안녕하세요.

일전에 올라온 자유게시판 글인, 애플 아이폰 6의 성능에 관련된 글이 생각나서 적어봅니다.
https://cdn.pgr21.com/?b=8&n=61251
이슈는 아이폰 6와 6S에 삼성과 TSMC에서 각각 FinFet 14nm와 16nm 공정으로 만들어진 AP (컴퓨터의 CPU와 흡사하게, 모바일 기기에서 주요연산기능을 맡는 칩)가 혼용되어 쓰였다는 것과 [1], DRAM 메모리도 TLC와 MLC가 혼용되어서 어떤 조합으로 이루어진 휴대폰을 사느냐에 따라 성능이 다를 수 있다는 점이었습니다.



그 후에 삼성 AP와 TSMC AP를 가진 휴대폰 한 개씩 총 두 개를 가지고 실험한 결과가 있고,
https://www.reddit.com/r/iphone/comments/3nn00t/live_test_results_iphone_6s_samsung_14nm_vs_tsmc/cvpns61

애플이 해당 실험에 논하기를 이들 결과는 부정확하며, 배터리 차이는 2~3%에 불과할 것이라고 언급한 것에 대한 한국 기사입니다.
http://www.etnews.com/20151009000042

아마 애플의 이런 행위 (핵심 부품들을 다른 공정과 다른 기술로 생산해서 혼용하는 행위)에 대해 어느 정도 의문을 가지고 계실 거라고 생각합니다. 그리고 이렇게 만들어진 기기들 간의 성능 차이는 얼마나 될지도 궁금하실 것이라 생각하고요.
더 나아가서, 휴대폰 뿐만 아니라 전자제품 전반에 존재하는 ‘뽑기’ 문제가 어느 정도로 심각하고 얼마나 신경써야하는지도 궁금하시지 않을까 싶습니다.

결론부터 말씀드리자면, 거의 모든 전자제품에서 뽑기는 존재합니다. 예를 들어서 제가 아이폰 6에 들어가는 AP를 생산하는 대만 TSMC 공장에서 일하고 있고, 따끈따근하게 막 구워져 나오는 수 많은 A9 칩들 중 몇 개를 랜덤하게 골라서 이들을 테스터에 놓고 실험한다고 치면, 이들 칩의 성능이 완전히 같을 확률은 매우매우 낮을 겁니다. 다만 사용자가 체험하는 기기의 성능이란 단순히 하드웨어에서 오는게 아니라 이러한 성능 차이를 소프트웨어를 포함한 전체 시스템에서 튜닝한 결과로부터 측정한 것이기 때문에 보통은 큰 차이를 못 느끼죠.

그런데, 심지어 이번 아이폰 6랑 6S에서는 아예 다른 공장에서 나온 부품들을 넣었고, 하나는 삼성에서, 다른 하나는 TSMC에서 가져오고, 만드는데 사용한 공정도 다르고, 심지어는 부품 크기마저 다릅니다. 거기다가 DRAM도 다른 것 달았고요. 어떤 것은 TLC고, 어떤 기기에는 MLC가 들어갑니다. 둘 간의 성능 차이가 명확한데 이걸 시스템에서 튜닝한다고 같아질까요?

또 다른 질문을 해봅니다. 왜 핵심 부품들을 한 공장에서 다 만들지 않았을까요?

저는 이 글에서 이러한 의문들에 대한 해답들을 간략하게 설명드리고, 이어서 왜 뽑기라는 것이 존재하는지 간단하면서도 개괄적인 설명을 해볼까 합니다. 이 것은 철저히 기술적인 측면의 이야기이며, 특정 회사를 옹호하고자 하는 의도가 *절대절대* 없음을 언급하고자 합니다.


목차
1. 왜 기기마다 성능이 다른가
2. 왜 부품마다 성능이 다른가
3. 일반적인 제조 회사들을 이러한 사실을 얼마나 인지하고 있고 어떻게 대처하는가
4. 뽑기를 방지할 근본적인 대책이 있는가
5. 테크놀로지와 성능 사이의 관계 속의 헛점



1. 왜 기기마다 성능이 다른가

우선 소비자들이 특정 기기를 평가하는 단위부터 정의하고 시작하고자 합니다.
그리고 이를 시작하기 전에, 우리들이 곧 잘 가지고 있고 또한 꽤 친숙한 전자제품을 하나 선택해서 이걸 토대로 이야기를 하고자 합니다.
예, 휴대폰을 예로 들어봅니다.

