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무어의 법칙은 실패하는가?

무어의 법칙은 실패하는가?  계속하는 방법?

 

 

 

 

어제 "2021 Global High-Tech Leadership Forum-Global CEO Summit & Global Distribution and Supply Chain Leadership Summit"에서 Cadence의 글로벌 부사장 Shi Fengyu는 위의 문제에 대해 생각하고 공유했습니다.

 

이 회의에서 Shi Fengyu"200,000년 전 사람과 200,000년 전 사람의 삶의 변화는 전혀 없습니다. 그러나 200,000년 전의 사람과 20년 전의 사람을 비교할 때 이 격차를 찾는 것은 상상할 수 없습니다. 그 이유의 상당 부분은 무어의 법칙이 인류의 발전을 가속화하기 때문입니다.

 

Shi Fengyu의 관점에서 칩 제조업체는 무어의 법칙을 따라잡기 위해 다양한 수단을 사용했지만 무어의 법칙 의 배가 효과가 둔화되기 시작한 것은 여전히 피할 수 없습니다. . 확실히 무어의 법칙의 발전 속도가 점점 더 어려워지고 있음을 증명하는 실제 데이터가 있습니다그러나 각계각층의 전문가들은 무어의 법칙을 이어가기 위해 열심히 노력하고 있습니다.

 

마지막으로 Shi Fengyu"Internet of Everything" 이후의 모든 것은 반도체를 필요로 하며 더 나은 삶에 대한 인간의 열망과 요구는 무어의 법칙을 계속 이어나가기 위해 인간이 열심히 일하도록 영감을 줄 것이라고 말했습니다.

 

 

 

무어의 법칙은 실패하는가?  계속하는 방법?

 

(1) 무어의 법칙은 인간 발달을 가속화한다

 

오늘은 28년 동안 반도체 업계에 몸담아온 제 최근의 생각을 보고서를 통해 여러분과 공유하려고 합니다. 갑자기 뭔가 명확하게 보았는데 옳고 그른지 잘 모르겠습니다. 자료를 빌렸습니다. 여러분과 공유하기 위해 Cadence에서 제공합니다. 논의해 보겠습니다.

 

내가 무슨 생각을 하고 있니삶에 대해 생각하고 인간에 대해 생각하십시오.

 

200년 전 사람들과 20만 년 전 사람들의 삶의 차이점은 무엇입니까솔직히 말해서 차이는 없습니다. 사용할 수 있는 도구 유형이 조금 더 있습니다.

 

20만 년 전 인간과 2만 년 전 인간의 삶의 차이는 무엇입니까사람들은 2만 년 전에 그림을 그리기 시작했고 조상을 숭배하고 기억하기 시작했습니다. 2만 년 전의 인류는 2천 년 전의 인류와 어떻게 비교됩니까농업과 글쓰기는 2,000년 전에 시작되었으며 더 정교한 예술적 창조물이 생기기 시작했습니다. 200년 전 인류와 비교하면 어떻습니까산업 혁명은 200년 전에 시작되었습니다거의 수십 년 후, 전기도 등장했습니다.

 

그러나 200년 전 인류와 20년 전 인류를 모두가 비교할 때 이 격차가 상상할 수 없음을 알게 될 것입니다.

 

20년 전만 해도 스마트폰이 없었고 알리페이와 위챗페이도 없었다하지만 2년 전이라면? 200만 년 전, 20만 년 전, 200만 년 전, 20년 전, 2년 전 그리고 미래의 세상은 어떤 모습일까요왜요?

 

나는 그것을 조금 알아 냈습니다. 그것은 이 노신사(고든 무어)와 관련이 있습니다내가 물리학을 공부할 때 그는 기본적으로 신과 같았습니다. 1965년에 집적회로 개발에 대해 말씀하셨는데, 당시에 잠시 후 "2년마다"라고 말씀하셨는데 저는 18개월 동안 타협을 했습니다. 18개월에서 2년마다 동일한 칩에서 기본적으로 동일한 비용으로 연결할 수 있는 트랜지스터의 수는 2배가 되어야 합니다. 이것이 소위 "무어의 법칙"입니다.

