이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 프로젝트에서 AI 추론 가속 블록 설계를 맡으며 팀 방향을 잡는 경험을 했습니다. 기존 코드 경로가 세 가지 제안으로 갈렸는데, 저는 먼저 성능·면적·전력 세 축의 기준표를 만들어 팀원 모두가 같은 잣대로 토론하게 했습니다. 기준표 없이 구두로만 비교할 때는 각자의 직관이 달라 합의가 어려웠는데, 표를 공유하니 이견이 빠르게 좁혀졌습니다.
레이 트레이싱 BVH 순회 부분은 직접 RTL 프로토타입을 짜서 레이턴시 수치를 제시했고, 그 데이터를 근거로 병렬 처리 방향이 결정되었습니다. 최종적으로 면적 10% 절감과 추론 처리량 1.4배 향상을 확인했고, 데이터 기반 합의 문화가 리더십의 핵심이라는 결을 배웠습니다.
새로운 GPU 기능 개발에서 본인 사례로 닫은 건 여러 후보 중 방향을 결정하는 과정에서 기준을 명확히 한 경험이었습니다. AI 추론 가속 블록 설계에서 세 가지 제안이 나왔을 때 어떤 기준으로 방향을 정할지가 먼저였습니다.
각 제안의 성능·면적·일정 영향을 정리해서 비교했고, 일정 안에 검증까지 완료할 수 있는지가 핵심 기준이었습니다. 기준이 명확해지니 팀 의견이 빠르게 모였습니다. 방향을 정하는 것은 선택의 문제가 아니라 기준을 먼저 공유하는 것이라는 결이 생겼습니다.
이후에는 여러 후보를 놓고 논의할 때 먼저 어떤 기준으로 결정할지를 확인하는 방식이 자리 잡았습니다.
새로운 GPU 기능 개발에서 측정 결과로 닫은 건 AI 추론 블록의 성능 목표 달성을 수치로 확인한 경험이었습니다. 인턴 프로젝트에서 설계한 추론 가속 블록의 처리 속도를 기존 코드 경로와 비교했습니다.
목표로 했던 처리량 개선이 시뮬레이션 결과에서 확인됐고, 면적이 얼마나 늘었는지도 함께 기록했습니다. 기능 요구사항을 충족하면서 목표 성능 범위 안에 들어온 것이 설계 결과로 남았습니다.
새로운 기능 개발에서 좋은 결과는 기능이 동작하는 것이 아니라 목표 수치를 충족했다는 것이라는 결이 남아 있습니다. 수치 목표가 없으면 충분히 좋은지를 판단하기 어렵습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 회로설계 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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