여러 벤치 회사나 웹사이트들이 주로 사용하는, 우리가 휴대폰에 대해 근본적으로 관심있는 것은 두 가지입니다.

얼마나 벤치 어플리케이션이 '빨리 돌아가는지',
그리고 얼마나 '파워를 많이 잡아먹는지'.

‘얼마냐 빨리 돌아가느냐’는 OS마다 다르고, 특정 어플리케이션이 어느 OS에 더 최적화되었으냐에 따라 다르고, ISA등등 여러 면에 따라 다르겠지만 (자세한 설명 생략합니다), 지금은 특정 휴대폰 - 예를 들어 아이폰 6S - 에서 뽑기를 하는 상황이기 때문에 기기들간의 OS도 모두 같고, 돌아가는 어플도 같고, 이러한 소프트웨어적인 측면은 다 동일한 상황입니다. 그러면 성능의 차이가 올 곳은 하드웨어밖에 없는데, 하드웨어 성능은 AP가 다는 아닐지라도 많이 좌우하니 AP가 얼마나 성능이 좋은지로 - 실온에서 어떤 클럭으로 안정적으로 돌아가는지로 - 휴대폰 자체가 특정 앱들에 얼마나 빠르게 동작하는지 논하고자 합니다.

‘얼마나 파워를 많이 잡아먹는지’ 여부는 모바일 기기에서 특히 중요하죠. 발열 문제 뿐만 아니라, 휴대폰을 포함한 모바일 기기에 공급되는 전력은 모두 배터리에서밖에 오지 않으니까요.

그 외에 관심있는 점이라면 '발열' 문제일겁니다. 발열은 휴대폰이라는 시스템 자체가 잘못 설계 되어서 - 가령 열이 잘 분산시키거나 빠져나가지 못하게 해서 - 혹은 휴대폰 내에서 가장 열 많이 내는 AP나 배터리가 열을 많이 내어서일 확률이 높습니다. 스냅드래곤 810이 그 예시죠. 또한 발열 문제는 배터리 자체가 문제가 되서 일어날 수도 있는데, 배터리는 그나마 완성된 휴대폰에서 AP를 갈아끼우는 것보다는 ‘그나마’ 쉽게 해결이 가능한 문제라 이 글에서는 크게 언급하지 않고자 합니다. 그리고 열과 파워 소모량은 어느 정도 상관 관계에 있기 때문에 파워를 덜 잡아먹는다는 것은 그만큼 열이 덜 발생한다는 의미로 볼 수 있을 것 같습니다.

글의 맨 처음 부분에서도 말씀드렸지만, 우리 사용자들이 체감하는 휴대폰의 성능은 단순히 AP에서 오는 것이 아니라 DRAM과 디스플레이 패널, 모뎀 등등 각종 부품을 다 연결시켜서 시스템을 구성하고, 이 위에 운영체제인 iOS나 안드로이드를 얹고, 배터리는 얼마나 잡아먹는지, 클럭은 어느 정도로 세팅해야하는지 등등에 대해서 ‘시스템별로’ 최적화를 하고 난 결과입니다. 결론은 어느 정도 성능의 차이가 나는 부품들을 토대로 한 시스템이라고 하더라도 우리가 보는 것은 이를 하드웨어적으로 그리고 소프트웨어적으로 튜닝한 결과를 보는 것이기 때문에 아주 큰 차이를 체감하긴 힘듭니다. 부품에 애초부터 결함이 있지 않은 이상에는요 (이건 후에 다룹니다).  

