파두 분기보고서 (2023.09)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약당사는 보고서 작성기준일 현재 회사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 주요 계약은 없습니다. 나. 연구개발 활동(1) 연구개발활동의 개요당사의 주력 제품인 PCIe Gen3, Gen4를 지원하는 데이터센터용 NVMe SSD 개발 및 양산에 이어, 현재 다수의 고객과의 공급 논의를 바탕으로, PCIe Gen5를 지원하는 3세대 데이터 NVMe SSD를 개발하고 있습니다. 이미 양산 매출로 확인된 기술적 차별성과, 제품의 완성도를 바탕으로 PCIe 규격의 발전과 데이터센터 고객의 필요 시점에 발맞추어 향후 지속적으로 데이터센터용 NVMe SSD를 고도화해 나갈 계획입니다.

또한 당사는 데이터센터에서 가장 많은 자원을 필요로 하는 AI의 학습 및 추론을 위한 워크로드와 video processing 워크로드의 성능과 소비전력을 최적화 목표로 연구개발의 분야를 확장하고 있습니다. 당사가 연구개발을 진행하고 있는 분야는 1) 연산반도체(트랜스코딩 반도체와 DPU), 2) 통신반도체(CXL 네트워크 반도체), 3) 저장반도체(CXL 메모리용 반도체), 4) 전력반도체(PMIC) 등이며, 다양하고 방대한 연구 개발을 효율적으로 추진하기 위해 과제 성격 및 진행도에 따라 자체 사업화 조직, 사내 TF, 산학과제, 외부 기업들과의 파트너쉽 등을 적극적으로 활용하고 있습니다.

(2) 연구개발 조직

팀	담당업무 및 역할

SoC	- SSD 컨트롤러는 SSD의 성능, 신뢰성, 전력 효율에 가장 큰 영향을 미치는 핵심 부품임. 동사 컨트롤러는 기존의 일반적인 컨트롤러 구조와 다르게 하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합된 독특한 구조를 갖고 있으며, SSD 컨트롤러가 수행하는 작업들을 하드웨어와 소프트웨어에 배분하여 성능과 전력 효율을 향상하고자 함. SoC 팀은 FW 팀과 긴밀히 협업하여 하드웨어와 소프트웨어의 상호 작용에 대한 깊은 이해를 바탕으로 경쟁력을 갖춘 SSD 컨트롤러 SoC를 개발하는 역할을 수행

Product Planning Management	- 시장과 업계의 동향, 고객의 요구 사항, 제품과 기술 표준에 대한 이해 그리고 회사 내부 상황을 종합적으로 고려하여 만들 가치가 있는 제품을 정의함. 팀의 궁극적인 목표는 고객이 우리 제품을 채택(design win)하도록 하는 것이며 이를 위해 고객과 적극적으로 소통하고 개발, 검증 부서와는 긴밀히 협력하면서 정의에 부합되는 제품이 적시에 개발될 수 있도록 관리하는 업무를 수행

Firmware	- FW 팀은 SoC 팀과 긴밀히 협업하면서 SSD 동작 및 하드웨어와 소프트웨어의 상호 작용에 대한 이해를 바탕으로 다양한 요구를 충족시키는 SSD 컨트롤러를 개발

- SSD에서 데이터가 실제로 저장되는 곳은 NAND 플래시 메모리이며 NAND의 성능과 신뢰성은 SSD의 성능과 신뢰성에 영향을 미침. 또한 NAND는 제조사마다 그 특성이 달라서 SSD의 성능과 신뢰성을 향상시키려면 NAND의 특성에 대한 파악이 선행되어야 함. NAND의 집적도가 지속적으로 올라 가는 것과는 반대로 NAND의 성능과 신뢰성은 계속 떨어지고 있어 NAND의 특성을 파악하는 것은 더욱 중요해지고 있음. NAND 팀은 제조사 제공 자료 및 실제 실험 결과를 통해 NAND의 특성을 파악하고 NAND에 최적화된 알고리즘과 펌웨어를 개발하여 NAND의 성능과 신뢰성을 극대화하는 것을 목표로 함

