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2024 캠퍼스 특허 유니버시아드 (SK하이닉스 문항)

"2024 캠퍼스 특허 유니버시아드 (SK하이닉스 문항)"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2024.11.21 최종저작일 2024.07
캠퍼스 특허 유니버시아드 SK하이닉스 AI Memory CPU
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2024 캠퍼스 특허 유니버시아드 (SK하이닉스 문항)
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    소개

    "2024 캠퍼스 특허 유니버시아드 (SK하이닉스 문항)"에 대한 내용입니다.

    목차

    I. 요약

    II. 분석 배경
    1. 서론
    2. 문제 분석
    3. 기술 설명
    4. 특허 검색 및 유효 데이터 추출
    5. 기술 분류표

    III. 정량 분석
    1. 국가별 동향 분석
    2. 주요 출원인 분석
    3. 주요 기술별 분석
    4. 정량 지표 분석

    IV. 정성 분석
    1. 핵심 특허 선정
    2. 핵심 특허 선정 기준
    3. 핵심 특허 분석

    V. 결론
    1. 기술 개발 트렌드 예측
    2. 공백 분야 R&D 전략 제시
    3. 최종 결론

    VI. 참고 문헌

    본문내용

    I. 요약

    본 논문에서는 기존 Von Neumann 구조의 데이터 처리 방식에서 발생하는 데이터 병목(Bottle Neck) 현상을 개선하여 ‘저전력’ & ‘고성능’을 만족하는 Edge Computing을 위한 AI Memory 기술에 대한 특허를 분석하여 AI Memory 기술의 발전 추세를 파악한다.

    Edge Device를 적층하는 이종 칩 통합 기술(칩 적층 구조, 형태 등) 과 현재 구현 중인 Memory 기반 AI Solution에 대한 유효 특허를 정량분석을 통해 국가와 기술 분야, 기업들의 동향을 분석하였다. 또한, 정성분석을 통해 유효 특허 중 32건의 핵심 특허를 선정하였으며, 이와 관련된 기술의 발전 추세를 요약하였다. 그 결과, 대표적인 주요 출원인으로 ‘INTEL CORPORATION’와 ‘TAIWAN SEMICONDUCTOR MANUFACTURING CO. LTD’ 그리고 ‘SAMSUNG ELECTRONICS CO. LTD’를 확인할 수 있었고, 세 기업의 전체 AI Memory 이종 칩 통합 기술 시장 특허 점유율은 각각 39%(Intel), 22%(TSMC), 16%(SAMSUNG ELECTRONICS)로, 세 기업이 전체 시장 점유율의 77%를 차지한다는 것을 확인하였다. 또한 해당 기술에 대해 ‘미국’의 시장 규모가 전 세계 시장 규모의 61%를차지하여 가장 기술적 우위에 있다는 것을 확인하였다.

    주요 출원인의 특허 R&D 전략을 도출하였고, 공백 기술을 바탕으로 향후 트렌드를 분석하였다. 또한, Edge Computing을 위한 AI Memory 기술과 관련된 특허에 대한 특허 전략을 수립하였다.

    II. 분석 배경

    1. 서론

    현재 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 발전으로 인해 AI 수요가 증가하면서, Edge Device에 대해서도 AI 기술을 활용하려는 추세가 증가함에 따라 전력 효율성이 필요한 상황에 놓여있다.

    참고자료

    · Liang, Shi-Jun, and Feng Miao. "Lego-like reconfigurable AI chips." Nature Electronics 5.6 (2022): 327-328.
    · Choi, Chanyeol, et al. "Reconfigurable heterogeneous integration using stackable chips with embedded artificial intelligence." Nature Electronics 5.6 (2022): 386-393.
    · Kang, Ji-Hoon, et al. "Monolithic 3D integration of 2D materials-based electronics towards ultimate edge computing solutions." Nature materials 22.12 (2023): 1470-1477.
    · 강신욱, 추민성, “인공지능 반도체(PIM) 기술 연구 및 산업 동향”, KISDI 정보통신정책연구원, 2023
    · Lee, Vincent T., et al. "Energy-efficient hybrid stochastic-binary neural networks for near-sensor computing." Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), 2017. IEEE, 2017.
    · Zhou, Feichi, and Yang Chai. "Near-sensor and in-sensor computing." Nature Electronics 3.11(2020): 664-671.
    · Cho, Sung Woon, et al. "Progress of materials and devices for neuromorphic vision sensors." Nano-Micro Letters 14.1 (2022): 203.
    · 한국반도체산업협회(KSIA) 전략기획실, “On Device AI와 반도체의 변화”, 2024.
    · 박성모, 최병건, 박필재, 박경환, “Processing-in-Memory 반도체 기술 동향”, 한국전자통신연구원, 2022.
    · 한국반도체산업협회(KSIA) 전략기획실, “AI 반도체 시장 및 개발 현황”, 2024.
    · 국가과학기술자문회의 전원회의, “AI-반도체 이니셔티브(안)”, 산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 2024.
    · 특허청, “지능형 메모리 반도체 특허통계 분석 보고서”, 2022.
    · 특허청, “반도체 패키지 하이브리드 본딩 특허통계 분석 보고서”, 2022.
    · 특허청, “반도체 패키징 팬아웃 패키지 특허통계 분석 보고서”, 2022.
    · 특허청, “반도체 패키지 2.5D 패키지 특허통계 분석 보고서”, 2022.
    · SK Hynix NEWSROOM, “데이터가 모든 것인 시대, 차세대 컴퓨팅을 위한 이머징 메모리(Emerging Memory)의 성장 기회”, 2023.
    · SK Hynix NEWSROOM, “[2024 임원 좌담회] SK하이닉스의 AI 메모리 경쟁력과 미래 시장 트렌드”, 2024.
    · 한국수출입은행/해외경제연구소, “2024 이슈 보고서 - AI 반도체 시장 현황 및 전망”, 2024.
    · 한국전자기술연구원, “AI 반도체 개발 현황과 방향”, 2023.
    · 한국전자통신연구원, “반도체 및 전자패키지의 방열기술 동향”, 2023.