또 하나 당연한 사실을 언급하자면, 휴대폰 회사의 목표는 각각의 기기를 돌아갈 수 있는 최고의 속력 (클럭)으로 돌아가게 하는 것이 아닙니다. 마찬가지로 각각의 기기를 최대한 배터리를 적게 소모하게 돌아가게 하는 것도 아니고요. 휴대폰 회사의 목표는 모든 기기가 거의 일정한 클럭과 일정한 파워 소모량 범주 내에서 돌아가게끔 하는 것입니다. 붕어빵 장사와 똑같습니다. 어떤데에는 팥이 더 들어가고 다른 붕어빵에는 팥이 덜 들어가면 안 되겠죠. 또 역시 당연한 이야기이겠지만 선전할 때 기기가 1.6GHz 클럭으로 돌아간다고 해놓고 실제로는 1.2GHz로 돌아가는 기기를 판매하면 사기겠죠. 물론 앱이 얼마나 돌아가는지 workload가 얼마나 큰지 여부를 스스로 측정해서 ‘실시간’으로 ‘알아서’ 클럭을 조절한다던가 하는 일은 있을 수 있습니다 (특정 벤치에서의 결과만을 맹신하면 안되는 이유이기도 합니다).

그럼 어떻게 클럭과 파워를 조절하는지 봅니다. 이제 저는 공장 - 팍스콘같은 -에서 휴대폰 조립을 시작하는 노동자입니다. AP와 DRAM같은 부품들은 다 준비되어있는 상태입니다. 이제 부품들을 골라서 어느 정도 시스템을 구성하고, 전원을 넣어봅니다. 그리고 다음과 같은 상황이 있습니다.

- 시스템을 구성하고 전원을 넣어봤는데, 구동 전압에서 규정 클럭보다 빨리 돌아갑니다 (max 클럭이 높습니다). 보통 이런 경우 파워를 더 많이 잡아먹는 경우가 높습니다 (왜인지에 대한 설명은 생략합니다). 그럼 전압을 낮추고 클럭을 낮춰서 돌아가게끔 합니다 (전압과 클럭 간에는 상관 관계가 있습니다, 왜냐면 트랜지스터 속도는 전압과 어느 정도 비례하기 때문이죠. 트랜지스터가 빨라지면 전체 회로가 빨라지는 것을 의미하고요). 전압이 낮아지면서 파워를 적게 먹으면서도 원하는 스펙대로의 클럭대로 돌아가는 시스템이 나왔습니다 => 성공.

- 완전히 다른 부품들로 또 다른 시스템을 구성했는데, 이번에는 같은 전압에서 클럭을 규정치보다 느리게 넣어야만 돌아가고, 대신에 이 경우 규정치보다 파워를 덜 잡아 먹습니다. 이러면 구동 전압을 높입니다. 그럼 전압이 늘어난 만큼 좀 더 빠른 클럭을 넣을 수 있고 대신 파워 소모량이 약간 커지지만 기대치 이내입니다 = >성공.

- 또 하나의 시스템을 구성해봤는데 이번엔 같은 전압에서 규정치보다 클럭은 높게 들어갈 수 있으면서도 파워는 덜 먹습니다. 클럭을 스펙 내로 낮춰야하니 전압을 살짝 낮추는 방법으로 클럭을 낮춥니다. 파워는 더 줄어듭니다. 네, 좋은 기기입니다. 이런 경우 같은 파워 내에서 오버 클럭을 좀 할만한 여유분이 있습니다. 뽑기 해서 이런 기기가 걸리면 기분이 좋겠죠? => 성공.

- 마지막으로 한 시스템을 구성해봤는데, 클럭도 별로고 파워도 많이 잡아먹습니다. 전압을 높였더니 파워 소모량이 너무 커집니다. 네, 이건 버려야합니다. 부품 하나가 문제면 이 것만 갈아끼우면 되는데 다 같이 문제라면 다 버려햐합니다. 그리고 해당 부품들을 테스트 과정에서 통과시킨 테스트 팀한테 왜 이런 걸 주냐고 피드백 (내지는 항의)을 합니다.