Module Development	- SSD는 컨트롤러, NAND, DRAM을 비롯한 모든 부품들이 PCB에 실장된 형태 즉, 호스트 시스템에 장착될 수 있는 독립된 단위(module)로 만들어짐. 모듈의 설계는 SSD 성능과 신뢰성은 물론 SSD의 재료비와 직결되고 생산성과 불량율에도 영향을 미치는 중요한 활동임. 게다가 SSD는 다양한 외관과 형태(Form Factor)를 갖기 때문에 모듈 설계 시에는 부품의 공용화, 최소화, 이원화를 항상 염두에 두어야 함. MD 팀은 견고 (robust)하고 경제적이면서 (economic) 유연한 (flexible) 모듈 개발을 목표로 PCB 회로 설계, 부품의 선정, 시제품의 제작 및 검증, 양산 이관에 이르기까지 모듈 개발의 전 과정을 수행함

Validation Quality	- SSD는 시장과 고객의 요구 사항을 만족하고 업계 표준 (PCIe, NVMe 등)을 준수해야 하며 몇몇 인증을 취득해야 하는 제품임. VE팀은 SSD가 이러한 요구 조건을 모두 충족하면서 의도한 대로 기능 (function)하는 지를 검증하는 역할을 수행함. 검증 과정에서 문제를 발견하는 것뿐만 아니라 수정, 개선될 수 있도록 분석을 진행하는 것도 VE 팀의 역할이며, 고객의 요구 사항과 표준에 대한 이해 및 검증 경험을 기반으로 설계적 고려 사항을 제공함

- SSD는 예외 상황이 언제나 발생할 수 있는 예측 불가능한 환경에서 동작함. 특히 장기간 무중단으로 동작하는 엔터프라이즈 SSD의 동작 환경에서는 예외 발생 위험이 훨씬 높아지게 되므로 최대한 검증 범위를 확장하여 어떠한 상황에서도 SSD가 제대로 기능하는 지를 확인해야 함. VQ팀은 다양한 예외 상황을 가정한 검증 계획을 수립하고 실행하여 SSD의 신뢰성을 보장하는 역할을 수행함. 또한 DQ 팀은 대량의 시료를 장시간 검증하기 때문에 프레임워크의 개발, 자동화 등을 통해 검증 효율성을 향상하려는 시도를 활발히 전개하고 있음

- SSD는 전문 검증 장비만이 아니라 실제 동작 환경에서도 검증되어야 함. VQ 팀은 다양한 실제 상용 서버 시스템에서 SSD 검증을 진행하면서 시스템에 따른 성능 편차는 없는 지, 예외 사항 없이 일관성 있게 동작하는 지를 확인하는 역할을 수행함. 검증의 마지막 관문은 고객이 자신들의 시스템에서 SSD를 직접(또는 동사와 공동으로) 검증하고 적합 여부를 판정하는 과정임. VQ 팀은 이러한 고객 승인 과정을 주관하는 팀으로서 고객과 직접 소통하면서 고객의 시스템과 검증 과정을 이해하고 검증 계획을 수립하는 한편 장애 발생 시 1차 분석을 수행함

Test Solution	- SSD 검증 과정에서 많은 데이터가 생성되며, 단순히 문제가 있는지, 없는지를 확인하는 것과 개선 방향성 (또는 숨은 위험)에 대한 단서를 찾는 것이 중요함. TS 팀은 SSD를 검증하는 과정에서 생산되는 데이터를 활용하기 위한 기반 (infrastructure)을 구축하고 분석을 수행하여 잠재적 기회와 위험에 대한 통찰(insight)을 제공하는 역할을 수행함

Advanced Development	- SSD의 호스트 인터페이스는 SATA에서 PCI Express(PCIe)로, PCIe의 시대로 접어든 이후에는 3, 4세대를 거쳐 PCIe 5세대로 매우 빠르게 고속화되고 있음. 고속 환경에서는 잡음, 왜곡, 소실 등으로 인하여 신호의 품질이 떨어지는 현상이 더욱 두드러지기 때문에 고속 회로의 설계가 매우 어려워짐. SSD의 동작 속도가 SSD 컨트롤러를 따라가지 못하면 모듈이 병목 현상을 일으킬 수 있음. AD팀은 고속 회로 설계에 대한 깊은 이해를 바탕으로 초고속 환경에서도 안정적으로 동작하는 SSD 모듈 개발을 목표로 함

