.
화요일, 6월 23, 2026
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