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1. 개요
ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 또는 ASICs(application-specific integrated circuit chips)는 특정 목적을 위해 설계된 집적 회로(Integrated Circuit, IC)이다. 한국어로는 보통 주문형 반도체라고 부른다.2. 상세
초창기의 집적 회로는 7400 시리즈 TTL이나 4000 시리즈 CMOS같이 어떤 기능을 수행할 수 있는 칩을 대량으로 찍는 방식으로 제작되었다. 이렇게 만드는 칩은 수행할 수 있는 기능 목록이 정해져 있었으므로 기업에서 그 목록에 없는 기능을 요구하는 경우 각 칩을 조합해서 납품했다. 문제는 이렇게 하면 기능 하나의 구현을 위해 완성된 칩을 여러 개 모아야 하므로 기판의 크기나 전력소모량이 비효율적으로 커지게 된다. 이 문제가 심해지자 수요가 있는 기업에서는 처음부터 자기가 원하는 기능을 탑재하는 칩을 주문하기에 이르렀고, 게이트 어레이 등의 개발과 HDL(반도체를 프로그래밍하는 언어)등이 생겨서 요구사항을 문서화하기도 쉬워진 것도 겹쳐서 제조사들도 주문제작형 칩을 실제로 구현해줄 수 있게 되었다. 이런 주문형 반도체 시장이 개척되자 자연스럽게 팹리스형태의 반도체 제조업체가 생겨나기 시작했다.주문자가 원하는 기능만 맞춤으로 박아 넣은 관계로 주문자가 원하는 수준의 퍼포먼스를 내면서 최대한 작고 전력소모도 적게 만들 수 있다. 이는 DSP 같은 것, 특히 네트워크 장비처럼 초당 패킷처리만 수 페타바이트 하는 물건들처럼 아주 극단적으로 빠른 속도를 필요로 하거나, 위성같이 전력 문제에 민감한 기기나 암호화폐 채굴처럼 전성비에 목을 맬 수밖에 없는 일, SoC처럼 칩이 차지할 공간도 아까운 경우처럼 극단적인 최적화가 필요한 분야에서 빛을 발한다.
다만 세상 대부분의 물건이 기본적으로 많이 찍어내면 가격이 내려가는 구조라서 주문형 반도체는 매우 비싼 물건에 속한다. 개발 시간이 오래 걸리는 문제도 있지만 특정 수요자의 목적에 맞춘 칩이라서 다른 수요자가 있기 어려우니 대량생산으로 가격을 낮추기 힘들기 때문이다. 게다가 생산 과정에서 설계에 결함이 발생되면 기존에 생산한 칩들은 수정이 불가능하니 폐기해야 된다. 이 때문에 ASIC 칩을 생산하기 전에 CPLD나 FPGA로 설계를 검증해보고 생산에 들어간다. 물론 대다수의 칩이 설계부터 잘못되었다면 폐기해야 되지만 멜트다운 버그 때처럼 소프트웨어적으로 메꾸거나 칩의 일부분을 봉인하는 형식으로 재활용할 수 있는 경우도 많지만, ASIC는 최적화를 위해 주문제작하는 건데 결과물이 그 정도 최적화는 안 된다고 나와버리면 주문자가 참기 힘들기 때문이다.
이 때문에 SoC나 암호화폐 채굴기, 그게 아니라도 엄청 많이 찍어 팔 수 있는 양산형 완구나 전자시계같은 분야처럼 충분히 찍어서 단가를 희석시킬 수 있는 분야에서 사용하거나, 가성비는 모르겠고 특정 기능에 최적화된 칩이 필요하거나, 아니면 정부처럼 수상할 정도로 돈이 넘쳐나는 집단에서 주문하는 경우가 많다. ASIC 설계에 사용되는 HDL은 원래 미국 국방부에서 군용 장비에 쓰이는 ASIC을 문서화하기 위해 나온 언어이고 옐브루스 프로세서 같이 순수한 노가다로 ASIC을 설계한 곳도 있다.
다만 이것도 기술의 발전으로 ASIC 설계만 전문으로 하는 기업들이 생겨났으며,[1] 아예 ASIC설계에 써먹을수 있는 IP등을 미리 만들어 놓고 바로 활용하게 만들어 놓은 회사들도 많아지고 있어서 ASIC 설계 난이도와 제작 난이도는 과거에 비하면 상대적으로 낮아지고 있는 중이다. 현재 반도체 생산의 효율화를 위해 반도체 설계플랫폼을 만드는 회사들이 등장하고 있다. 물론 과거에 비해서라는 것이지 현대의 최신 기술을 반영해 만드는 초고성능 ASIC은 여전히 비싼 물건에 들어간다.
3. 주요 산업
인공위성, AXIS 등이 있다.3.1. 데이터 센터
클라우드 빅3 업체인 아마존 웹 서비스, Microsoft Azure, 구글 클라우드 플랫폼의 서버 운영에 쓰인다. 브로드컴과 마벨 테크놀로지 등이 주요 설계 기업.3.2. 인공지능 가속기
2020년대 들어서는 구글, 테슬라 등의 기존 GPGPU, GPU 고객사들이 칩 자립화에 들어가면서 인공지능 가속기 용도로 딥러닝 학습에 쓰이고 있다.3.3. 블록체인 연산
GPGPU, GPU와 FPGA를 넘어 2010년대 중반부터 비트코인 블록들을 연결하는 채굴 행위를 목적으로 연산 작업에 압도적으로 많이 쓰인다. 강력한 채굴 능력 덕분에 채굴에 뛰어드는 사람들에게 알려지게 되었고 덕분에 그래픽 카드와 더불어 ASIC 마이너도 구하기 힘든 상황이다. 다만 알트코인들은 효율성 문제로 GPU를 더 많이 쓰는 경우가 많다.4. 관련 문서
[1] 생각보다 상당히 오래전부터 존재해왔다.