- SSD의 경쟁력을 나타내는 가장 중요한 지표로는 성능 (읽기와 쓰기의 속도 및 응답 시간)과 함께 전력 효율임. SSD 수준의 전력 효율 향상을 위해서는 SSD 컨트롤러 뿐 아니라 SSD를 구성하는 개별 부품들의 필요에 맞게 효율적으로 전력이 공급되도록 관리하는 소자의 역할이 중요함. AD 팀은 동사 SSD 컨트롤러에 최적화된 컴패니언 칩 (companion chip)으로서 전력 관리 소자를 개발하여 전력 효율을 한 차원 더 끌어 올리는 것을 목표로 함

차세대TF	- CXL 및 AI 스트리밍 서버 등 차세대 수익원 발굴을 위한 선행연구 담당

(3) 연구개발 비용

당사는 신제품 개발 및 SSD컨트롤러 시장에서의 경쟁 우위 확보를 위해 매년 매출액의 상당 부분을 연구개발비로 지출하고 있습니다. 당사의 최근 3개년 연구개발비용 및 매출액 대비 비중은 아래와 같습니다.

[ 경상연구개발비/ 매출액 비중(%) ]
(단위: 백만원, %)

구분	2023년3분기	2022년	2021년

연구개발비	35,754	30,805	11,618

매출액	18,044	56,402	5,157

(매출액 대비 비율)	198.15%	54.62%	225.29%

(4) 연구개발 실적1) 자체 개발 과제

(가) 진행 완료 과제

당사의 과거 3 개년간의 자체 개발과제 현황은 다음과 같습니다.

연도	연구개발과제	적용제품	비고

2022년	- PCIe Gen5 NVMe 기업용 SSD 컨트롤러 SoC 개발(주)	FC 5161	Gen5 컨트롤러 개발 개시

- PCIe Gen4 NVMe U.2 기업용 SSD Module 개발	DELTA Gen4	PCIe Gen4 U.2 SSD 개발 완료

- PCIe Gen5 NVMe E1.S 기업용 SSD Module 개발(주)	ECHO Gen5	PCIe Gen5 E1.S SSD 개발 개시

2021년	- PCIe Gen5 NVMe 기업용 SSD 컨트롤러 SoC 개발	FC 5161	Gen5 컨트롤러 개발 개시

- PCIe Gen4 NVMe U.2 기업용 SSD Module 개발	DELTA Gen4	PCIe Gen4 U.2 SSD 개발 개시

- PCIe Gen3 NVMe E1.S 기업용 SSD Module 개발	BRAVO Gen3	PCIe Gen3 E1.S SSD 개발 완료

- PCIe Gen4 NVMe U.2 Aerospace Module 개발	DELTA Gen4	PCIe Gen4 Aerospace용 SSD 개발 완료

2020년	- PCIe Gen4 NVMe 기업용 SSD 컨트롤러 SoC 개발	FC 4121	Gen4 컨트롤러 개발 완료

- PCIe Gen3 NVMe E1.S 기업용 SSD Module 개발	BRAVO Gen3	PCIe Gen3 E1.S SSD 개발 개시

(주) PCIe Gen5 컨트롤러는 신청서 제출 기준일 현재 개발이 완료되었으며 PCIe Gen5 SSD 제품군은 신청서 제출 기준일 현재 개발이 진행 중에 있습니다. 관련 사항은 하기 진행중인 과제를 참조 바랍니다.

(나) 진행중인 과제

연구과제명	연구기간	연구 결과 및 기대효과	적용제품	비고

3세대 제품군 고도화 과제	2023.01~	마이크로 아키텍처 설계 고도화	ECHO Gen5	-

소프트웨어 기술 플랫폼화

경쟁사 대비 성능 격차 유지 및 시장 확대

CXL메모리 반도체개발 과제	2022.08~	CXL 프로토콜 지원 메모리 및 관련 소프트웨어 개발	개발중	-

FPGA 기반의 CXL 메모리 PoC 개발

CXL 메모리 반도체의 제품화

전력반도체(PMIC)개발 과제	2021.12~	90% 이상의 전력효율을 목표로 하는 PMIC 개발	개발중	-

고효율의 Power Solution 기술 및 제품 확보

고성능 SSD 적용 및 데이터센터, 자동차 분야로 확대 기대

2) 정부 국책 과제

연구과제명	주관부서	연구기간	지원받은사업비(천원)	관련제품	비고

초고성능 컴퓨팅을 위한 고신뢰, 초절전 eSSD 용 저전압 Power Loss Protection (PLP) 및 Multi-channel PMIC 통합 전력 반도체 개발	산업통상자원부	2023.05~2025.12	1,891,000	eSSD용 통합 전력반도체	개발중

