엔비디아-마이크로소프트-AMD-인텔

엔비디아 루빈(Rubin) 칩이 “테이프아웃 단계”에 들어갔다(2025.08.22)

yjsunshine 2025. 8. 23. 19:26

2025.08.22

Jensen Huang's whirlwind Taiwan visit: 5 key priorities with TSMC before earnings call

 

Nvidia CEO Jensen Huang made a surprise visit to Taiwan on August 22, spending just 12 hours in the country. He said the trip was to meet TSMC executives and review six chips already in tape-out at the foundry, including those built on the 3nm Rubin...

 

엔비디아 CEO 젠슨 황은 8월 22일 깜짝 방한처럼 대만을 방문해 단 12시간만 머물렀습니다. 그는 이번 방문 목적이 TSMC 경영진과 만나고, 이미 테이프아웃 단계에 들어간 6개의 칩을 점검하기 위한 것이라고 밝혔습니다. 여기에는 3나노 공정으로 제작되는 루빈(Rubin) 칩도 포함되어 있습니다.

 

-----------------------------

 

반도체 개발 과정에서 테이프아웃(tape-out) 이란,
칩 설계가 최종적으로 완료되어 반도체 제조 공정(포토마스크 제작 및 웨이퍼 생산)에 들어갈 수 있는

최종 설계 데이터를 확정하는 단계를 말합니다.

좀 더 풀어서 설명하면

  1. 설계 단계
    엔지니어들이 회로 구조, 배치, 전력 소모, 열 설계 등을 모두 마무리하고 검증합니다.

  2. 테이프아웃
    • 완성된 설계 데이터를 반도체 제조사(예: TSMC)에 전달하는 순간을 가리킵니다.

    • 과거에는 설계 데이터를 물리적인 자기테이프에 담아 보냈기 때문에 “테이프아웃”이라는 용어가 생겼습니다. 지금은 디지털 전송이지만 용어는 그대로 쓰입니다.
  3. 제조 준비
    파운드리는 이 데이터를 바탕으로 포토마스크(회로 패턴을 웨이퍼에 찍는 판) 를 제작하고, 실제 웨이퍼 공정에 들어갑니다.

중요한 의미

  • 리스크가 큰 단계: 설계 오류가 있으면 마스크 제작 비용이 수백억 원에 달하기 때문에, 다시 수정하려면 막대한 손실과 시간이 발생합니다.

  • 제품 상용화 직전: 테이프아웃이 성공적으로 진행되면, 수개월 후 실제 시제품(샘플 칩)이 나오게 됩니다.

---------------------------

엔비디아 루빈(Rubin) 칩이 “테이프아웃 단계”에 들어갔다는 의미를 실제 양산 시점과 연결해서 설명드리면 이렇게 정리할 수 있습니다.

1. 테이프아웃 직후 (현재 상황)

  • 의미: 설계가 확정되어 TSMC에서 포토마스크 제작 및 초기 웨이퍼 생산에 착수.

  • 기간: 보통 수 주~수 개월 소요.
  • 리스크: 만약 설계에 오류가 있으면 “리-테이프아웃(re-tape-out)”이 필요 → 시간과 비용 손실.

2. 엔지니어링 샘플(ES) 단계

  • 첫 웨이퍼가 나오면 엔비디아와 고객사(클라우드 기업 등)가 테스트.
  • 전력 소모, 발열, 성능 검증을 진행.

  • 문제 발생 시 마스크 일부 수정(stepping) 을 거칠 수 있음.
  • 예상 기간: 3~6개월.

3. 양산 준비 단계

  • 테스트에서 큰 문제가 없으면 리스크 프로덕션(risk production) 으로 소규모 생산에 들어감.
  • 이때 주요 고객사들(예: 마이크로소프트, 구글, 아마존, 오라클, 코어위브 등)에 샘플을 공급해 데이터센터 최적화 작업을 병행.
  • 기간: 약 6개월.

4. 본격 양산 및 출하

  • 모든 검증이 끝난 뒤 본격 양산에 들어가 고객사 출하.
  • 최신 GPU의 경우, 테이프아웃 → 본격 출하까지 약 12~18개월 걸리는 게 일반적입니다.
  • 예:
    • 호퍼(Hopper) : 2020년 테이프아웃 → 2022년 출시.
    • 블랙웰(Blackwell) : 2023년 테이프아웃 → 2025년 출시.

5. 루빈(Rubin)의 의미

  • 루빈이 지금 3nm 공정으로 테이프아웃 단계에 들어갔다는 것은,
    • 2026년 상반기쯤 엔지니어링 샘플 확보
    • 2026년 하반기~2027년 초 양산
      시점이 될 가능성이 높습니다.
  • 이는 엔비디아가 GPU 로드맵에서 블랙웰(2025) → 루빈(2026~2027) 으로 무리 없이 이어가려는 일정과도 맞습니다.

