이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 과제로 캐시 크기와 연상 방식 조합에 따른 미스율 변화를 분석했습니다. 조합이 20가지가 넘어 전수 시뮬레이션은 시간이 부족했고, 저는 먼저 핵심 변수 두 개를 고정하고 나머지를 바꾸는 방식으로 탐색 범위를 좁혔습니다. 벤치마크 별 민감도를 먼저 파악하니 중요하지 않은 변수를 빠르게 제외할 수 있었습니다. 중간 결과를 표로 정리해 멘토님과 공유하면서 불필요한 방향을 조기에 걷어냈고, 결국 전체 탐색의 30% 범위에서 최적 후보를 찾았습니다. 대규모 탐색에서는 변수 중요도 순서를 먼저 파악한 뒤 범위를 좁히는 것이 시간 효율을 크게 높인다는 결을 배웠습니다.
인턴 과제에서 캐시 파라미터 탐색을 마치고 결과를 어떻게 정리할지 고민했습니다. 단순히 '최적 설정은 X이다'라고 보고하면 다른 제약 조건이 바뀌었을 때 쓸 수 없는 결과입니다. 면적 대비 성능을 축으로 Pareto 곡선을 그렸더니, 면적을 10% 더 써서 성능을 7% 올리는 설계 지점과 면적을 최소화하면서 성능 손실이 3% 이하인 지점이 명확히 구분됐습니다.
요구 사항에 따라 어느 지점을 선택할지가 달라지기 때문에 곡선 형태로 보는 게 더 유용했습니다. 측정 결과는 하나의 최적값보다 트레이드오프 곡선이 더 많은 정보를 담습니다. 이 경험에서 설계 공간 탐색의 결과는 수치와 함께 트레이드오프 구조로 제시하는 것이 실제 결정에 도움이 된다는 걸 배웠습니다.
학부 수업 과제에서 파이프라인 설정 조합 30가지를 전수 시뮬레이션으로 탐색했는데, 각 시뮬레이션이 수십 분씩 걸려 전체가 이틀이 넘었습니다. 처음부터 모든 조합을 동등하게 탐색한 게 문제였습니다. 이후 멘토님으로부터 우선 민감도가 높은 변수를 먼저 탐색하고, 무반응 구간은 빠르게 건너뛰는 방식을 배웠습니다.
민감도 높은 변수를 먼저 고정하면 나머지 조합 공간이 크게 줄어든다는 걸 경험했습니다. 전수 탐색은 확실하지만 항상 최선은 아닙니다. 이 경험에서 설계 공간 탐색은 탐색 전략 자체도 설계 대상이라는 걸 배웠습니다. 어디를 먼저 탐색할지 아는 것이 탐색 효율을 가릅니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정설계 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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