PCIe4.0 표준을 지원하는 데이터센터용 SSD 개발	중소기업기술정보진흥원	2020.11~2022.11	600,000	DELTA Gen4	개발완료

초고성능컴퓨터 I/O 워크로드에 최적화된 NVMe SSD 요소 기술 개발	재단법인 초고성능컴퓨팅 연구단	2016.11~2021.06	565,000	BRAVO Gen3	개발완료

DELTA Gen4

(5) 향후 연구개발 계획

(가) 데이터센터용 차세대 NVMe SSD

1,2세대 데이터센터용 NVMe SSD까지는 시장에서 당사의 실력을 검증, 평가받아야 했기 때문에 서로 다른 회사의 NAND 플래시메모리를 지원하면서도 당사가 컨트롤러, 소프트웨어, 모듈 PCB, 검증, SCM, 및 양산에 이르기까지의 전 과정을 직접 수행할 수밖에 없었으며 따라서 시장을 확대하는 것 또한 제한적일 수밖에 없었습니다. 본사 제품의 경쟁력은 강화하고, 확장성을 극대화하기 위해 당사는 3세대 제품부터 고성능, 고신뢰성, 저전력 컨트롤러 고도화 및 소프트웨어 기술 플랫폼화에 집중하고 있습니다.

컨트롤러 고도화는 이미 완성된 아키텍처를 바탕으로 고객 요구 사항과 NAND 플래시메모리 기술 변화를 수용하는 마이크로 아키텍처의 설계 고도화, 검증 고도화, 및 칩 제작의 고도화로 이루어집니다. 별도의 아키텍트 TF 조직과 상품 기획 조직의 협업과 다양한 고객의 요구 사항들을 반영하여 마이크로 아키텍처 설계 고도화를 달성해 나가고 있습니다. 그리고 4세대 컨트롤러부터는 ASIC emulator와 검증 조직의 강화를 통해 컨트롤러에 대한 검증 범위는 확대하면서도 검증 기간은 단축할 것입니다. 마지막으로 경쟁사와 동등한 수준의 선단 공정을 활용하여 칩을 제작함으로써 성능과 소비전력의 격차를 더 확대해 나갈 것입니다.

또한 현재 당사는 데이터센터용 SSD를 개발하기 위한 전 기술 영역을 모두 내재화하여 데이터센터 고객에게 SSD를 공급하거나, NAND 플래시메모리 제조사로 하여금 SSD에 대한 제조와 보증만을 하게 하고 있습니다. 하지만 3세대 컨트롤러부터는 SSD용 소프트웨어를 플랫폼화 함으로써 NAND 플래시메모리 제조사와 데이터센터 내에 있는 소프트웨어 개발자들이 당사의 컨트롤러를 활용하여 직접 자신들의 SSD를 개발할 수 있도록 할 계획입니다. 이를 위해 당사에서는 기존의 SW 조직 이외에 고객 FW지원용 SW 개발 및 지원 조직을 24년 내에 마련할 계획을 가지고 있습니다.

(나) 연산반도체 [트랜스코딩 반도체와 DPU]

① 트랜스코딩 반도체

TV와 Radio등의 전통적인 공중파 망을 대체해 나가고 있는 YouTube, Netflix와 같은 동영상 공유 플랫폼은 인터넷 트래픽 중 매우 높은 비율을 차지하고 있으며, live streaming이 활성화됨에 따라 video관련 데이터에 대한 효율적인 처리는 차세대 데이터센터의 핵심 서비스 및 워크로드가 되어가고 있습니다. 이러한 워크로드를 처리하기 위해서는 1) 영상 원본을 다양한 규격으로decoding 및 encoding하여, 영상 품질과 네트워크 대역폭에 최적화하는 transcoding 기술 및 제품, 2) 다양한 크기로 encoding된 영상을 사용자에게 빠르고 효율적으로 전송하기 위한 video streaming 기술이 필요합니다. Video streaming에 대한 처리와 transcoding에 대한 처리는, 그 processing과 dataflow가 비교적 간단함에도 불구하고, 현재의 데이터센터는 용량 증설을 위해 매우 고가이며 소비전력이 높고 크기가 큰 인텔 서버의 개수와 네트워크 용량을 증설하는 방식에 의존하고 있습니다.

