[디지털데일리 배태용 기자] AI(인공지능)와 머신러닝 애플리케이션은 대량의 데이터를 처리하고 분석해야 하는 것 알고 계시지요. 특히 생성형 AI 모델은 기존의 데이터 처리보다 훨씬 더 많은 연산을 필요로 합니다.

이러한 산업이 발전하면서 기업들은 더 많은 데이터를 수집하고 분석, 비즈니스 인사이트를 얻으려고 노력하고 있습니다. 이는 데이터센터와 HPC 시스템의 데이터 처리량을 크게 증가시키고 있습니다. 이 뿐 아니라 사물인터넷(IoT) 기기의 수가 증가하면서 이들 기기에서 생성되는 데이터의 양도 급증하고 있습니다.

이러한 요인들로 데이터센터, HPC, AI 시스템의 데이터 처리량이 지속적으로 증가하고 있습니다. 문제는 데이터 처리량이 늘어나며 여러 문제도 발생하고 있다는 것인데요. 스토리지 용량, 인프라 한계에 직면할 뿐 아니라 전력 소비가 증가하며 데이터 센터 운영 비용도 증가하고 있습니다.

이 때문에 최근에는 저비용, 저전력으로 전송 용량과 대역폭(Bandwidth)도 획기적으로 높일 수 있는 '실리콘 포토닉스'란 기술이 주목받고 있습니다. 실리콘 포토닉스는 빛을 이용해 데이터를 전송하는 기술입니다. 기존 전자 방식의 데이터 전송 방식과 달리, 빛을 사용하기 때문에 더 빠르고, 에너지 효율적이며, 저렴하게 데이터 전송이 가능하게 합니다.

실리콘 포토닉스는 웨이퍼를 기반으로 광학 소자를 제작해 만들어집니다. 실리콘 기판 위에 도파로, 광결합기, 광원, 광검출기와 같은 다양한 광학 소자를 미세하게 집적해 광신호를 생성, 전송, 변환, 검출하는 기능을 구현합니다.

이를 구현하기 위해선 요즘 반도체 업계 안팎으로 높은 주목을 받는 '유리기판'이 필수적이라고 합니다. 실리콘 포토닉스는 CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) 패키징 기술이 사용되기 때문입니다. CoWoS 패키징은 다이를 유리 기판 위에 직접 탑재하고, 그 위에 전자 다이를 쌓아 하나의 패키징 기법입니다.

현재 엔비디아를 비롯해 AMD, 일본의 통신사 NTT가 자사 AI 데이터센터에 실리콘 포토닉스를 적용하려 준비 중이라고 전해집니다. 엔비디아와 AMD는 이를 위해 TSMC의 광자 엔진(COUPE) 패키징을 도입할 예정이며, NTT는 SK하이닉스, 인텔과 함께 이를 준비합니다.

데이터 전송 속도에 큰 영향을 미치는 실리콘 포토닉스는 더 다양한 분야에 적용될 것입니다. 기존 패러다임을 초월한 새로운 컴퓨팅 기술 개발도 가능하게 할 것입니다. 이러한 차세대 컴퓨팅 기술을 몇 가지 꼽아보면, 빛의 병렬처리 능력을 활용해 하나의 물리적 장치로 다수의 추론이 가능한 AI 프로세서나, 고전 물리학의 한계를 뛰어넘는 양자 컴퓨팅과 도청, 감청할 수 없는 양자 암호 통신 등이 있습니다.

실리콘 포토닉스는 아직 초기 단계의 기술이지만, 데이터 전송 분야에 혁신을 가져올 잠재력이 매우 높습니다. 데이터 센터, HPC, AI, 통신, 센서 등에 다양하게 사용될 것으로 전망됩니다. 앞으로 실리콘 포토닉스 기술은 더욱 발전, 우리 삶에 어떤 영향을 미칠지 기대되는 부분입니다.