[하드웨어 뜯어보기] CPU #19 - 제조 공정과 나노미터, 두뇌를 만드는 손

“생각을 조각하는 손끝의 기술 - 나노미터 공정의 세계”

핵심요약
CPU의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소 중 하나는 제조 공정(Process Node) 입니다.
이 공정의 단위는 ‘나노미터(nm)’로 표시되며, 이는 트랜지스터 크기와 배선 간격,
즉 두뇌의 세포 밀도를 의미합니다.
공정이 미세해질수록 같은 면적 안에 더 많은 트랜지스터를 집적할 수 있고,
더 적은 전력으로 더 빠른 연산을 수행할 수 있습니다.

 

Nanometer scale

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1. 개념 설명 - “트랜지스터는 두뇌의 뉴런이다”

CPU 내부에는 수십억 개의 트랜지스터(Transistor) 가 있습니다.
트랜지스터는 전기의 흐름을 제어하는 디지털 스위치, 즉 두뇌의 신경세포입니다.

이 세포들이 얼마나 촘촘하게, 정밀하게 배치되어 있는지가 CPU의 성능·발열·전력 효율을 결정합니다.

제조 공정(Process Technology)은 바로 “트랜지스터를 얼마나 작은 크기로, 정확하게 깎아내는가” 를 의미합니다.

핵심 문장: 제조 공정은 CPU의 ‘두뇌 세포’를 얼마나 미세하게 조각하느냐의 기술이다.

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2. 제조 공정의 기본 - 나노미터는 무엇인가?

‘나노미터(nm)’는 1m의 10억분의 1에 해당하는 단위입니다.
CPU에서 나노미터는 과거에는 트랜지스터 게이트의 길이를 의미했지만,
현재는 실제 물리적 크기보다는 공정 세대(Process Generation) 를 나타내는 마케팅 단위로 쓰입니다.

예를 들어,

• Intel 10nm ≈ TSMC 7nm급
• TSMC 3nm → 실측 약 20nm급 트랜지스터 게이트 길이

즉, 숫자가 작을수록 공정이 더 미세하고, 더 많은 트랜지스터를 더 작은 면적에 집적할 수 있습니다.

비유: “같은 도시 안에 더 많은 건물을 지으려면 건물을 작게 짓는 것과 같다.”

 

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3. 비유하자면 - “세공사의 정밀함”

트랜지스터를 만드는 일은 눈으로 볼 수 없는 수준의 미세 세공입니다.
한 사람 머리카락 두께(약 70,000nm) 속에 최신 CPU의 트랜지스터가 2,000개 이상 들어갈 수 있을 정도입니다.

CPU 제조는 사람의 손 대신 빛(광 리소그래피, Lithography) 로 이 미세 회로를 그립니다.
즉, 인간의 ‘손’이 아니라 빛으로 그리는 공예 기술인 셈이죠.

핵심 문장: CPU는 인간의 손이 아닌, ‘빛의 붓’으로 그려지는 두뇌다.

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4. 기술 발전 과정 - 미세화의 역사

- 1970~90년대: 마이크로미터에서 나노미터로

Intel 4004 (1971) → 10µm 공정
Intel Pentium (1993) → 800nm 공정
이 시기 CPU의 미세화는 단순한 소형화 이상의 혁신이었습니다.
트랜지스터가 작아질수록 속도는 빨라지고, 발열은 낮아졌습니다.

- 2000년대: 나노미터 시대의 개막

Intel Pentium 4 → 180nm → 90nm → 65nm
AMD Athlon 64 → 130nm → 90nm 공정
이때부터 “클럭 경쟁” 대신 공정 미세화 경쟁이 시작되었습니다.

- 2010년대: FinFET(핀펫) 구조의 등장

트랜지스터의 누설 전류(leakage)가 심해지자,
평면 구조 대신 입체형 트랜지스터(3D FinFET) 가 등장했습니다.
전력 손실을 크게 줄이면서도, 더 높은 클럭을 유지할 수 있었습니다.

