IoT나 웨어러블 반도체 칩에서 임베디드 메모리가 중요한 이유는 소비 전력과 제조 비용, 제품 크기에서 유리하기에 그렇습니다. 특히 전력 절약이란 점에서 장점이 큽니다. 외부 메모리에 연결하는 것보다 임베디드 메모리를 쓰는 것이 전력 소비량이 훨씬 적습니다. 

웨어러블 IoT용 MCU의 사례

2014년에 요코하마에서 개최된 반도체 칩 컨퍼런스 Cool Chips에서 인텔은 쿼크 기반의 SoC인 Quark SoC X1000에 대해 설명했습니다. 거기서 Michael McCool(Principal Engineer, Developer Products Division, Technology Pathfinding and Innovation, Intel)은 임베디드 칩에서 CPU 코어는 전력 사용량이 가장 낮은 부분으로 이루어졌으며 DRAM 인터페이스가 가장 많은 전력을 소비한다고 설명했습니다. Quark SoC X1000은 그래서 512KB의 임베디드 SRAM을 내장해 외장 DRAM을 쓰지 않고도 SRAM을 작업 메모리로 쓸 수 있는 스펙이었습니다. 퀴리는 이를 더욱 진행해 보다 작은 용량의 작업 메모리 SRAM을 탑재한 스펙이라 봅니다. 참고로 인텔은 에디슨에서실버몬트 CPU 코어를 탑재한 SoC를 사용했으며 이는 MCU의 범주에서 벗어나는 것입니다. 

스토리지 플래시 메모리를 MCU에 통합하는 건 제조 비용에서 유리합니다. 칩 1개의 단가가 극단적으로 낮은 경우가 많은 IoT에서 비용 절감은 중요합니다. 

Quark X1000에는 외장 DRAM을 사용하지 않는 옵션도 준비했으나 작년까지만 해도 스토리지를 외부에 두는 식이었습니다. 인텔의 제조 공정에선 임베디드 플래시 솔루션이 없었기 때문입니다. 그래서 인텔이 쿼크를 발표해도 플래시까지 임베디드로 할 수 있는 MCU 제품을 갖추진 못했습니다.

만약 인텔이 임베디드 플래시를 만든다면 그것은 앞으로 IoT(The Internet of Things) 시장에 본격적인 반도체 제품을 투입한다는 것을 의미합니다. 또 그것을 위해 반도체 공정 기술에도 크게 손을 댔다는 이야기이기도 합니다. 물론 임베디드 플래시 기술이 있는 다른 파운드리에 퀴리의 제조를 위탁할 가능성도 있지만, 그 경우에ㅗ 중장기적으로는 직접 만들 수 있게 했을 가능성이 높습니다.

원래 임베디드용 프로세스 기술은 PC나 모바일 CPU나 SoC의 프로세스 기술과는 필요한 요소가 다릅니다. CPU과 SoC는 로직 프로세스만 제공하면 되지만 MCU는 임베디드 플래시가 거의 필수이며 애플리케이션에 따라서는 아날로그 회로를 통합하는 것도 중요합니다. 대형 파운드리에서도 이러한 프로세스 기술 옵션은 보통의 로직 과정보다 몇세대 늦게 제공됩니다. 그래서 임베디드, IoT 전용 프로세스 기술 세대는 로직 프로세스 세대보다 꽤 늦을 수밖에 없습니다. 

위 이미지는 TSMC가 작년의 ARM Techcon에서 설명한 프로세스의 확장 기능과 제공하는 프로세스 세대의 차트입니다. MCU용 임베디드 플래시는 이 단계에서 65/55nm 공정까지 제공이 가능한 것으로 나타났습니다. 실제 상황에선 많은 MCU 제품이 180/150nm이나 90/80nm 공정의 세대로 만들어지며 65/55nm의 MCU는 아직 막 시작하고 있습니다. 이처럼 첨단 로직 프로세스와 IoT 전용 프로세스에는 차이가 있으며 제품에 사용되는 프로세스 기술에도 차이가 있습니다. 