  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 3D Monolithic Integration
      3D monolithic integration is a promising approach for achieving higher performance, increased functionality, and improved energy efficiency in electronic devices. By stacking multiple device layers vertically, this technology allows for a significant increase in transistor density and reduced interconnect lengths, leading to faster data transfer and lower power consumption. The key challenges in 3D monolithic integration include the development of reliable and scalable manufacturing processes, thermal management, and the mitigation of potential yield and reliability issues. However, with continued research and advancements in areas such as wafer-level bonding, through-silicon vias, and advanced packaging techniques, 3D monolithic integration has the potential to revolutionize the semiconductor industry and enable the next generation of high-performance, energy-efficient electronic systems.
    • 2. Planar SoC Integration
      Planar SoC (System-on-Chip) integration is a well-established approach in the semiconductor industry, where multiple functional blocks are integrated onto a single silicon die. This integration strategy offers several advantages, including reduced form factor, improved performance, and lower power consumption compared to discrete component solutions. The planar nature of SoC integration allows for efficient utilization of the available silicon area, enabling the integration of complex systems with a high degree of functionality. However, as device scaling continues and the complexity of SoCs increases, planar integration faces challenges such as increased interconnect delays, power distribution issues, and thermal management concerns. To address these challenges, alternative integration approaches, such as 3D and heterogeneous integration, are gaining traction and may complement or even replace planar SoC integration in certain applications.
    • 3. 3D Heterogeneous Integration
      3D heterogeneous integration is an emerging technology that combines different semiconductor materials, devices, and functionalities in a vertically stacked configuration. This approach allows for the integration of diverse components, such as logic, memory, sensors, and analog/RF circuits, within a single package or system. The key advantages of 3D heterogeneous integration include improved performance, reduced form factor, and the ability to optimize each component independently before integration. This flexibility enables the creation of highly customized and application-specific systems that can leverage the unique strengths of different technologies. However, the implementation of 3D heterogeneous integration faces challenges related to thermal management, interconnect reliability, and the development of robust manufacturing processes. Overcoming these challenges will be crucial for the widespread adoption of this technology, which has the potential to drive significant advancements in areas such as high-performance computing, artificial intelligence, and Internet of Things (IoT) applications.
    • 4. 2.5D Chiplet Integration
      2.5D chiplet integration is a hybrid approach that combines the benefits of both planar and 3D integration. In this approach, multiple chiplets (individual die) are assembled on an interposer, which acts as an interconnect layer, enabling high-bandwidth communication between the chiplets. This integration strategy allows for the optimization and customization of each chiplet independently, while the interposer provides the necessary interconnects and power distribution. The 2.5D approach offers several advantages, such as improved performance, reduced power consumption, and the ability to integrate heterogeneous components, including logic, memory, and specialized accelerators. Additionally, the modular nature of 2.5D chiplet integration provides flexibility in design and manufacturing, allowing for easier upgrades and the incorporation of the latest technology advancements. However, the implementation of 2.5D chiplet integration requires careful design and optimization of the interposer, as well as the development of reliable and cost-effective manufacturing processes. As the semiconductor industry continues to push the boundaries of integration and performance, 2.5D chiplet integration is poised to play a significant role in enabling the next generation of high-performance, energy-efficient, and versatile electronic systems.

  • 자료후기

      Ai 리뷰
      AI Memory 기술의 발전 추세와 시장 선점을 위한 기업들의 노력을 체계적으로 분석했으며, 공백 기술 분야에 대한 구체적인 R&D 전략을 제시했다.

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