 

공학과 물리학을 공부하는 사람이라면 누구나 그것이 관찰 가능해야 하고 계산 공식이 있어야 한다는 것을 압니다엄밀히 말하면 무어의 법칙은 법칙이 아니라 관찰의 결과입니다나중에 이 관찰의 결과는 예측이 되었고 예측은 인텔의 기업 사명이 되었습니다. 20, 30년이 지나면 반도체 산업의 사명이 되었고, 우리 각자의 사명이 되었습니다. 모두가 무어의 법칙을 이야기하고 있습니다.

 

1965년부터 2016년까지(정수값) 나누면 칩이 170억배 증가했는데 상상도 할 수 없는 일이지만 애플의 M1 CPU에 내장된 트랜지스터의 수는 약 160억 개다이 법칙은 18개월 만에 두 배로 증가합니까, 아니면 24개월 만에 두 배가 됩니까이것이 중요한 것이 아니라 그 크기가 우리가 매일 사용하는 제품에 반영된다는 것이 중요합니다.

 

그래서 지난 몇 년 동안 20년 또는 2년 전에 그러한 급속한 발전이 있을 것입니다. 그리고 그것의 대부분은 무어의 법칙 때문입니다.

 

(2) 무어의 법칙은 어떤 문제에 부딪혔습니까?

 

무어의 법칙은 매우 선형적으로 보이지만 실제로는 전혀 선형적이지 않습니다. 실제로는 지수 곡선입니다. 수직 방향으로 가속되어 가고 있습니다요즘 장난 많이 치는데 올라간 지스팟은 어디많은 사람들이 그것이 2045년에 나타날 것이라고 말합니다. 우리는 무어의 법칙의 발전과 2045년까지 세상의 삶이 어떻게 될지 기대해 볼 수 있습니다.

 

몇 년 전부터 신문과 잡지의 모든 사람들은 많은 사람들이 무어의 법칙이 더 이상 계속될 수 없다고 언급하는 것을 보게 될 것입니다벽에 부딪힐 것입니까누구나 처음에는 따라잡을 수 없기 때문일까요?

 

물론 이 단계가 점점 더 어려워지고 있음을 증명하는 실제 데이터가 있습니다.

 

각 노드의 시점은 차례로 증가하는데, 2년에 한 번씩 노드가 있는 것으로 나타났는데, 14nm에서 10nm7nm가 더 느려졌다칩의 크기, 얼마나 큰 칩을 만들 수 있습니까사실 빛에 의해 결정되는데, 현재 약 3.3cm x 3.3cm 칩이다사진의 빨간 점은 서버급 칩의 크기인데, 당시 시장을 주도한 CPUGPU는 라이트 로봇과는 거리가 멀었다하지만 2016년부터 2017, 2018년 사이 우리는 천천히 빛의 한계를 돌파하기 시작했습니다.무어의 법칙이 문제를 일으켰는지, 그것이 우리 삶에 영향을 미쳤는지 살펴보는 또 다른 관점입니다. 더 높은 성능과 더 높은 컴퓨팅 파워를 가진 칩이것은 우리의 전체 기술 발전을 늦추므로 모두가 걱정하고 있습니다.

 

왜 점점 더 느려지는 걸까요또한 지난 몇 년 동안 어떤 문제가 발생했는지 살펴볼 수 있습니다.

 

1965년부터 0.35um, 0.25um, 0.18um까지는 문제가 없었고 대부분이 공학적 문제였고 공학적 문제는 열심히 일하면 풀 수 있었다.

 

다음으로 신체적 문제가 발생합니다.

 

무어의 법칙은 실패하는가?  계속하는 방법?

 

우선 인터넷에 연결합니다칩은 점점 더 작아지고 더 많은 트랜지스터가 연결됩니다.알루미늄 배선을 사용하면 전자 마이그레이션 문제가 빠르게 발생하고 전력이 더 짧아집니다.칩은 몇 년 후에 부서지며 또한 문제가 발생합니다. 리소그래피 머신.원래의 리소그래피 머신 광원은 충분히 얇지 않습니다.193으로 변경하려면 반도체 제조 공정에서 알루미늄에서 구리로 변경해야합니다.이것은 제조 공정에 매우 큰 도전입니다.