먼저 transcoding을 지원하기 위해서는 가장 범용적인 H.264/265/266 및YouTube와 Netflix등에서 널리 사용되는 codec인 AV1등이 효율적이면서도 유연하게 지원될 수 있어야 합니다. 또한 video streaming을 지원하기 위해서는 TCP/IP/http에 대한 프로토콜 처리, Transport layer security (TLS)에 대한 처리, HLS혹은 Dash와 같은 streaming 프토토콜 처리, storage access 등의 기능이 필요합니다. 본 사에서는 차세대 TF를 구성하여 서울대학교 및 BlueDot이라는 국내 codec전문 업체와 함께 고가이면서 비효율적인 인텔 서버를 이용하지 않으면서도 transcoding 및 video streaming을 매우 효율적으로 지원하기 위한 HW 및 SW 기술 및 통합 최적화 기술을 개발하고 있습니다. Transcoding 기술은 기 확보된 FPGA 기반의 BlueDot 사의 기술을 바탕으로 FADU의 SoC팀과 함께 2025년내 차세대 transcoding 반도체를 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. Streaming 기술에 대해서는23년 내 Video streaming용 가속기에 대한 IP를 개발 완료하고, 해당 IP가 탑재된 PoC 제품은 2024년 출시하는 것을 목표로 하고 있습니다. transcoding기능 및 streaming기술이 탑재된 제품을 25년 내에 개발하고 해당 제품을 데이터센터 탑재하여 시범 서비스하는 것을 목표로 하고 있습니다.

② DPU (Data Processing Unit)

DPU는 Ethernet 혹은 Infiniband와 같은 데이터센터의 서버간 네트워크 인터페이스를 담당하는 기능에 더해, 전통적으로 데이터 전송 및 처리를 위해 서버 CPU가 처리해온 네트워크 프로토콜 프로세싱, 스토리지 프로세싱 기능을 추가한 차세대 네트워크 반도체 및 제품입니다. 데이터센터 내의 보다 효율적인 데이터 프로세싱을 위해 하이퍼스케일러들은 DPU 기업들을 인수하거나 자체 DPU를 개발하는 활동을 적극적으로 진행하고 있습니다. 당사는 차세대 기술 TF를 구성하여 서울대학교 컴퓨터공학과의 김진수 교수 연구실과 함께 미국 실리콘벨리에 위치하고 전통 있는 네트워크 반도체 전문 기업인 Chelsio Communications사의 기술을 심층 검토한 후, 2022년 7월과 2023년 2월 2차례에 걸쳐 미화 500만달러를 투자하고 동 회사와 네트워크 반도체 및 유관 제품 공동개발을 위한 파트너십십을 체결하였습니다. 당사는 Chelsio사와 협력하여 2025년 차세대 DPU 개발 완료를 목표로 계획을 구체화하고 있으며, 그 중간 단계로서 Chelsio의 최신 네트워크 반도체인 T7칩을 성능효율화/비용 최적화하여 활용할 수 있는 서버 시스템을 서울대학교 김진수 교수 연구실과 공동 개발하고 있습니다.

