[반도체이야기] 반도체 EDA 란 무엇인가?

반도체 EDA 에 대해

제가 20년 동안  블로그를 운영하며 가장 많이 다룬 주제 중 하나가 바로 반도체 EDA입니다. “EDA”는 Electronic Design Automation의 약자로, 반도체 칩을 설계하고 검증, 최적화하는 모든 자동화 툴을 의미하죠. 이 반도체 EDA는 오늘날 스마트폰, 자동차, 서버 등 거의 모든 전자기기의 ‘심장’에 해당하는 반도체를 설계하는 데 필수 불가결한 툴입니다.

제가 초창기 EDA를 공부하던 시절엔, 수작업이 대부분이었어요. 설계 파일 하나 수정하는 데 수십 분씩 걸리고, 오류 나면 다시 처음부터 해야 하는 터라 밤샘 작업이 잦았습니다. 그런데 반도체 EDA 도입 이후 설계 시간은 반으로 줄고, 오류율은 크게 줄었죠. 이 과정에서 ‘자동화의 힘’을 확실히 느꼈어요.

 

반도체 EDA의 역사와 발전 과정

• 1990년대 이전: 수작업 기반 설계 → 오류율 높고 비효율적
• 2000년대: CAD 기반 초기 반도체 EDA 등장 → 자동화 일부 가능
• 2010년대: 고속·저전력 설계 요구 증가 → 구조적 시뮬레이션, 물리 검증 등 툴 고도화
• 2020년대: AI·머신러닝 기반 반도체 EDA → 최적화 자동화, 메타휴먼급 정밀도

제가 몸담은 반도체 업체에서 2015년부터 AI 기반 설계 최적화 프로젝트를 진행했을 때, 반도체 EDA 툴에 AI가 접목되니 설계 최적화 시간이 기존 대비 30%나 단축됐습니다. 하지만 동시에 “추가 검증이 필요하다”며 팀 내부 밀도 높은 협업도 요구되었죠. 이때 깨달은 것은, 반도체 EDA는 결국 ‘사람이 툴을 어떻게 활용하느냐’가 중요하다는 사실이었습니다.

 

https://altair.co.kr/semiconductors

반도체 설계 솔루션 및 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 | Altair

 

 

 

 

반도체 EDA 툴 종류와 실제 사용 팁

1. Logic Synthesis (로직 합성)
   RTL 설계를 게이트 수준 네트리스트로 바꾸는 단계입니다. 합성 툴을 잘 설정해야 최종 성능과 전력값이 확보됩니다.
   제가 겪은 팁: 초기 RTL 코딩 때부터 합성 목표(PPA: Performance, Power, Area)를 명확히 설정해두면, 나중에 재합성 작업이 줄어듭니다.
2. Place & Route (배치 및 배선)
   칩 내부에 게이트를 배치하고 연결하는 작업입니다. 반도체 EDA 중에서도 배선 최적화는 시간이 많이 걸릴 수 있어요.
   개인 경험: 캐비티(cavity) 문제 해결하느라 일주일 넘게 새벽까지 잡은 기억이 있습니다. 툴 세팅으로 자동 배선 품질을 높이는 경험을 통해, 설정 공유 문서화를 루틴화했죠.
3. Verification (검증)
   시뮬레이션, Formal 검증, STA(Static Timing Analysis) 등 다양한 검증 툴이 있습니다.
   공감 에피소드: STA 결과를 보고 Timing 메트릭이 터졌던 날, 엔지니어들이 한자리에 모여 “이 타이밍이 왜 이러지?” 토론하던 그 밤이 기억나요. 툴 로그를 분석하고 회의록을 남긴 덕분에 후속 프로젝트에서는 유사 문제가 거의 발생하지 않았습니다.
4. Physical Verification (물리 검증)
   DRC (Design Rule Check), LVS (Layout vs Schematic) 툴로 제조 가능 여부를 체크합니다.
   실무 팁: DRC 오류는 “이건 누가 실수했지?” 하는 문제보다 툴 설정이 잘못됐을 가능성이 큽니다. 설정값 공유 체크리스트를 만들어 팀 내 기준으로 활용했습니다.

반도체 EDA 를 사용하는 설계자

왜 ‘자동화 전문가’라고 불리는가?

제가 20년간 현장에서 얻은 노하우는, 단순히 툴 쓰는 법을 넘는 ‘자동화 경험’에 있습니다. 반도체 EDA에서 핵심은 ‘툴의 자동화 수준을 높이기 위한 설정, 사용자 스크립트, 자동화 플로우 설계’입니다.

예를 들어:

• 반복되는 DRC/LVS 리포트 요약 자동화 스크립트
• 설계 완료 후 전력/면적/PPA 비교 리포트 자동 생성 시스템
• 배치·배선 후 자동 벤치마크 툴킷 구축

이런 시스템을 10여 년 전부터 구축해두었기 때문에, 팀원 교육 시간도 줄고, 반복 검증에도 일관성을 유지할 수 있었죠. 그 결과 반도체 EDA 최적화 프로젝트를 맡았을 때 평소 대비 20% 빠른 결과를 내고, 관리자들 사이에서 자동화 전문가라는 평판도 얻었습니다.

https://www.synopsys.com/ko-kr.html

시높시스 | 전자설계자동화 툴, 반도체 IP와 애플리케이션 보안솔루션

 

현실적 어려움과 해결 경험

• 툴마다 버전 및 라이선스 차이
  → 프로젝트 초반에 테스트 환경 항상 확보, 검증된 호환성 matrix 문서화.
• 설계자가 툴 설정을 잘못 사용하는 경우
  → 설정 공유용 Git repo와 툴프리셋 배포로 표준화 유도.
• 팀 내 지식 격차 발생
  → 매월 ‘반도체 EDA’ 워크숍 개최, 실제 케이스 중심 교육 진행.

이 과정에서 제가 제일 뿌듯했던 순간은, 신입 엔지니어들이 “(내가) 이 스크립트 덕분에 복잡한 디버깅 시간을 50% 줄였어요!”라고 피드백 줬을 때였습니다. 이게 바로 현장에서 통하는 반도체 EDA 경험의 힘이라고 생각했습니다.

 

https://www.cadence.com/ko_KR/home/training/apac/korea.html

 

반도체 설계자의 모습

✅ 마무리 – 당신이 반도체 EDA 전문가가 되기 위한 팁

1. 툴 기능만 아는 건 시작: 자동화 스크립트와 플로우 확장 역량이 관건입니다.
2. 문서화는 배신하지 않습니다: 설정값, 오류 원인, 사용자 팁을 팀 내 공유하고, 꾸준히 업데이트하세요.
3. 검증 절차도 자동화하라: 반복되는 검증은 수작업을 최소화할 수록 품질과 시간 모두 확보됩니다.

공감이 있는 노하우 전파: 경험 기반 스토리 – 예: 새벽 DRC 오류 해결 – 는 교육 효과를 높입니다.