더 복잡한 방법들이 존재하지만, 개략적으로 이런 방식으로 전체 성능을 조절합니다. 그리고 보통은 하드웨어적으로 튜닝을 많이 합니다. 소프트웨어에서는 이 보다는 실시간 workload에 중점해서 직접 클럭과 전압을 조절하게끔 하는 기능들이 주를 이루곤 합니다. 예를 들어서 좀 많은 프로그램을 실시간으로 돌리면 운영체제가 이걸 스스로 감지해서 클럭을 높이던가 전압을 높이던가 하고, 반대로 아무 것도 돌아가고 있지 않으면 클럭을 낮추던가 전압을 낮춰서 파워를 덜 잡아먹게끔 합니다. 요즘은 이런 기능을 소프트웨어가 트리거하면 하드웨어가 서포트할 수 있게 설계된 경우가 대부분입니다. DVFS (dynamic voltage frequency scaling)이라고 하는데, 인텔 칩들에 내장된 Intel Turbo Boost같은 경우지요.

그럼에도 불구하고, 시스템들 간의 성능 차이는 존재합니다.
이건 i5 CPU가 장착된 컴퓨터의 성능을 passmark라는 웹사이트에서 제공하는 벤치 프로그램으로 돌렸을 때의 성능을 보여준 그래프입니다. 원 소스의 설명에 따르면 6479개의 시스템에서 측정이 되었네요 [2].



아무래도 다른 시스템에서 많은 사람들이 측정한 CPU의 성능은 여러 변수가 있겠지만 (온도, 파워 서플라이의 안정성 등등), 보시다스피 소소한 차이는 존재합니다. x축에서 3500 이상 (오버클럭이 되었을 확률이 높음) 500이하 데이터를 제외하더라도 크게 보면 4~5% 정도 성능 차이가 있죠. 이게 크다면 클 수 있겠지만 여러 실험 오차를 고려하면 그렇게 큰 수치는 아닐겁니다.

* 몽키매직님 지적대로, 이 결과는 특정 벤치에서 나온 결과이며 제가 든 예시인 휴대폰과 같은 모바일 기기 - 성능과 파워 둘 다 조절해야하는 -과는 달리 일정 성능이 더 요구되는 데스크탑/노트북용 CPU를 대상으로 한 결과이기 때문에 예시가 적당하지 않습니다. 거기다가 다른 보드와 파워 서플라이 등 다른 시스템과 환경에서 다 다른 사람이 착정한거라 오차가 상당 있을 수 있습니다. 이 점을 유의해주시기 바랍니다.

결론은, 부품간의 성능이 좀 제각각이더라도 소프트웨어로 조절을 하거나, 아니면 애초에 구동 전압을 조절해서 넣는다던가 하는 방법으로 클럭과 파워 소모량이 어느 범주 이내이게끔 조절을 한다는 사실입니다. 그래도 기기간에 차이는 조금씩 있을 수 있겠죠. 반대로 말하면, 제조 회사는 성능이 다른 부품들을 성능 차를 감수하고 조립해서 이를 적당히 튜닝해서 판매하고 있다는 이야기가 됩니다.

왜 이런 차이들이 있을 까요? 하다못해 나사못들도 우리가 보기엔 다 크기가 똑같은데 휴대폰에 들어가는 부품들인 전자 회로들도 그렇게 만들 수 없을까요? 아, 그런데 이번 아이폰 6랑 6S에서는 삼성이랑 TSMC라는 다른 공장들에서 나오는 부품들로 조립을 해야 했습니다. 하다못해 나사못들도 다른 공장들에서 나온 것들은 크기가 조금씩 다를 수도 있겠죠. 그런데 이래도 될까요?



2. 왜 부품마다 성능이 다른가

결론부터 이야기하면, 같은 성능의 전자회로 부품들을 만들기 어렵기 때문입니다.
아마 어떤 분들께서는 반문하실 수 있으실겁니다. 붕어빵들도 만들어진 것을 보면 거의 엇비슷하거나 아예 똑같은데, 현대 기술로 같은 성능의 전자 부품을 만드는게 그렇게 힘들까 싶으실텐데요, 실제로 그렇습니다.

이유야 여러가지가 있겠지만, 이하의 예시로부터 시작하려고 합니다.

대한민국 남성들의 징병 검사에서 측정된 키와 관련된 통계가 있습니다 [3]. 2015년 통계를 보니까 평균 173.5cm 정도에 표준편차가 5cm 정도이네요.

이걸 히스토그램으로 그리면 다음과 같을 것입니다.



이상적인 경우 정규 분포 (normal distribution)을 따릅니다. 이 경우 우리가 이상적으로 생각하는 규정치는 보통 중간 부분입니다.