(다) 통신반도체 [CXL 네트워크 반도체]

CXL은 데이터센터 서버들의 다양한 프로세싱 유닛들인 CPU, GPGPU, AI chip, DPU가 보유한 메모리들 사이의 cache 일관성을 보장하며 각자 보유한 메모리들 사이의 공유를 지원하는 데이터센터향 차세대 메모리 네트워크 프로토콜입니다. CPU의 강자인 Intel, AMD뿐만 아니라 최종 수요처인 Meta, Microsoft, Google등과 같은 거대 하이퍼 스케일러도 모두 CXL 컨소시움에 적극적으로 참여하고 있기 때문에 발전 전망이 매우 밝으며 CXL 버전 1.1을 지원하는 첫 CPU가 2023년에 출시되었으며, 2020년대 중 후반 이후 출시될 프로세싱 유닛들은 폭발적으로 증가할 것으로 예상되고 있습니다. CXL을 지원하는 프로세싱 유닛들 사이의 메모리가 공유되기 위한 핵심 요소는 CXL네트워크 반도체이며, 본 사에서는 해당 CXL 반도체 개발을 위해 2023년 미주 R 센터를 구축하여 초기 PoC를 위한 IP를 설계하고 있습니다. 당사가 이미 보유한 고속 serial link 용 SoC기술 및 모듈 하드웨어 개발 기술과 하드웨어 소프트웨어 통합 최적화 설계 기술에 미주R 센터에서 개발할 CXL 네트워크 IP를 결합하여 경쟁력 있는 CXL 네트워크 반도체 및 제품을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. FPGA 기반 PoC 개발은 2024년까지 완료할 계획이며, ASIC 기반 반도체 및 제품은 2027년까지 개발 완료 및 양산을 목표로 하고 있습니다.

(라) 저장반도체 [CXL 메모리용 반도체]

Video 관련 데이터와 함께, 최근 선풍적인 주목을 받고 있는 ChatGPT에서 볼 수 있는 바와 같이 초거대모델을 지원하는 AI 학습과 추론과 관련된 데이터에 대한 빠르고 효율적인 처리는 차세대 데이터센터의 핵심 서비스 및 워크로드가 되고 있습니다. 초거대모델은 그 이름에서 알 수 있는 바와 같이 모델의 크기가 크고 GPU memory에 저장되는 모델과 관련된 가중치 파라미터가 거대하기 때문에 하나의 GPU에서 학습과 추론을 담당할 수 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현재는 모델 자체를 분할하는 모델 병렬화와 학습에 사용되는 데이터를 분할하여 처리하는 데이터 병렬화 등의 기법을 통해 여러 개의 GPU를 통해 분산 학습 및 분산 추론하는 방식으로 진화하고 있습니다. 예컨대 ChatGPT는 1,750억개의 파라미터를 유지하기 위해 10,000장의 GPU를 활용하고 있습니다. 데이터와 모델을 서로 다른 GPU와 해당 GPU들의 메모리에 분할하여 처리하면서도 사용자 입장에서는 하나의 모델처럼 동작해야 하기 때문에 현재 구조의 GPU들을 활용한 분산 학습 및 추론은 극심한 동기화 오버헤드를 겪을 수밖에 없습니다. 더불어 일반 목적의 GPU는 소비 전력이 매우 클 뿐만 아니라, 확장성에도 한계가 있기 때문에, 초거대모델의 파라미터가 폭발적으로 증가함에 따라 성능 및 전력 문제는 점점 더 심각해질 것입니다.

앞서 설명한 메모리 네트워크인 CXL 프로토콜은 서로 다른 프로세싱 유닛들, 예컨대 GPU들 사이의 캐시 일관성을 보장하는 메모리 공유를 지원합니다. 따라서 모델의 크기가 커짐에 따라 메모리 증량이 필요한 경우, GPU의 개수를 늘리는 것이 아니라, CXL을 지원하는 메모리만을 증량함으로써 메모리 한계 문제에 대처할 수 있습니다. 본 사의 차세대 TF에서는 Syracuse 대학, DGIST, 숭실대와 함께 2022년부터 CXL 프로토콜을 지원하는 메모리, 관련 SW 및 서비스에 연구 및 개발하고 있습니다. 본사의 CXL 메모리는 용량당 가격과 소비전력 모두를 고려하여 DRAM뿐만 아니라 DRAM 캐시와 NAND flash memory를 메모리 타입으로 지원할 것입니다. AI 학습 및 추론은 메모리 접근 패턴이 예측 가능하므로 본사에서 개발한 caching 및 prefetching 알고리즘을 통해 캐시 미스 오류를 0%로 만들 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 이미 Computer science분야에서 국제적으로 저명한 학술대회인Usenix ATC에 관련 논문을 제출하는 등의 연구 개발 활동을 활발히 진행 중에 있으며, 23년에는 caching 및 prefetching을 지원하는 FPGA기반의 CXL memory의 PoC 제품을 개발 완료할 계획입니다. 이후 해당 제품의 유효성과 실용성이 입증되면 24년 내 CXL 메모리용 반도체 및 제품을 개발 완료하고 출시할 진행할 것입니다.

