엔비디아와 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 EDA)가 전산 리소그래피(Computational Lithography) 연산 속도를 최대 12배 높이는 성과를 공개했다. 양사는 14일(현지시간) 미국 샌프란시스코 모스콘 센터에서 열린 세미콘 웨스트 2026 CEO 서밋 기조연설에서 이를 발표했다. 이번 성과는 지멘스의 물리적 설계 검증 솔루션 칼리버와 엔비디아 큐리소를 결합해 이뤄졌다. 전산 리소그래피는 차세대 AI 반도체 제조 과정의 주요 병목 연산으로 꼽힌다.
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앤트로픽이 10월 13일 엔지니어링 블로그를 통해 깃을 대체하는 자체 코드 관리 시스템 '사이언'을 공개했다고 밝혔다. 앤트로픽에 따르면 저장소에 반영되는 하루 코드 변경량이 2026년 5월 약 2,500건에서 9월 3만 건 이상으로 늘면서 새 시스템이 필요해졌다. 사이언은 전체 기록을 서버에 두고 각 컴퓨터가 필요한 파일만 받는 방식으로, 기존 깃 기반 설비보다 처리 자원과 메모리를 약 200분의 1만 사용한다고 설명했다. 앤트로픽 엔지니어 7명이 5개월에 걸쳐 사이언과 코드 검토 도구 '앤티크'를 개발해 전체 저장소를 이전했다. 앤트로픽은 사이언을 외부에 공개하지 않되 설계 방식은 깃허브, 깃랩 등과 공유할 계획이라고 밝혔다.
Quadric가 생성형 AI 워크로드의 빠른 변화에 대응하기 위한 프로그래밍 가능한 프로세서 IP인 GPNPU(General-Purpose Neural Processor)를 소개했다. 생성형 AI는 새로운 어텐션 변형, 양자화 포맷, 라우팅 방식이 분기별로 등장할 정도로 빠르게 진화해, 고정 기능 신경망 프로세서 실리콘으로는 그 속도를 따라가기 어렵다는 문제의식에서 출발했다. GPNPU는 스칼라·벡터·행렬 연산을 하나의 명령어집합(ISA)과 하나의 프로그래밍 모델로 통합해 C++와 Python으로 바로 접근할 수 있다. Chimera GPNPU 코어는 단일 명령어 스트림이 스칼라 유닛과 2D SIMD PE 배열에 공급되며, 각 PE는 32비트 ALU와 구성 가능한 MAC 뱅크, 로컬 레지스터파일 SRAM을 갖추고 온칩 메모리는 소프트웨어가 직접 관리한다. 관련 내용은 Quadric의 IEEE 논문에서 소개됐다.
전자 회로와 광학 부품을 결합하는 설계는 기존 전자설계자동화(EDA) 워크플로우로 다루기 어렵다고 반도체 엔지니어링이 전했다. 광학과 전자 기술이 융합되면서 설계자들은 더 복잡한 크로스 도메인 결합과 시스템 수준의 복잡성에 직면하고 있다는 것이다. 이를 해결할 새로운 설계 패러다임으로 전자-광자 설계자동화(EPDA)가 제시됐다. 대역폭 수요 증가, 전력·지연 제약, 실리콘 포토닉스 채택 확산으로 EPDA가 필수적인 단계가 되고 있다고 설명했다.
Synopsys, Silvaco, Vinci, Keysight EDA, Siemens EDA의 전문가들이 설계자동화콘퍼런스(DAC)에서 전압, 타이밍, 저항, 전력, 온도를 함께 고려해야 하는 설계 복잡성을 논의했다. 패널은 전압을 낮추면 발열은 줄지만 타이밍과 성능이 저하되는 상충 관계가 있어 타이밍·열·전력 공급을 함께 최적화하는 루프가 필요하다고 지적했으며, 아직 이를 한 번에 처리하는 도구는 없다고 밝혔다. 전류가 흐르면 온도가 오르고 저항이 변하는 등 열과 전기적 특성이 서로 얽혀 있다는 점도 지적됐다. 패널은 하이브리드 본딩과 나노미터급 TSV 등의 발전에 힘입어 3D-IC가 결국 실현될 것이라고 전망했고, 스택형 인터쿨러나 유체 순환 같은 소재·냉각 기술에 대한 투자 필요성도 언급했다.
컬럼비아대학교, 구글 딥마인드, 구글 공동 연구팀이 반도체 설계 검증을 위한 에이전트 기반 프레임워크 'BTTF(Back-to-the-Future)'를 제안한 논문을 발표했다. 기존 LLM 활용 EDA 연구의 74.6%가 RTL 코드 생성에 집중된 반면 시뮬레이션 이후 검증과 파형 디버깅은 다루지 않았다는 점을 지적했다. BTTF는 대규모 비정형 시뮬레이션 덤프를 정규화된 SQLite 관계형 데이터베이스로 변환하고, 다중 에이전트 오케스트레이션을 통해 자연어 검증 질의를 스키마 인식 SQL로 변환해 신호 이상을 버전 관리된 RTL 저장소와 연결한다. 150개 질의로 구성된 벤치마크에서 95.33%의 실행 정확도를 기록했다. 해당 논문은 2026년 10월 arXiv에 공개됐다.
지멘스디지털인더스트리소프트웨어가 13일 서울 강남구 조선 팰리스에서 기자간담회를 열고 엔터프라이즈 에이전틱 시스템 플랫폼 '인텔리전스 센터 X(ICX)'를 공개했다. 이 회사는 지멘스그룹 계열사로 시스템 소프트웨어를 개발·공급한다. ICX는 기업 내 흩어진 데이터를 통합해 AI 에이전트가 실제 업무 환경에서 작동할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 지멘스는 HD현대를 비롯한 국내 전자·전기, 조선 분야 대기업과 소규모 시범 운영을 이미 시작했다고 밝혔다.
비드래프트가 추론 전용 NPU에서 AI 모델 학습까지 수행하는 소프트웨어 계층 '브이코어'를 개발했다고 13일 밝혔다. 엔비디아 쿠다처럼 NPU 연산을 지원하는 소프트웨어로, 동일 NPU에 적용 시 단일 이용자 추론 응답 속도는 3.8배, 서버 동시 처리 성능은 4.1배 향상됐다고 설명했다. 학습을 지원하지 않는 NPU에서도 트랜스포머 모델 학습에 성공했으며, 같은 서버 CPU 대비 약 170배의 학습 성능을 확인했다고 밝혔다. 비드래프트는 브이코어를 자체 판정 엔진과 재귀적 자가개선 모델에도 적용할 계획이며, 관련 특허 16건을 출원했다고 전했다.
미국 플로리다대, 텍사스대 댈러스, 렌슬러공과대학교 연구진이 AI 가속기용 런타임 보안 프레임워크 'BARE-AI'를 발표했다. 이 프레임워크는 내장형 성능 모니터를 활용해 추론 과정 중 비트플립 공격(BFA)을 탐지, 위치를 특정하고 완화한다. 연구진은 기존 방어 기법이 하드웨어 오버헤드가 크거나 재학습이 필요하거나 표적형 비트플립에는 효과가 떨어진다는 한계를 지적했다. 관련 내용은 arXiv 프리프린트로 공개됐다.