전자 회로도 클럭이나 파워 둘 중 하나를 골라서 부품마다 일일이 측정하고 위와 같이 히스토그램을 그리면 대충 위와 같은 분포를 보일겁니다. 부품 숫자가 많아질 수록 더더욱 그렇고요. 이걸 중심극한정리 (central limit theorem)이라고 합니다.

이제 부품들의 성능이 어떤 분포를 보이는지 보셨습니다. 더 나아가기 전에, 사람 키를 가지고 예를 드는 것이 조금 적당하지 않을 수 있으므로 쿠키 공장에서 나오는 쿠키들의 중량을 새로운 예로 쓰고자 합니다.

저는 이제 쿠키 공장 사장입니다. 하루에 1000개 정도 쿠키를 만들죠. 쿠키들은 다 정밀 기계로 만들지만, 몇몇 쿠키들이 예쁜 모양으로 안 나오는 경우가 종종 있습니다. 그 쿠키를 만드는데 쓰인 밀가루 반죽이 잘 안 되었을 수도 있고, 여러 이유가 있겠죠. 이런 쿠키는 버립니다. 대충 전체의 2~3%라고 칩니다. 남은 쿠키들을 이제 포장할 시간입니다. 포장하기 전에 쿠키들의 중량을 각각 잽니다. 만약에 쿠키 포장지에 20g이라고 써놨는데 16g밖에 안 되는 것들을 넣으면 소보원에서 고발이 오기 때문이죠. 이런 식으로 중량에서 탈락시킨 쿠키들이 한 5%라고 칩니다. 대략 7~8% 정도 쿠키는 만들었지만 버렸네요. 아깝지만 할 수 없습니다. 안 그러면 소비자들이 뭐라 할테니까요.

이제 우리가 관심있는 부품인 전자회로 칩인, AP로 돌아가봅시다.

보통 칩들은 원형으로 생긴 실리콘 판넬인, 웨이퍼 (wafer)위에 만들어집니다. 그런데 왜 원형이냐고요? 웨이퍼 만드는 과정에서 원형으로 만들어야 두께도 일정하게 만들어지고 더 쉽고 싸게 만들어지기 때문이죠. 돈과 기술 문제입니다.

이러저러한 여러가지 절차를 거쳐서 나온 칩들을 웨이퍼 위에서 바로 테스트하면, 아래와 같은 결과가 나옵니다. 여기서 네모난 격자는 칩 하나에 해당됩니다. 여기서 첫번째 테스트는 각 칩의 정전류를 측정하는 것입니다. 정전류가 너무 크면 파워 소모량이 너무 커지므로 아무리 전압을 낮춰도 쓸 수 없습니다. 이런 칩들을 걸러내는 것이 첫번째 테스트의 목적입니다.



정전류 크기에 따라 색을 칠한 결과입니다 (이런 그림을 찾기 힘들어서 임의로 가져왔는데 얼추 이렇습니다). 진한 빨간색이나 빨간색들은 정전류가 너무 커서 버려야합니다. 대충 전체의 15~20%는 되겠네요. 보통은 이렇게 큰 숫자의 리젝이 한 테스트에서 나오지는 않지만 대충 만든 예시라 들어봅니다...

이런저런 테스트를 더 하면 크게는 40~60%까지 리젝이 나올 수 있습니다. 테스트는 여러가지가 있는데, 결함이 있어서 안에 로직이 잘못 됬을 수도 있고, 정전류를 너무 많이 먹을 수도 있고, 속도가 너무 느릴 수도 있고, 이유는 다양합니다.
헉. 웨이퍼 한 장이 몇천만원인데, 이 위에 만든 칩들 가운데 절반 가까이 못 쓰고 버려야 할 것들이네요.

그런데 이게 끝이 아닙니다. 지금은 잘 돌아가는 칩이라고 해도, 이게 몇 시간 지나면 안 돌아갈 수도 있고, 특정 온도에서는 제대로 안 돌아갈 수도 있습니다. 칩이 구동하기 시작하면 자체적으로 열을 내기 때문에, 이 열 때문에 고장나는 경우도 많습니다. 어떻게 보면 신생아와 비슷합니다. 좀 잔인하지만 이런 식으로 초기에 고장나는 칩들을 일컬어 infant mortality라고 하고요.