 

일부 렌즈와 광학계가 있기 때문에 더 얇아져야 하는 부분이 있기 때문에 모두가 전체 구조를 살펴봅니다.193nm 광원의 경우 한계가 약 45nm이므로 축소할 방법이 없습니다현재 일부 똑똑한 사람들은 렌즈를 해결할 수 없다고 생각하고 있습니다. 렌즈와 마이크로칩 사이에 물 한 방울을 추가하면 물이 굴절되어 45nm에서 아래로 줄어들 수 있으므로 결국 침지 조명

 

28nm를 달성하다가 문제가 생겨 전기가 새기 시작해서 소재를 바꿔야 했습니다원래는 실리콘 부분 산화물이고 중간에 절연층을 교체해야 하는 방식인데, 이러한 교체는 물리학 및 제조 공정상의 난제를 나타내며 다양한 실험이 이루어지고 있습니다.

 

더 내려가면 2D가 누수와 품질 문제를 해결할 수 없다는 것을 누구나 알겠지만 FinFET이 나오면 트랜지스터 자체의 구조가 날개처럼 3D가 된다광원이 풀리지 않아서 10nm, 7nm부터 여러겹의 빛으로 선을 그려야 하는데 원래 선을 그리면 해결이 되는데 지금은 빛 자체가 선보다 굵어져서 어떻게 해야 할까요? ? 왼쪽은 1, 오른쪽은 1회 노출 중간에 남겨진 작은 갭이 정확히 6nm이지만 공정 비용이 매우 높다.

 

온갖 물리적인 문제들이 끝없이 나타나고 있고, 우리는 풀어야 할 문제들이 더 많다는 것을 알 수 있습니다그러나 요점은 이러한 문제가 해결되었다는 것입니다.

 

가운데 축은 이 문제를 해결하기 위해 Cadence가 작성한 라인의 수입니다."0.35um"부터 오늘날까지 10nm7nm를 달성할 때 수십만 라인과 수백만 라인의 원래 프로그램은 아마도 수십만 라인에 도달했을 것입니다. , 자율주행차를 이기는 것은 전혀 어렵습니다.

 

제조 공정의 관점에서든 EDA 프로그래밍의 관점에서 보아도 각 트랜지스터의 비용은 상승하기 시작했고 비용은 바닥을 쳤습니다. 동일한 문제가 발생합니다.

 

1965년 바닥까지 각 트랜지스터의 가격은 시대마다 떨어졌기 때문에 생각할 필요가 없습니다. 이 프로세스를 사용할 수 없다면 다음 프로세스로 넘어갈 수 있습니다. 양이 많지 않아 돈을 절약할 수 있다 이것이 지난 수십 년 동안의 반도체 발전의 진정한 법칙이다.

 

하지만 20nm, 16nm 이후에는 원가가 오르기 시작했고, 대부분의 직장인들은 차세대 공정을 써야 하나, 이를 사용하면 어떤 이점이 있고, 어떤 비용이 절감되는지 스스로에게 묻기 시작했습니다. , 당신의 비용은 점점 더 높아지고 있습니다, 당신은 할 수 있습니까?

 

20nm때도 업계에서 많은 토론회에 참여했는데 반도체, 특히 실리콘이 거의 막바지에 다다르고 있다고 느끼는데 원가가 오르면 이 공정 기술을 사용하는 회사가 몇 개나 될까요?

 

16nm에서는 기본적으로 여러 휴대폰이 완료되지 않았지만 10nm에서는 여전히 사람이 있었습니다그래서 어떤 사람들은 5nm3nm와 같은 미친 기술에 대해 생각하기 시작했습니다. 계속해서 노출하고 더 많은 새로운 구조를 사용하는 방법을 찾고 싶다면 누가 그것을 사용할 수 있습니까오늘날 중국에는 16nm FinFET 이상을 설계하는 회사가 거의 50개에 가깝습니다.이것은 중국의 데이터일 뿐입니다.

 

많은 사람들이 좋은 날이 끝날 것이라고 생각할 수 있습니까상설 연회는 없습니다.

 

제가 1990년에 미국에서 공부할 때 교수님은 위대하신 분이셨는데, 수업시간에 "얘들아, 실리콘은 무용지물인 것 같으니 빨리 다른 길을 찾아봐"라고 말씀하신 적이 있다다행히 나는 그의 말을 듣지 않았어, 내가 그의 말을 들었다면 지금 후회하고 있을지도 모른다.

