삼성전자가 발표한 업계에서 가장 얇은 LPDDR5X D램 패키지에 대한 주요 정보를 정리한 글입니다. 자세한 내용은 아래 포스팅에서 확인해 주세요.
삼성전자 0.65mm LPDDR5X D램 정보
제품 개요
제품명: LPDDR5X D램 패키지
두께: 0.65mm
용량: 12GB 및 16GB
용도: 주로 스마트폰, 태블릿 PC와 같은 모바일 기기에 사용
기술적 특성
제조 공정: 12나노미터(nm)급 LPDDR D램을 사용
구조: 4단(Stack) 구조로 쌓은 형태
↳ 4단 구조: LPDDR D램 칩 2개가 1단으로 총 4개의 단으로 구성됨
외부 환경으로부터 반도체 회로를 보호하는 기술인 EMC(Epoxy Molding Compound) 적용.
혁신적인 기술 및 성능 개선
두께 감소: 이전 세대 제품 대비 두께를 약 9% 감소시킴
백랩(Back-lap) 공정: 웨이퍼 뒷면을 연마하여 두께를 얇게 만드는 공정 기술로 두께를 줄임
열 저항 개선: 약 21.2% 개선
발열 관리: 두께가 얇아짐으로써 내부 공간에 여유가 생겨 발열 관리가 용이해짐
↳ 온도 제어 기능(Throttling): 기기가 과열될 때 성능을 제한하는 기능이 작동하는 시간을 최대한 늦출 수 있음
백랩(Back-lap) 공정은 백그라인딩(Back Grinding)을 의미하며, 이는 웨이퍼의 뒷면을 연마하여 두께를 얇게 만드는 공정을 가리킵니다. 백그라인딩 공정은 반도체 제조 과정에서 매우 중요한 단계로, 특히 두께를 줄여야 하는 경우에 필수적으로 사용됩니다.
백그라인딩 공정 주요 단계 👈
백그라인딩(Back Grinding) 공정의 주요 단계
1. 웨이퍼 마운팅(Wafer Mounting): 웨이퍼를 안정적으로 지지하기 위해 서포트 필름에 부착합니다.
2. 그라인딩(Grinding): 웨이퍼 뒷면을 연마하여 두께를 얇게 합니다. 일반적으로 두 단계의 그라인딩 과정이 사용됩니다.
↳ Coarse Grinding: 웨이퍼의 두께를 크게 줄이는 단계.
↳ Fine Grinding: 표면을 매끄럽게 하고 원하는 최종 두께로 가공하는 단계.
3. 디마운팅(Demounting): 서포트 필름에서 웨이퍼를 분리합니다.
4. 클리닝(Cleaning): 그라인딩 과정에서 생긴 먼지나 잔여물을 제거합니다.
백그라인딩(Back Grinding) 공정의 장점
두께 감소: 웨이퍼의 두께를 원하는 수준으로 줄일 수 있어 초박형 반도체 칩을 제조할 수 있습니다.
발열 관리 개선: 두께가 얇아지면 열 방출이 용이해져 발열 관리에 유리합니다.
공간 절약: 초박형 칩은 기기 내부의 공간을 절약할 수 있어 더 많은 기능을 탑재하거나 배터리 용량을 늘리는 등의 설계가 가능해집니다.
삼성전자는 이 백그라인딩 공정을 통해 업계에서 가장 얇은 두께인 0.65mm의 LPDDR5X D램 패키지를 성공적으로 양산하여, 발열 관리와 성능 향상을 동시에 이루었습니다.
장점
공기 흐름: 내부 공간 확보로 원활한 공기 흐름 유도
성능 향상: 발열로 인해 성능이 제한되는 시간을 줄여 기기 성능 감소를 최소화함
배터리 용량 증대: 여유 공간에 배터리를 추가로 탑재할 수 있어 기기 사용 시간을 늘릴 수 있음
향후 계획
새로운 패키지 개발: 6단 구조의 24GB, 8단 구조의 32GB LPDDR D램 패키지를 개발 중
AI 시장 대응: 고성능 온디바이스 AI 수요에 맞춰 성능 및 온도 제어 기술을 지속적으로 개선할 계획
기업 비전
고객 요구 최적화: AI 시장의 요구에 맞춘 최적화된 제품을 지속적으로 출시
기술 리더십: 저전력 D램 시장에서의 기술 리더십을 더욱 공고히 함
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인용
배용철 삼성전자 메모리사업부 상품기획실장(부사장)은 “고성능 온디바이스 AI의 수요가 증가함에 따라 LPDDR D램의 성능뿐만 아니라 온도 제어 기술이 중요해지고 있다.” 고 밝힘.
종합
삼성전자가 발표한 LPDDR5X D램 패키지는 두께 0.65mm로 업계에서 가장 얇으며, 12GB 및 16GB 용량으로 제공됩니다. 12나노미터급 D램을 4단 구조로 쌓아 제조되었으며, 백랩 공정을 통해 두께를 9% 감소시켰습니다. 이로 인해 발열 관리가 개선되고, 내부 공간 활용이 가능해져 성능 및 배터리 용량 향상에 기여합니다. 향후 24GB 및 32GB 패키지 개발을 통해 AI 시장의 요구에 부응할 계획입니다.