그래서 보통 번 인 (burn-in)이라는 과정을 거칩니다. 오븐에 넣어서 따끈따끈해진 상태에서 하루 이틀 둬보기도 하고요, 반대로 추운 곳에도 가져다보고, 전압을 과하게 한 번 넣어보기도 하고, 이렇게 혹독한 훈련(?)을 시켜서 살아남는 칩들만 판매합니다.

이런 과정들을 거치는 이유는 이게 최선이기 때문입니다. 만약 소비자들에게 판매하기 전에 이러한 부품들을 걸러내지 못한다면, 우리가 잘 아는 잘못 뽑힌 기기가 되는 겁니다. 그리고 이런 기기가 걸리면 우리는 많이 불편하겠죠. 우리가 멀쩡한 칩을 좀 버리는 것 같이 보이더라도, 이렇게 강인한:) 칩들만 남기는 것이 최선입니다.

결론적으로 이렇게 걸러내고 나면 살아남는 칩들의 비율은 처음 생산량의 몇십퍼센트밖에 되지 않습니다. 이걸 수율 (yield)라고 부릅니다. 이 수치도 성능의 규정 범위를 넓게 잡았을 때의 이야기입니다. 만약 규정치의 범위를 좁게 잡으면 살아남을 칩들의 비율은 더 줄겠네요. 이러한 규정치들은 회사에서 전략적으로 결정합니다.

여기서 수율이 낮게 나오는 근본적인 이유는 공정의 복잡도에 있습니다. 현재의 회로를 이루는 트랜지스터의 크기는 분자단위이기 때문에 아무리 정밀하게 제조한다고해도 한계가 있습니다. 그냥 너무너무 어렵습니다. 하지만 한 번 공정이 시작되면 계속해서 원인을 분석하고, 수율을 모니터링하고 개선책을 만들기 때문에 시간이 지나면 수율은 올라가기 마련입니다. 아래 그래프처럼 시간이 지나면 점점 수율은 올라갑니다. 신입사원 일 시키면 시간에 따라 점점 잘하게 되는 거랑 비슷하죠.



다만 공정 안정화 하고 있을 동안 새로운 공정이 개발되고 있다는 사실이 중요합니다. 왜냐하면 새로운 공정은 트랜지스터 크기가 더 작아지고, 회로가 더 작아지고, 파워도 덜 먹고, 가격도 싸지면서, 더 빨라짐을 의미하기 때문입니다. 다 좋네요?
회로는 트랜시스터라는 전기로 동작하는 스위치들의 결합체입니다. 이게 작아지면 더 작은 크기의 칩 안에 같은 회로를 구성할 수 있겠죠. 전자 회로는 전기 신호가 얼마나 빨리 전달되냐에 따라 속도가 결정나고, 회로 크기가 예를 들어 70%로 작아진다는 것은 전기 신호에게는 달려야할 100m 달리기 트랙이 83m로 줄어든다는 의미랑 비슷합니다. 더 빨라지죠. 거기다가 구동 전압이 덩달아 줄어들면서 전압과 비례하는 파워도 줄어듭니다. 거기다가 한 웨이퍼 안에 더 많은 칩들을 때려박을 수 있으니 더 많이 만들어서 팔 수 있고요.

사실 아날로그 칩이나 정말 안정성이 중요한 칩들을 제작하는게 아닌 이상 현재의 회로 메이커들에게 더 작은 공정으로 옮겨가는 것은 필수입니다. 당장 이번 일만 보아도 소비자들이 삼성 14nm이냐, TSMC 16nm이냐를 두고 바로 14nm를 선호했는데, 이런 공정 차이가 소비자들의 결정에 미치는 영향은 크다고 봅니다.