 

그는 왜 그렇게 말합니까방금 본 육체적인 어려움 때문입니다과학적 연구의 관점에서 이러한 것들이 해결되지 않거나 해결 후 경제적 이익이 없을 수 있으므로 서둘러 다른 자료를 살펴보고 소프트웨어를 찾으십시오. 30년 전만 해도 나는 청년이었고 지금은 중년이고 무어의 법칙은 아직 살아 있습니다.

 

1955년 이후 세계 반도체의 산출량, 1980년대에는 반도체가 To B 시장, 메인프레임, 통신, 스위치에 쓰이게 되었고, 1990년대부터 To C, PC가 등장하고 점차적으로 몇 배나 규모는 이전 메인프레임과 다릅니다. 일단 수량을 확보하면 매우 높은 R&D 비용을 상각할 수 있는 방법이 있습니다.

 

2016년 이후에는 To BTo C가 동시에 나왔는데, 이때 클라우드가 있다. 데이터센터에 몇 개의 반도체가 필요한지 생각해 보라과거에는 4G/5G 기지국에 얼마나 많은 반도체가 필요한지 상상할 수 없었습니다.

 

휴대폰과 단말기는 또 다른 성장의 물결을 가져왔고 우리는 지금 이 성장의 물결을 즐기고 있습니다이들성장과 방금 말한 경제적 이익의 차이점은 무엇입니까한 차원의 크기만을 나타내는 것은 아닙니다오늘 DVD 플레이어를 사면 다음 세대에 사고 싶을 때 여전히 DVD 플레이어가 될 것입니다. 기본적으로는 TV를 보고 영화를 보고 있습니다. 가격이 더 비싸지므로 절대 사지 않을 것입니다더 많은 비용을 지불하고 싶을 때는 무어의 법칙을 따라 진행해야 하며 비용은 줄어들 것입니다.

 

지금 가장 큰 차이점은 무엇입니까휴대전화는 단순한 엔터테인먼트 단말기가 아닙니다.클라우드든 5G이든 휴대전화가 가져오는 부가가치는 경제 전체와 개인 생산성을 위한 부를 창출하는 도구가 되었기 때문에 가치는 처음부터 끝까지 문제가 되지 않아야 합니다. 이것이 지금 반도체가 번성하고 모두가 낙관적인 이유입니다.

 

지금 모든 예측을 보면 2020년부터 2030년까지 반도체의 생산량은 5000억 달러에서 1억 달러로 두 배가 되어 매우 거대한 산업이 될 것입니다내 개인 산업에 관한 한 1억 달러 규모의 산업에 베팅하지 말고 세계에서 가장 똑똑한 사람들에 대해서도 베팅하지 마십시오가장 똑똑한 사람들은 이제 무어의 법칙에 뛰어들어 삶을 지속하기를 원합니다. 2030년 이후 미래에는 To BTo C가 아닐 수도 있다. '만물 인터넷'은 모든 것이 반도체를 필요로 하므로 "더 나은 삶에 대한 인류의 갈망과 요구는 무어의 법칙을 이어갈 것이다."

 

 

 

(3) 무어의 법칙을 계속하는 방법

 

지금까지 우리는 주로 리소그래피, 신소재 또는 모두가 더 꿈 같다고 생각하는 프레임워크에 의존하는 무어의 법칙을 계속해야 합니다팹은 소프트웨어로 설명되는 일련의 프로세스를 설계합니다. 이것은 완전히 연속적인 것이 아니라 연속적인 프로세스이기도 합니다가장 큰 문제는 모든 사람이 일부 중복을 남겼는데 이러한 중복이 무어의 법칙과 같은 어려운 상황에서 존재해서는 안 된다는 것입니다따라서 칩 설계 제조업체, EDA 회사 및 팹은 협력 링크에서 일부 가치를 추출/압축하는 방법을 찾기 위해 긴밀히 협력해야 하며 무어의 법칙을 한 세대 또는 두 세대 앞으로 전진시킬 방법을 찾아야 합니다이러한 중복성과 효율성을 과소평가하지 마십시오.기업과의 협력은 반 세대 이상 지속될 수 있습니다.

 

다음 단계에서는 시스템으로 이동합니다그것이 반도체든 칩이든 궁극적으로 시스템을 섬기게 될 것이다 우리가 그것을 시스템에서 끌어낼 수 있을까?

