오늘날 ChatGPT를 한 번 검색하는 데 소요되는 전력량은 기존 구글 검색보다 약 10배 더 많으며, AI 기술이 이미지 및 동영상 생성 분야로 확대됨에 따라 이 수치는 계속 증가할 전망이다. AI뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야의 성장에 힘입어, 2030년까지 데이터 센터의 전력 소비량이 미국 전체 전력 사용량의 최대 9.1%를 차지할 것으로 예상된다.
그림 1: 미국 데이터센터의 예상 전력 소비량 전망: 2023–2030년 (출처: EPRI)
이러한 전력 소비 급증으로 인해 주요 칩 설계 업체들은 에너지 사용량을 줄이기 위해 광 인터커넥트 솔루션, 특히 실리콘 포토닉스(SiPh)와 코패키지드 옵틱스(CPO)에 투자하고 있다. 브로드컴은 자사의 첫 번째 코패키지드 옵틱스 스위치를 통해 30%의 전력 절감 효과를 달성했다고 보고했으며, 엔비디아는 최근 기존 플러그형 트랜시버에 비해 3.5배 높은 에너지 효율을 제공하는 CPO 스위치를 공개했다.
실리콘 포토닉스와 공동 패키징 광학 기술: 연결성의 새로운 시대
Silicon photonics leverages silicon to create photonic integrated circuits (PICs), which include optical modulators, photodetectors, and waveguides. These are fabricated using mature CMOS process nodes (65nm or higher), enabling faster data transfer (200G+ vs. <100G with InP or GaAs), lower power consumption, and greater bandwidth—ideal for data center and telecom applications.
그림 2: 16개의 광학 엔진이 통합된 광학 모듈
CPO(Co-packaged optics)는 광 트랜시버(광 엔진)를 네트워크 스위치, GPU, AI 가속기 등의 HPC 장치와 단일 패키지 내에 직접 통합합니다. 이 아키텍처는 속도가 느리고 전력 소모가 많은 구리 링크를 광섬유로 대체함으로써 대역폭 밀도, 전력 효율 및 지연 시간을 개선합니다. NVIDIA, Broadcom, Marvell, AMD, IBM을 비롯한 업계 선도 기업들은 모두 지난 1년 동안 CPO 제품 개발을 발표했습니다.
그러나 SiPh 및 CPO의 도입으로 인해 새로운 광학 테스트 과제가 대두되었으며, 이는 확장 가능한 대량 생산 솔루션을 통해 해결해야 합니다.
Co 분야의 주요 과제-광학 패키지 테스트의 주요 과제
CPO 장치 테스트는 광 집적 회로의 웨이퍼 레벨 테스트를 시작으로 여러 단계를 거칩니다. 여기서 가장 큰 과제는 광섬유 정렬을 서브 마이크로미터 단위의 정밀도로 달성하는 것입니다. 레이저 및 파워 미터에 연결된 광섬유는 웨이퍼 상의 광 커플러와 극도로 정밀하게 정렬되어야 합니다. 반면, 현재 대부분의 전기 프로버는 수십 마이크로미터 이내의 정렬 정확도만 달성할 수 있습니다. 이러한 정밀도는 정확한 전력 측정과 파장별 반응성을 확보하는 데 매우 중요합니다.
개별 분리한 후, 광학 집적회로는 공동 패키징된 장치에 통합되기 전에 다시 테스트를 거쳐야 합니다. 이 과정에는 베어 다이 상태에서의 테스트나 부분 패키징 후의 테스트가 포함될 수 있습니다. 해당 장치에는 수동 정렬을 위한 광 커넥터가 포함될 수도 있고, 능동 광섬유 정렬이 필요할 수도 있습니다. 커넥터 표준화가 이루어지지 않아 자동화가 더욱 복잡해지며, 이에 따라 테스트 시스템은 다양한 커넥터 유형을 지원해야 합니다.