그런데 반도체 공정은 거의 매 년 갱신되고 있습니다. TSMC가 16nm 공정을 발표하면, 삼성은 조금이라도 앞서가기 위해 14nm를 선점하려 합니다. 그러면 TSMC는 10nm로 이동하고요. 여러모로 치킨 레이스인 경쟁이지만, 한 번 떨어져나가기 시작하면 다시 따라잡기는 쉽지 않습니다. 이 과정에서 한 공정에서 머무르면서 수율이 안정될 틈이 거의 존재하지 않고, 수율이 안정될 즈음에는 해당 공정은 이미 한물 간 공정일 가능성이 높습니다. 이게 전자 부품 제조사들이 낮은 수율에도 불구하고 더 낮은 공정에 매달리는 이유이고, 부품마다 성능이 달라지는 이유입니다. TSMC 같은 회사가 빼째라 (...)하고 새로운 공정 내놓고, 미리 들어간 회사들이 피보는 이유이기도 하고요.



3. 일반적인 제조 회사들을 이러한 사실을 얼마나 인지하고 있고 어떻게 대처하는가

제조 회사들은 이런 문제를 단순히 운적인 측면으로 두지는 않고, 여러 방법을 통해 생산 과정을 통제하고, 원하는 수율을 얻으면서 안정적인 성능을 가진 부품들을 생산하기 원합니다. 다만 많은 메이저 휴대폰 회사들이 그렇듯이 (삼성 빼고) 공정이 다 다른 회사 (예: TSMC)에서 이루어지기 때문에 어느 정도 통제하는데 한계가 있습니다. 보통 소비자가 갑이 되어서 막 권한을 휘두를 수 있을 것 같지만, 여기서는 TSMC가 갑 같은 을이라서요. 당장 공정을 다른 회사에 맡기려고 하면 디자인부터 고쳐야하는데, 이게 쉬운 일도 아니고, 나름 TSMC가 쌓아온 명성도 있고, 선뜻 바꾸기 힘들어지죠.

애플을 포함해서 많은 회사들이 여러 회사들과 공정 계약을 맺는 방법으로 이런 문제를 해결하려고 합니다. 애플이란 회사가 생산하는 부품이 어마어마한만큼 한 회사에서 다 떠안고 생산하기에는 힘이 부칠 수 있지만 그게 불가능한 것은 또 아닙니다. 그러나, 더 큰 이유로는 애플 입장에서 TSMC 하나에 사운을 걸기에는 좀 도박인 면이 클겁니다. 만약에 기다려봤는데 TSMC가 원하는 수율대로 생산 못하면 큰 일이죠. 이런 것들을 이용해서 삼성하고도 계약하고, 다음 아이폰 7에는 인텔과도 계약할 것이라는 소문도 있고, 생산을 다각화하려고 하는 모양입니다. 돈도 아끼는 점도 있고요. 하나랑 계약하면 독점이 되어서 휘두르기 힘들지만, 여러 회사랑 계약하면 여기는 얼마에 해줬는데 너희는 얼마에 해줄래? 이런 협상을 할 수 있겠죠.

이러면 아무래도 부품들이 다른 공정 (삼성 14nm - TSMC 16nm)으로 만들어지게 되는데, 이들 간의 성능 차이는 어떻게 하나요? 개인적인 상상으로 엔지니어를 갈아넣어서 해결했다고 생각합니다. 우선 디자인에서부터 둘 간의 차이가 거의 없도록 잘 만들고, 해당 AP들을 시스템에서 잘 조절해서 성능이 비슷하게 나오게끔 튜닝했다고 생각합니다. 아니면 애시당초 마진을 크게 잡아서 좀 널널한 클럭에서 돌아가게끔 했던가요.
하지만 1에서 설명드렸듯이 클럭과 파워 둘 다 일정하게 만들기는 쉽지 않습니다. 거기다가 다른 두 공정에서 부품들이 나오는데, 이걸 잘 조절해서 비슷하게끔 만들어서 아예 같은 기종으로 팔고 있다면, 뭐 애플은 대단한 회사입니다. 하지만 DRAM 부품까지 차이를 둔 것은 좀 기분이 그렇네요.