 

그것이 무어의 법칙에 대한 것입니다. 다음으로 무어의 법칙은 모든 종류의 문제에 직면하게 될 것이라고 말하고 싶습니다. 이러한 문제는 세계에서 가장 똑똑한 사람들이 해결해야 하고 많은 돈이 투자되어야 합니다하지만 지금 생각해보면 앞으로 5~10년 안에 빛을 보게 될 것인데, 모두가 나와 같은 나이라면 은퇴할 때까지 일할 수 있을 것이다무어의 법칙이 계속될 수 없다 하더라도, 여전히 10년 또는 20년의 수명은 계속될 수 있습니다.

 

다음으로 어떤 문제가 발생하는지 이야기해 보겠습니다이것은 무어의 법칙 자체에 기인한 문제가 아니라 무어의 법칙이 가져온 복잡성과 비용 법칙에 의해 야기되는 문제이다포함: 제조 주기가 점점 더 빨라지고 설계 효율성이 점점 더 길어지고 실수를 하는 데 비용이 많이 듭니다.

 

예를 들어 생산을 위해 팹으로 보내는 데 4~5개월이 걸리고, 버그가 다시 와서 수리하고 보내면 1년이 지나면 버그를 찾아내고 4~5개월이 걸립니다. 1년 동안 어떤 시장이 당신을 기다리고 있을까요비용이 너무 높기 때문에 아무도 당신을 기다리지 않을 것입니다사람을 못 구하는 것도 문제인데, 한 세대의 반도체 전문가와 우수한 엔지니어를 양성하는 데 오랜 시간이 걸리고 이 시간을 보낼 수 없다모두가 이러한 문제에 대한 골칫거리이므로 Cadence와 협력할 수 있습니다.

 

1990년대에 내가 공부할 때 파워는 트랜지스터 자체의 파워를 말하는 것이고 다른 파워는 문제가 되지 않았다이제 더 많은 문제가 있으며 내부 전력이 49%를 차지합니다스위칭(풀와이어)의 힘은 가늘게 할수록 늘어나게 되며, 임피던스는 높아지게 되는데, 현재 49%를 차지합니다. 케이블을 잘 잡아당기느냐 못 뽑느냐가 칩의 소비 전력을 결정 , 즉 열의 성능. .

 

GPU에 더 민감한 것이 있습니다. , Glitch power라는 새로운 전력이 있습니다. 7nm20%, 5nm30%를 차지합니다. 이것은 6개의 신호가 조합으로 전송된다고 가정하면 무시할 수 없습니다. 논리라면 예상과 다릅니다.첫 번째는 점프하므로 전력을 소비합니다.이 소비 전력은 20%-30%에 이를 수 있습니다. 상상할 수 없습니다.이 문제를 혼자 해결하지 마십시오. 도구가 해결하도록 하고 회사 주인을 믿지 마십시오. 그런 일이 발생하면 그는 해결할 수 없습니다.

 

이 솔루션은 최종 칩 설계가 완료된 후 문제가 많다는 것이 아니라 RTU를 작성할 때 문제가 많다는 것을 알고 즉시 수정해야 합니다. RTU는 어떻게 즉시 전력을 볼 수 있습니까이것은 도구의 문제가 아니라 도구가 만들어낸 일련의 솔루션으로 이제 고객이 RTU 단계부터 끝까지 전력을 셀 수 있도록 노력하고 있습니다. 1초를 세는 것도 별거 아닌데, 오늘 1초를 세는 것이 3, 1주일이 될 수도 있고 그게 답이 아니다.

 

 

 

우리는 아주 가까운 미래에 이 몇 달 안에 1초에 1시간을 달릴 수 있는 솔루션을 갖게 되어 60초 동안 달릴 수 있고 전체 전력을 볼 수 있기를 바랍니다. , 가능한 한 빨리 구조를 수정하십시오.

 

사람들이 찾을 수 없는 문제를 포함하여 더 많은 도구를 구입하십시오한 사람이 한 세트의 도구만 사용했는데 한 사람이 세 세트의 도구를 사용하게 하면 어떨까요확실히 효과가 있으며 방법론과 프로세스, 그리고 Cadence와 대화하는 방식에 따라 다릅니다.

