오픈엣지테크놀로지
라이센스(72%, DRAM IP), 유지보수(27%), 로열티(1%) / 주요고객사 : Fabless, Design House, IDM / DDR Memory Controller, On-Chip-Interconnect, DDR PHY
· 시스템반도체 IP : Memory IP, AI Platform IP
* Memory IP : DDR Memory Controller, On-Chip-Interconnect, DDR PHY
* DDR Memory Controller : 프로세서(AP,CPU,GPU, NPU)들이 DRAM에 접근하기 쉽게 만듦
* On-Chip-Interconnect : if SoC, 여러 개의 로직칩 to 하나의 메모리 > 명령 과부하로 동작느려짐 > 데이터전송 효율화
* DDR PHY : DDR Memory Controller가 일잘 할 수 있게 시간, 타이밍 맞춰줌
* AI Platform IP : NPU(Neural Processing Unit, AI 프로세서, AI가속기) > 단순 연산(덧셈, 곱셈) 알고리즘 구성 > 특징 : 연산량, 데이터량 매우 큼
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· 유지보수
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· 로열티 : 로열티 수수료 = 칩 생산량 x 칩당 수수료 > 초창기 라이센스 수익 대부분 > 업력 쌓일 수록, 로열티 비중 높아짐
기회
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리스크
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업데이트 :
주주구성(23.12월 기준) :
오픈엣지테크놀로지
1. Memory IP : DDR Memory Controller + On-Chip-Interconnect + DDR PHY
오픈엣지테크놀로지는 시스템반도체 IP를 판매하는 업체인데요. 시스템반도체 생태계를 보면, 동사가 정확히 어떤 일을 하는지 알 수 있어요. 아래 그림을 보시죠. Logic IP에 속한 맨 앞단 사업이 오픈엣지테크놀로지가 속한 곳입니다. 동사가 IP를 팹리스(Fabless) 업체에 판매를 하면, 팹리스 업체는 동사의 IP를 갖고 회로를 설계하죠.
IP(Intellectual Propert)란 지적(Intellectual) 재산(Property)를 의미하죠. 즉, 무형자산입니다. 그래서, 오픈엣지테크놀로지의 수익은 라이센스, 로열티 판매수익으로 이루어져 있어요. 팹리스 업체가 동사의 IP를 가져다 쓰면, 그때 라이센스 비용이 청구가 되죠. 여기서 끝이 아니에요. 완성품(Device)로 판매가 될 때마다 '총 로열티수익=칩생산량x칩당 로열티'를 기준으로 로열티 수수료도 받죠. 처음에는 라이센스 수익이 크지만, 업력이 쌓이면, 시중에 디바이스가 많이 팔리기 때문에 로열티 비중이 높아지는 경향이 있어요.
정리
시스템반도체 IP : 팹리스업체에 로직설계방법 판매 > 수익 = 라이센스비용+로열티 수수료
* 로열티 수수료 = 칩 생산량 x 칩당 수수료 > 초창기 라이센스 수익 대부분 > 업력 쌓일 수록, 로열티 비중 높아짐
그럼, 오픈엣지테크놀로지는 어떤 시스템반도체 IP를 갖고 있을까요? 주력은 메모리칩, 특히 DRAM IP입니다. 우선, DRAM은 Dynamic Random Access Memory의 약자로 디바이스 전원이 켜져있을 때만 작동하는 칩이죠. 다이나믹하게 빠르다는게 특징이에요. 동사의 1. DDR Memory Controller IP는 프로세서(AP, CPU, GPU, NPU 등)가 DRAM에 쉽게 접근할 수 있도록 DRAM을 조정하는 IP입니다.
두 번째는 2. On-Chip-Interconnect IP 입니다. SoC(System on Chip)은 다양한 로직칩들이 하나의 메모리칩에 올라가 있는 구조인데요. 여러 개의 프로세서들이 들어가 있으니 서로 명령하느라 중첩이 생기겠죠. DRAM은 여러 명의 리더들이 있으니 힘들어요. 어쩌겠어요. 시킨대로 해야지. 그래서, On-Chip-Interconnect의 주요 역할은 프로세서들이 DRAM에 명령할 때, 데이터전달 시간지연 최소화, 전송효율화를 집중적으로 개선시킵니다.
세번 째는 3. DDR PHY는 처음 IP였던 DDR Memory Controller를 돕는 역할을 해요. DDR Memory Controller는 앞서 프로세서들이 DRAM에 쉽게 접근할 수 있도록 돕는 역할이라고 했죠. 이때 중요한 것은 고속으로 접근할 수 있느냐입니다. 그래서, DDR PHY는 이러한 데이터가 오고 가는 시간 타이밍을 조절해주는 IP입니다.
2. AI Platform IP : NPU IP
오픈엣지테크놀로지는 NPU에 집을 하고 있어요. NPU(Neural Processing Unit)는 'AI 전용칩' 이라고 이해하면 되는데요. NPU는 머신러닝, 딥러닝 작동방식으로 인간의 뇌가 학습하는 방식을 그대로 칩에 심어 넣어논 것이에요. '학습-추론-검사-학습-추론-검사 ···' 이런식으로 계속 나아가죠. 즉, 인간의 뇌가 가장 효율적으로 학습한다는 것을 전제로 AI를 학습시키자라고해서 태어난 것이 NPU인 것입니다.
NPU가 잘 작동하기 위해서는 고성능의 DRAM이 필요해요. 예를 들면, DRAM에 저장된 데이터를 기반으로 NPU가 학습하기에 빠르게 메모리데이터 전달이 중요하죠. 또, NPU가 연산을 하고 난 후의 가공된 데이터가 DRAM에 새롭게 저장되고요. 이를 반복합니다. 단순해보이지만, 엄청난 연산량이 필요하기 때문에 저전력, 고성능이 중요합니다.
정리
NPU(Neural Processing Unit) : AI 전용칩(인간의 학습방식 : 학습-추론-검사-학습-추론-검사---반복)
연구실적으로 보는 오픈엣지테크놀로지의 현 주소 :
개인적으로 오픈엣지테크놀로지의 연구실적과 연구계획을 보면 동사의 현 상황과 미래 비전이 보인다고 생각을 하는데요. 같이 몇 개만 살펴볼까요.
동사의 시스템반도체 IP는 DRAM 위주라고 해도 무방한데요. DRAM은 최근 AI전용칩에 필수적으로 쓰이고 있어요. AI의 연산은 엄청난 훌륭한 알고리즘이 아닌 빅데이터를 단순한 덧셈, 곱셈 연산으로 계산하는 것인데요. 다만, 엄청나게 많은 연산량이다 보니 저전력, 고효율이 중요합니다. 칩의 리더인 프로세서가 DRAM에 메모리를 요청하거나 보낼 때, DRAM이 이를 받쳐줘야 연산을 빨리할 수가 있겠죠. 아래 R&D를 보더라도, 하드웨어 가속기의 데이터를 메모리에 저장하고, 필요할 때는 추출하는 식의 빠른 IP설계를 개발한 것으로 나와있습니다.
오픈엣지테크놀로지에 대한 지속적인 업데이트는 맨 위 상단을 참고하면 유익합니다 :)
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