• Intel 22nm (Ivy Bridge, 2012): 세계 최초 FinFET CPU
• TSMC 7nm (Zen 2, 2019): 고밀도 FinFET 대중화

- 2020년대: GAA(게이트 올 어라운드)와 3D 칩

이제 트랜지스터는 더욱 입체적으로 진화하고 있습니다.
GAA(Gate-All-Around) 구조는 전류를 사방에서 감싸 제어함으로써,
전력 효율과 속도를 동시에 향상시킵니다.

또한, 칩을 위아래로 쌓는 3D 적층(3D Stacking, Chiplet) 기술이 도입되어
물리적 한계를 넘어서려 하고 있습니다.

핵심 문장: 미세화의 끝에서 CPU는 평면이 아닌 ‘입체 두뇌’로 진화하고 있다.

 

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5. 오늘날의 경쟁 구도 - TSMC vs Intel vs Samsung

제조사	최신 공정(2025년 기준)	주요 적용 CPU
TSMC	3nm (N3E), 2nm 준비 중	Apple M3, AMD Zen 5
Intel	Intel 4 / 3 / 20A 공정	Core Ultra, Arrow Lake
Samsung	SF3E / SF2 (GAA 구조)	Exynos, Snapdragon for Galaxy

TSMC는 안정성과 수율에서 강점을,
Intel은 자체 설계 최적화와 패키징 기술에서,
Samsung은 GAA 구조 선도로 차별화를 시도하고 있습니다.

핵심 문장: 공정 경쟁은 ‘두뇌의 미세한 손놀림’을 겨루는 기술 전쟁이다.

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6. 물리적 한계 - 나노 이후의 세계

5nm 이하로 내려가면,
전자들이 트랜지스터 벽을 양자 터널링(Quantum Tunneling) 현상으로 뚫고 새기 시작합니다.
즉, 더 작게 만드는 것이 오히려 회로의 신뢰성을 떨어뜨립니다.

 

이를 극복하기 위해 연구 중인 기술:

• GAA 나노시트(Nanosheet) 구조
• 칩렛(Chiplet) 아키텍처
• 광자(Photonic) 연산
• 양자컴퓨팅(Quantum Computing)

핵심 문장: 트랜지스터의 벽이 양자의 세계로 녹아들며, CPU는 새로운 물리학의 문턱에 서 있다.

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7. 비유하자면 - “세포가 많을수록 생각이 정교해진다”

사람의 뇌는 860억 개의 뉴런으로 구성되어 있습니다.
CPU의 트랜지스터 수도 이제 그에 버금가는 수준으로 진화했습니다.

• Intel Core Ultra: 약 250억 개
• Apple M3: 약 250억 개
• AMD Zen 4 CCD: 약 67억 개

트랜지스터가 늘어날수록 CPU는 더 정밀하고 유연한 사고를 할 수 있게 됩니다.
하지만, 인간의 뇌처럼 전력과 발열의 한계를 함께 고려해야 합니다.

핵심 문장: 트랜지스터의 수는 CPU의 ‘사고 정밀도’를 결정짓는 뉴런의 수와 같다.

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8. 요약

구분	내용
정의	트랜지스터와 배선의 미세화 공정을 뜻함
단위	나노미터(nm), 공정 세대(Process Node)
기술 발전	평면 → FinFET → GAA → 3D 적층
한계	양자 터널링, 발열, 수율 저하
대표 제조사	TSMC, Intel, Samsung

요약 문장: 제조 공정은 두뇌의 손끝 - 미세함이 사고의 한계를 결정한다.

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9. 다음 편 예고

다음 편 에서는 트랜지스터의 한계를 넘어서는 새로운 두뇌, 양자컴퓨팅과 뉴로모픽 칩의 세계를 다룹니다.
“생각하는 기계”가 어떻게 인간의 사고를 닮아가는지 살펴보겠습니다.

 

다음 글 : [컴퓨터 과학] - [하드웨어 뜯어보기] CPU #20 - CPU의 미래, 양자와 뉴로모픽의 시대

[하드웨어 뜯어보기] CPU #20 - CPU의 미래, 양자와 뉴로모픽의 시대