 

인공 지능에는 여러 가지 방법이 있습니다. 전체 프로세스는 구조에서 시작하여 최종 단계에서 끝납니다. 20 또는 30 세그먼트로 절단됩니다. 각 세그먼트는 두 가지 선택(예 또는 거짓)을 가질 수 있습니다. 모두가 총 수를 계산할 수 있습니다.

 

전체 프로세스를 기반으로 고객은 8천만 개 이상의 선택을 할 수 있습니다. 어떤 엔지니어가 가장 좋은 선택을 하고 가장 낮은 전력 소비로 가장 작은 칩을 설계할까요사실 미래는 인공지능의 몫이니, 더 짧은 시간에 만들려면 현명한 사람을 동원해야 한다.

 

나는 종종 고객에게 인공 지능으로 무엇을 하느냐고 묻습니다고객들의 대답은 대부분 '더 작게 만들고 더 빠르게 하라'고 내 대답은 또 '설계 효율을 높일 수 있는 방법을 찾아라'한 사람이 뭔가를 디자인하려면 3개월이 걸리고 한 사람이 3주 안에 디자인할 수 있다면 최종 결과는 똑같다 칩이 특별히 좋지는 않지만 9분의 1의 인력으로 할 수 있다. 하시면 필요하신가요이것이 지금 디자인 산업이 직면한 도전이자 기회입니다.

 

마지막 예는 회귀입니다시뮬레이션을 할 때 마지막 순간에 엔지니어가 작은 문제가 있다고 알려줍니다. 변경해야 합니다. 대부분의 작업이 지루하고 쓸모가 없습니다. 생략할 수 있습니다. 하지만 어디에당신은 그것을 볼 수 없습니다이때 인공지능이 분석을 도와준다면 과거 시뮬레이션 결과를 바탕으로 변경사항과 아무 상관이 없습니다. 감히 시도모든 사람이 Cadence로 시도해 볼 수 있습니다. 시간을 절반 이상 절약할 수 있습니다.

 

3D-IC는 모든 사람이 알아야 합니다. 여기서 세부 사항은 다루지 않고 주로 그 마법에 대해 이야기하겠습니다.

 

3D-IC는 원래 방대한 범위의 칩을 두 조각으로 자르는 것입니다.예를 들어, 시뮬레이션을 유지하고, 데이터를 잘라내고, 시뮬레이션에 14nm를 사용하고, 가장 중요한 숫자에 7nm를 사용하는 것이 일반적인 관행이며 분할합니다. 두 조각으로.

 

최근에는 고객의 요구에 따라 도구를 개선하여 더 재미있는 것을 만들 수 있습니다이제 GPU라고 가정하면 5nm는 축소되지 않습니다. 시뮬레이션은 몇 번 더 지속됩니다. 3nm를 사용하여 수행하면 자신의 돈을 낭비하는 것입니다.

 

한 칩에서 칩을 추출하여 다른 칩에 넣는 방법이 있습니까둘 다 크기가 절반으로 줄어들었고 전력 소비는 더 낮고 수율은 더 높을 수 있으며 더 중요한 것은 성능이 더 좋을 수 있습니다전산유닛만 겹겹이 쌓고, 거리도 원래보다 짧고, 달성한 성능도 완전히 다르다.이것이 3D-IC가 앞으로 가고자 하는 방향이다.

 

이 모든 것을 통합하는 데 도움이 되는 Integrity라는 새로운 제품이 있습니다.

 

Cadence는 이제 데이터 도구, 시뮬레이션 도구 및 PCB 도구를 보유한 세계 유일의 EDA 회사입니다.우리는 2년 전에 공식적으로 시스템 도구를 출시했습니다.열파와 배터리 파동을 셀 수 있습니다.현재 Cadence에서 통합이 완료되지 않았습니다. 하지만 우리는 이 모든 다른 도구를 위한 플랫폼을 구축했습니다. 미래에는 동일한 데이터베이스/인터페이스가 있기를 바랍니다. 동일한 인터페이스에서 도구를 조정할 수 있습니다. 필요하지 않게 되기 전에 문제를 찾을 수 있기를 바랍니다. 테이프 아웃하고 칩을 디자인합니다.

 

저는 이제 반도체의 미래가 얼마나 밝고 유망한지 여러분과 공유하고자 하는 열정으로 가득 차 있습니다오늘은 시간이 제한되어 있습니다. 계속 연락할 수 있기를 바랍니다.

 

 

 

 


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