이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
HLS 도구를 처음 접한 건 학부 고급 디지털 설계 수업에서 Catapult를 이용해 간단한 FIR 필터를 C++ 수준에서 기술하고 RTL로 변환하는 실습이었습니다. RTL을 직접 짜는 것보다 알고리즘 수준에서 먼저 검증하고 합성 파라미터를 바꿔가며 PPA를 탐색할 수 있다는 것이 HLS의 핵심 장점임을 배웠습니다.
루프 언롤링과 파이프라이닝 지시어를 조정하면서 처리량과 면적 사이의 트레이드오프를 시각적으로 확인했습니다. 파이프라인 초기화 간격 설정을 바꿨을 때 성능이 어떻게 달라지는지 수치로 비교했습니다. HLS 산출물이 RTL 수준 최적화와 동등하지 않기 때문에 성능이 임계에 가까운 블록은 직접 RTL을 짜는 것이 여전히 중요하다는 점도 배웠습니다.
이 경험에서 HLS가 탐색 공간을 넓히는 도구라는 시각이 생겼습니다.
HLS 경험에서 C++ 수준에서 먼저 알고리즘을 검증하고 RTL로 내려가는 방식이 설계 탐색 속도를 높인다는 것을 배웠습니다. 합성 전 C++ 시뮬레이션에서 알고리즘 정확성을 먼저 확인하면, RTL로 변환한 뒤 기능 오류가 발생해도 알고리즘 문제인지 변환 문제인지를 구분할 수 있습니다.
C/RTL 코시뮬레이션을 통해 HLS 산출물이 원래 C++ 기준과 같은 결과를 내는지를 자동으로 검증하는 것이 신뢰도를 높이는 방법이었습니다. 검증을 추상화 수준별로 분리하면 어느 단계에서 오류가 생겼는지를 빠르게 격리할 수 있습니다. 이 경험이 HLS를 단순 코드 변환이 아니라 검증 단계를 앞당기는 도구로 보는 시각으로 이어졌습니다.
HLS의 가치는 속도가 아니라 검증 가능한 알고리즘 명세를 가질 수 있다는 것입니다.
HLS를 경험하면서 도구에 종속된 지시어를 남용하면 다른 도구로 이식하기 어렵다는 것을 배웠습니다. 특정 HLS 도구의 pragma로 최적화를 많이 하면 다른 도구로 옮길 때 지시어가 인식되지 않아 산출물 품질이 크게 달라지는 경우가 있습니다. 도구 중립 코딩 스타일을 유지하면서 최적화는 가능한 한 알고리즘 수준에서 먼저 하는 방식이 이식성을 높입니다.
HLS 산출물의 이식성은 최적화를 얼마나 추상화 수준에서 했느냐에 달려 있습니다. 특정 도구의 pragma에 의존한 최적화와 알고리즘 구조 개선으로 한 최적화는 다른 도구에서 결과가 다릅니다. 도구 선택이 바뀌어도 알고리즘의 품질은 코드 구조에 남습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 회로설계 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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