아니면 AMD나 nVidia처럼 비닝*(binning)을 하는 경우도 있습니다. 예를 들어 코어가 여덟게 들어가는 칩들을 생산했는데, 그 중에 테스트 과정에서 코어 하나가 문제가 있는게 발견되면 그 것 포함해서 코어 네 개를 죽이면서 쿼드 (4) 코어 칩으로 팔거나, 더 죽여서 듀얼 (2) 코어 칩으로 팔거나, 이런 식으로요. 가끔 AMD CPU를 사면 (지금도 이러는지는 잘 모르겠네요, 예전에는 확실히 그랬습니다) 듀얼 코어를 샀는데 코어 두 개가 죽은 쿼드 코어 CPU가 오는 경우가 있었는데, 코어 두 개를 살려서 쿼드 코어를 쓰는 사람 이야기도 있고 했었죠. 이런 경우 코어가 문제가 없음에도 불구하고 일부러 죽였거나 (듀얼 코어 CPU 판매량이 더 높아서), 혹은 코어에 문제가 있어서 죽인 경우 일겁니다. 이렇게 하면 회사 입장에서는 수율 걱정 좀 덜 하면서 좀 경제적으로 칩 장사를 할 수 있겠죠. 아니면 다 한 디자인으로 만들어서 성능이 별로인 칩들은 일부러 클럭을 확 죽여서 아예 다른 제품으로 팔 수도 있고요.



4. 뽑기를 방지할 근본적인 대책이 있는가

제가 보기에는 없습니다. 다만 제조사에서 어느 정도 규정치 안에 필수 수치들이 들어가게끔 세팅을 하고 기기들을 파는 것이기 때문에, 단순 성능차를 걱정하신다면 크게 걱정 안하고 사심이 제일이라고 봅니다.

다만, 제품 자체에 결함이 있는 것들이 발견되고 있을 경우, 이런건 테스트가 제대로 안 되고 있음이 확실하니, 시간을 좀 두시고 선각자(?)들의 경험과 조언에 따라 제품을 구입하시면 어떨까요?



5. 테크놀로지와 성능 사이의 관계 속의 헛점

몇몇 군데에서 이런 내용을 봤는데 [4], TSMC 16nm로 만들어진 AP가 삼성 14nm보다 좋을 수도 있다는 것이었습니다. 그런데 이 실험은 몇 개 안되는 기기로 내려진 결과라, 통계적으로 유의하지는 않겠네요.

다만 이런 일이 일어나는 경우를 설명하자면 다음과 같습니다.
2에서 보여드린 분포를 보이는 파트들 가운데 성능이 좋은 것과 성능이 나쁜 것을 각각 뽑아서 비교한 경우. 이러면 정당한 비교라 부르기 힘들 것 같습니다.
혹은 TSMC 16nm가 삼성 14nm보다 우월한 경우일겁니다.

제가 보기에 단순 2nm 공정 차이로 성능을 논하기에는 좀 힘듭니다. 관건은 각 공정에서 얼마나 최적화가 되었냐에 달려있겠죠. TSMC는 확실히 16nm를 안정화하는데 시간을 많이 쓴 것으로 알고 있고, 삼성은 내부적으로 얼마나 시간을 썼는지 확실지는 않지만, 확실히 TSMC가 16nm에 삽질을 많이 한 것은 사실인 것 같습니다 [5]. 모든 이유를 다 알 수는 없지만 현재 결과를 봐서는 거의 비등한 성능을 보여주는 것 같습니다. 이건 결과를 보고 원인을 분석하는 꼴인데, 이유를 알 수 없으니 어쩔 수가 없습니다.

이렇듯이 동일한 시스템에서 부품만 서로 다르게 해서 세팅된 기기들이 비슷비슷한 성능을 보여주는데, 다른 공정에서 만들어진 완전히 다른 전자제품을 순전히 공정 차이로 비교하는 것은 문제가 있는 방법일 수 있다고 봅니다.



[1] http://www.macrumors.com/2015/09/29/a9-chip-split-tsmc-samsung/
[2] http://www.passmark.com/forum/showthread.php?3502-Distribution-of-benchmark-results-for-Intel-i5-2500-CPU
[3] http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=144&tblId=TX_14401_A041
* 한글 표현은 뭔지 잘 모르겠습니다. 아시면 지적해주세요.
[4] http://www.wired.com/2015/10/iphone-6s-a9-battery-life/
[5] http://wccftech.com/tsmcs-16nm-finfet-faces-delays-qualcomm-jumps-ship-samsung/