시장에 따른 프로세스 기술의 적용

그러나 IoT의 인기에 따라서 파운드리도 IoT용 프로세스 확장의 제공을 늘리는 방향으로 가고 있습니다. 그래서 IoT/임베디드용 프로세스 기술은 로직 부분의 미세화가 급속히 진행될 것으로 보입니다.

메모리 시스템이 근본적으로 다르기에 MCU 타입의 제품과 CPU 기반의 SoC는 메모리의 용량에 차이가 있습니다. 임베디드 메모리의 MCU에서는 통상적으로 몇십 KB의 작업 메모리와 몇 MB까지의 스토리지를 다르지만 외장 메모리를 쓰는 SoC는 몇백 MB의 작업 메모리 DRAM과 몇 GB의 낸드 플래시 스토리지를 씁니다. 두 조합에서 메모리에 큰 차이가 나는 것입니다. 디지털 카메라용 MCU를 보면 작업 메모리는 온 칩이지만 스토리지는 외장 낸드 플래시를 쓰는 경우도 있습니다. 또 DRAM 인터페이스를 갖고 있으면서 임베디드 SRAM을 사용할 수 있는 Quark SoC X1000 같은 방식의 제품도 있습니다. 그래서 단순하게 나눌 순 없으나 일반적으로는 위와 같은 식으로 구분됩니다.

메모리의 차이 때문에 MCU와 CPU(MPU)는 실행되는 OS나 소프트웨어 스택이 다릅니다. 외부 메모리 SoC에선 안드로이드나 iOS처럼 메모리 사용량이 높은 복잡한 OS를 실행할 수 있습니다. 그에 비해 내장 메모리 MCU에선 메모리의 사용량이 적은 임베디드/리얼타임 OS만 실행할 수 있습니다. 이것이 MCU와 CPU(MPU)의 큰 차이입니다.

ARM의 솔루션에선 Cortex-M 패밀리가 MCU 타입, Cortex-A 패밀리가 CPU 타입입니다. 그래서 Cortex-M 패밀리에선 대용량 메모리와 기능이 풍부한 OS를 쓰는 데 필수적인 메모리 관리 유닛이 없습니다. Cortex-M은 아예 임베디드 메모리와 임베디드/리얼타임 OS를 목표로 설계돼 있습니다. ARM의 솔루션에서는 분명하게 OS와 기능의 범위에 따라 Cortex-M과 Cortex-A로 구분되어 있습니다.

웨어러블에서 운영체제의 구분. 임베디드/리얼타임 OS는 Cortex-M, 리눅스나 안드로이드는 Cortex-A로 구분됩니다.

웨어러블에선 OS에 따라 웨어러블 디바이스의 범위가 다릅니다.

인텔은 이번 퀴리에서 임베디드/리얼타임 OS의 MCU를 위한 제품을 제공할 생각이 있음을 밝혔습니다.

앞으로는 차세대 비휘발성 메모리로 IoT가 극적으로 바뀔 것 

MCU의 임베디드 메모리에 존재하는 이러한 제약은 IoT의 소프트웨어 스택과 프로그래밍 모델의 장벽이 되기도 합니다. 그러나 메모리 업계에선 이러한 한계도 앞으로 해결할 수 있다고 생각하고 있습니다. 로직에 넣기 쉬운 새로운 종류의 비휘발성 메모리를 임베디드 플래시 대신 MCU에 포함시키는 것이 가능하기 때문입니다. 실제로도 그런 시도와 제품화가 그동안 여러번 벌어졌으며 그런 움직임이 본격적화될 수 있습니다.

작년 8월에 열린 플래시 메모리의 컨퍼런스 Flash Memory Summit 2014에서는 IoT 디바이스를 위한 비휘발성 메모리의 가능성을 살펴보는 세션이 열렸습니다. RRAM(또는 ReRAM, Resistive RAM: 저항 변화 메모리)이나 "STT-RAM(또는 STT-MRAM, Spin-Transfer Torque RAM: 스핀 주입 메모리) 등 차세대 비휘발성 메모리를 IoT용 반도체 칩으로 통합하는 가능성이 거론되었습니다. 이러한 새로운 메모리 기술은 메모리 용량을 크게 늘릴 뿐만 아니라 성능도 높이게 됩니다.