고속 또는 “실속도” 테스트 역시 필수적입니다. 일부 장치는 112Gbps 또는 224Gbps PAM4 속도로 데이터를 생성하는 자체 테스트 기능을 내장하고 있습니다. 이러한 테스트를 수행하려면 송신(TX) 포트에서 수신(RX) 포트로의 광학 루프백이 필요합니다. 반면, 다른 장치들은 성능을 검증하기 위해 외부의 고속 오실로스코프와 비트 오류율(BER) 측정기가 필요합니다.
마지막으로, 광학 엔진이 네트워크 ASIC, GPU 또는 AI 가속기와 함께 패키징되면 패키지 전체에 대한 테스트가 수행되어야 합니다. 현재의 CPO 설계는 컴퓨트 다이의 2~4면에 걸쳐 4~36개의 광학 엔진을 포함하고 있습니다. 자동화 테스트 시스템은 모든 면에서 광학 연결을 구축하고, 고출력 레이저를 제공하며, 미션 모드 테스트를 위한 광학 루프백을 지원하고, 수천 와트에 달하는 열 부하를 관리해야 합니다.
대량 생산으로의 확장
프로토타입 단계에서 이러한 과제를 해결하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 현재 플러그형 트랜시버의 연간 출하량은 500만~1,000만 대 수준이지만, CPO가 보급되면 광 엔진 출하량이 수천만 대에서 수억 대 규모로 늘어날 수 있습니다. 수동 또는 세미 커스텀 방식의 테스트 방법으로는 이러한 규모 확장에 대응할 수 없습니다.
이러한 수요를 충족하기 위해서는 광학 기기 및 정렬 시스템을 파운드리 및 OSAT 인프라와 원활하게 연동되는 수천 개의 자동화 반도체 테스트 셀에 통합해야 합니다. 이러한 ‘광전자’ 테스트 셀은 광학 엔지니어뿐만 아니라 운영자와 지원 인력에게도 사용자 친화적이어야 합니다. SiPh 및 CPO 기술의 잠재력을 최대한 발휘하여 차세대 데이터 센터에서 더 낮은 전력 소비와 더 높은 대역폭을 구현하기 위해서는 대량 생산이 가능한 자동화 테스트 솔루션이 필수적입니다.
테라다인: 광학 테스트 혁신을 선도하다
테라다인(Teradyne)은 ATE, SLT 및 보드 레벨 플랫폼 전반에 걸쳐 웨이퍼 레벨부터 공동 패키징된 디바이스 테스트에 이르기까지, 실리콘 포토닉스(SiPh) 및 CPO 라이프사이클의 모든 단계를 위한 테스트 솔루션 개발의 선두에 서 있습니다 . 테라다인은 최근 실리콘 포토닉스의 양면 웨이퍼 프로브 테스트를 위한 최초의 양산 솔루션을 출시하여, 전기 및 광학 테스트 프로세스를 모두 간소화했습니다. 또한 테라다인은 퀀티피 포토닉스(Quantifi Photonics)를 인수하여 고채널 수의 유연한 광학 테스트 장비로 포트폴리오를 확장했습니다. 심도 있는 전기 테스트 전문 지식과 최첨단 광학 기술을 결합함으로써, 테라다인은 AI 및 HPC 분야에서 실리콘 포토닉스와 코패키지드 옵틱스의 도입을 빛의 속도로 가속화하고 있습니다.
매튜 그리핀은 테라다인(Teradyne)의 광전자 테스트 부문 수석 제품 관리자입니다. 지난 8년 동안 그는 실리콘 포토닉스, 코패키지드 옵틱스, 마이크로LED, ADAS 카메라 인터페이스, 그리고 생산 검사용 머신 비전을 위한 테스트 기술의 발전을 주도해 왔습니다.실리콘 포토닉스, 코패키지드 옵틱스, 마이크로LED, ADAS 카메라 인터페이스 및 생산 검사용 머신 비전 분야의 테스트 기술 발전을 주도해 왔습니다.