 정리하면, 루빈 칩의 테이프아웃은 양산까지 1년~1년 반 전 단계이며, 지금부터가 실제 성능 검증과 양산 준비의 핵심 시기라고 보시면 됩니다.

-----------------------------------

 

루빈(Rubin) 칩이 블랙웰(Blackwell) 대비 어떤 기술적 진화를 가져올 예정인지 정리해드리겠습니다.

현재까지 알려진 로드맵, 업계 소스, 추정치들을 종합한 분석입니다.

엔비디아 블랙웰 → 루빈: 기술적 진화 포인트

1. 공정(node) 진화

  • 블랙웰 (2025): TSMC 4NP (개선된 4nm 공정)
  • 루빈 (2026~2027): TSMC 3nm (N3 계열, 혹은 N3X HPC 최적화 공정)
  • 의미: 더 작은 트랜지스터 → 전력 효율 개선, 클럭 상승 가능, 동일 전력 대비 연산량 증가

2. 메모리(HBM) 업그레이드

  • 블랙웰:
    • HBM3E, 8-High(192GB) / 12-High(288GB) 스택
    • GB200 (2칩 NVLink 패키지) → 최대 384GB
    • GB300 (Blackwell Ultra 기반) → 최대 576GB
  • 루빈:
    • HBM4로 전환 예상 (2026~2027년 업계 표준)
    • 16-High 스택(32Gb 칩 기반) → 최대 1TB HBM 가능성.
    • 메모리 대역폭: 8TB/s 이상 (블랙웰은 약 5TB/s 수준)

3. 연산 아키텍처

  • 블랙웰: 트랜스포머 엔진 최적화, FP8/FP4 지원, AI 추론 효율 강화

  • 루빈:
    • 차세대 AI 전용 연산 유닛 추가 (특히 LLM inference 최적화)
    • 저정밀도 연산(FP4, INT2 등) 가속
    • 트레이닝 + 추론 통합 구조 (AI 팩토리 및 소버린 AI 요구 대응)
    • 메모리-컴퓨트 근접성 강화 (CoWoS-L, SoIC 등 적층 패키징 기술 활용)

4. NVLink & 시스템 스케일링

  • 블랙웰: NVLink 5세대, GPU 간 최대 1.8TB/s 연결
  • 루빈: NVLink 6세대 예상
    • GPU 간 연결 대역폭 2.5TB/s 이상
    • DGX, HGX 랙 단위뿐만 아니라 데이터센터 전체를 거대한 단일 GPU처럼 묶는 구조 강화

5. 소프트웨어 및 에코시스템

  • 블랙웰: CUDA + Transformer Engine 최적화

  • 루빈: CUDA 진화 + AI Factory(스케일아웃) 전용 최적화
    • 소버린 AI, 대규모 AI 에이전트, 멀티모달 모델(비디오·3D·시뮬레이션) 학습에 맞춤화
    • Microsoft, Google, OpenAI, Meta 등 “트릴리언 파라미터 모델” 대응 목표

6. 예상 성능 도약

  • 업계 추정:
    • 루빈 → 블랙웰 대비 2~3배 AI 연산 성능
    • 전력 효율(Watt당 성능)은 최소 2배 개선
    • 메모리 용량 및 대역폭은 최대 2배 이상 증가

투자·산업적 함의

  1. HBM4 수요 폭발
    • SK하이닉스, 마이크론, 삼성의 HBM4 공급 경쟁 본격화
    • 루빈 테이프아웃이 HBM4 양산 로드맵의 가장 큰 수요 촉진제
  2. TSMC 패키징(SoIC, CoWoS-X) 풀가동
    • 루빈은 칩렛 기반 + 고적층 메모리 → TSMC의 첨단 패키징 캐파를 사실상 독점
  3. AI 인프라 투자 사이클 연장
    • 블랙웰(2025) → 루빈(2026~2027) → 베라 루빈(Vera Rubin, 2028 예상)
    • 최소 2028년까지 AI GPU 수요는 끊기지 않고 이어질 가능성 높음

 정리하면, 루빈은 블랙웰 대비 공정·메모리·연산·시스템 스케일링 전반에서 2배 이상 업그레이드된 GPU 세대로,

특히 HBM4와 차세대 NVLink를 통해 “AI 공장(AI Factory)” 구축에 최적화된 칩이 될 전망입니다.

 

저작자표시 비영리 (새창열림)