(마) 전력반도체 [PMIC]

데이터센터용 뿐만 아니라 모든 반도체 및 해당 반도체를 이용한 제품(예컨대 GPU chip과 GPU 카드, SSD controller와 SSD)은 다양한 종류의 파워 레일이 필요하며, 하나의 파워 소스로부터 다양한 종류의 파워 레일을 공급할 수 있는 power solution 칩들, 대표적으로 Power Management IC (PMIC)가 필수적입니다. 기성의 PMIC는 범용성을 목표로 하고있어 해당 칩을 사용하는 제품의 파워 레일별 소비전력 패턴에 최적화되어 있지 않기 때문에, 단가가 비싸며, 전력 효율도 매우 낮습니다. 예컨대 80%의 전력 효율을 가진PMIC를 채택한 반도체 및 제품은 시스템에서 100W를 공급해주어도, 실제 반도체에게 전달되는 전력은 80W 밖에 되지 않기 때문에, 90%의 전력 효율을 가진 PMIC에 비해 10W를 낭비하게 되는 문제가 있습니다.

데이터센터 수준에서의 전력 효율성의 문제점을 미리 인식한 당사는 2021년 power solution팀을 셋업하고, 자체적으로 데이터센터용 반도체와 제품용 PMIC를 개발해 나가고 있습니다. 당사의 PMIC는 다양한 파워 레일 전체 및 해당 파워 레일을 모든 전류 구간에서 전류 용량 가변성을 제공하는 특허 기술을 기반으로 90%~95% 이상의 전력 효율을 목표로 개발하고 있습니다. 더불어 PMIC 설계를 최적화하여 경쟁사 대비 30% 정도 낮은 원가 경쟁력 확보를 목표로 하고 있습니다. 2023년 상반기 확보될 PMIC를 본 당사의 양산 SSD제품에 탑재할 것이며, 이후 추가 최적화 및 타 전력반도체로의 제품군 확대를 통한 데이터센터, 전기자동차 등 다양한 응용 분야로 확대해 나갈 것입니다. 기술 및 제품 개발과 발맞추어 본사의 기술을 보호하기 위해 이를 지속적으로 특허를 확보해 나가고 있습니다.

[연구개발 로드맵]

연구과제	연구기관	소요자금	재원	기대효과	예상기간

조달방법

데이터센터용 차세대NVMe SSD	(주)파두	약 550억원	자체조달	데이터센터용 저장 장치 경쟁력 격차 유지 및 시장 확대	약 3.5년

트랜스코딩 반도체	(주)파두BlueDot 사	약 200억원	자체조달	고가/고전력/큰 형상인 GPU 혹은 CPU기반 기존 transcoding 서버를 대체하여video 처리 관련 데이터센터의 TCO를 감소 및 시장 확대	약 3.5년

DPU	(주)파두서울대학교Chelsio사	약30억원	자체조달	DPU 고객의 기능적 요구 사항이 충분히 반영된 제품 개발 및 이를 통한 시작 확대경쟁력 있는 전성비 확보	약 2.5년

CXL 네트워크 반도체	(주)파두(미주 R 센터 중심)	약 350억원	자체조달	차세대 데이터센터 메모리 네트워크의 핵심 반도체 기술 확보 및 시장 선점	약 3.5년

CXL 메모리 반도체	(주)파두미 Syracuse 대대구경북과학기술원숭실대	200억원	자체조달	DRAM만이 아니라, NAND도 메모리로 활용할 수 있도록 함으로써 용량대비 가격 및 소비전력 감소. NAND기반 공유 메모리 시장 선점.	약 3.5년

PMIC 반도체	(주)파두서울시립대	약 30억원	자체조달	기존 제품들 대비 저가격/고안정성,/고효율인 power solution 기술 및 제품 확보. SSD시장 뿐만 아니라 데이터센터 및 자동차로 응용분야 확대	약1년