‘소캠’ 등 새로운 먹거리로 주목
반도체 업계에서 HBM(고대역폭 메모리)의 뒤를 잇는 차세대 기술 개발에 몰두하고 있다.
AI(인공지능) 시대에 접어들면서 더 많은 데이터를 빠르게 처리하는 기술이 중요해졌다. D램을 여러 층 쌓아 만든 HBM(고대역폭 메모리)이 급부상한 이유도 폭발적으로 증가하는 AI 서비스와 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 기술이기 때문이다. 하지만 이제 HBM만으로는 AI를 감당하기 어려워졌다. 보다 전력을 덜 소모하면서 더 많은 양의 데이터를 저장, 처리할 수 있는 기술이 필요해진 것이다.
최근 이러한 차세대 반도체 시장을 노리고 다양한 제품과 설루션이 등장하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 주요 반도체 기업들은 이런 차세대 기술 개발에 사활을 걸고 있다.
그래픽=이철원
반도체 업계에서 차세대 기술로 가장 주목받는 것은 소캠(SOCAMM·Small Outline Compression Attached Memory Module)이다. 소캠은 저전력 D램을 기반으로 AI 서버에 특화한 메모리 모듈이다. 저전력 D램인 LPDDR을 여러 개 모아 만든 제품으로, 전력 효율이 높은 것이 특징이다. 전 세계 AI를 주도하고 있는 엔비디아는 차세대 AI 가속기 ‘루빈’에 소캠을 적용할 전망이다.
반도체 업체들이 소캠에 주목하는 이유는 AI 시대에 가장 큰 걸림돌이 전력 부분에서 발생할 가능성이 크기 때문이다. 아무리 성능이 좋더라도 전력을 많이 소모하면 상용화하기 어렵다. 마이크론은 최근 전력 효율을 20% 높인 소캠2 제품을 공개했고, 삼성전자와 SK하이닉스 역시 전력 효율을 높인 소캠을 개발하고 있다.
AI가 점점 더 많은 데이터를 처리하면서 발생하는 병목 현상을 극복하는 기술인 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크)도 주목받는다. 기존엔 메모리가 CPU(중앙 처리 장치)나 GPU(그래픽 처리 장치) 옆에 붙어 연산을 처리했지만, 이제는 처리할 수 있는 데이터 용량이 한계에 다다랐다. CXL은 메모리를 한데 묶어 CPU나 GPU와 연결한 뒤, 필요한 만큼 메모리를 사용할 수 있도록 한 기술이다. 이론적으로 메모리 용량을 무한대로 늘릴 수 있으며, 필요할 때 맞춰 사용할 수 있어 효율적이다. 삼성전자는 CXL 2.0 기반 D램 양산 준비를 마쳤고, SK하이닉스도 기존 DDR5 모듈 대비 용량이 50% 확장된 CXL 2.0 기반 D램 설루션을 개발했다. 파네시아나 프라임마스 등 국내 스타트업들도 CXL 기술을 개발 중이다.
AI 시대에 몸값이 높아진 HBM을 대체하려는 움직임도 있다. 바로 HBF(고대역폭 플래시)다. HBM은 D램을 여러 층 쌓은 고성능 반도체이고, HBF는 D램 대신 낸드플래시를 쌓은 것이다.
일반적으로 D램이 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 ‘작업대’라면 낸드는 데이터를 장기간 보관하는 ‘창고’에 비유할 수 있다. 낸드는 D램과 다르게 전원이 꺼져도 데이터가 보존된다. AI가 점점 더 많은 데이터를 필요로 하면서 HBM의 연산량을 뛰어넘는 반도체가 필요해지고 있는데, HBF가 이를 해결할 수 있다는 관측이 나온다. HBF는 HBM보다 더 많은 층을 쌓을 수 있고, 대규모 데이터를 읽고 쓰는 데 최적화돼 있기 때문이다. 신영증권에 따르면 HBF는 2027년쯤 상용화가 예상되며 2030년에는 시장 규모가 120억달러(약 17조6000억원)에 달할 것으로 전망된다. 김정호 KAIST 교수는 “HBF는 HBM을 대체하는 것이 아니라 HBM과 보완 관계로 동반 성장이 예상된다”고 말했다.
여기서 한발 더 나아간 HBS(고대역폭 스토리지)라는 개념도 등장했다. D램과 낸드를 하나로 묶어 적층한 고성능 반도체다. D램과 낸드의 장점을 결합한 것으로, SK하이닉스는 이를 모바일용으로 개발할 것으로 알려졌다.
PIM(프로세싱인메모리) 기술도 점차 발전하고 있다. PIM은 데이터 저장과 연산을 동시에 수행할 수 있는 반도체다. 복잡한 연산이 필요한 AI의 효율을 높일 수 있다. 삼성전자는 차세대 AI 반도체로 ‘PIM 반도체’를 추진하고 있으며, SK하이닉스도 LPDDR6 기반 PIM을 개발 중이다. 반도체 업계 관계자는 “AI 시대에 메모리와 시스템 반도체는 융복합화되고 있다”며 “메모리와 시스템 반도체의 경계가 점점 흐려지는 차세대 기술이 등장할 것”이라고 말했다.
반도체 업계에서 HBM(고대역폭 메모리)의 뒤를 잇는 차세대 기술 개발에 몰두하고 있다.
AI(인공지능) 시대에 접어들면서 더 많은 데이터를 빠르게 처리하는 기술이 중요해졌다. D램을 여러 층 쌓아 만든 HBM(고대역폭 메모리)이 급부상한 이유도 폭발적으로 증가하는 AI 서비스와 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 기술이기 때문이다. 하지만 이제 HBM만으로는 AI를 감당하기 어려워졌다. 보다 전력을 덜 소모하면서 더 많은 양의 데이터를 저장, 처리할 수 있는 기술이 필요해진 것이다.
최근 이러한 차세대 반도체 시장을 노리고 다양한 제품과 설루션이 등장하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 주요 반도체 기업들은 이런 차세대 기술 개발에 사활을 걸고 있다.
반도체 업계에서 차세대 기술로 가장 주목받는 것은 소캠(SOCAMM·Small Outline Compression Attached Memory Module)이다. 소캠은 저전력 D램을 기반으로 AI 서버에 특화한 메모리 모듈이다. 저전력 D램인 LPDDR을 여러 개 모아 만든 제품으로, 전력 효율이 높은 것이 특징이다. 전 세계 AI를 주도하고 있는 엔비디아는 차세대 AI 가속기 ‘루빈’에 소캠을 적용할 전망이다.
반도체 업체들이 소캠에 주목하는 이유는 AI 시대에 가장 큰 걸림돌이 전력 부분에서 발생할 가능성이 크기 때문이다. 아무리 성능이 좋더라도 전력을 많이 소모하면 상용화하기 어렵다. 마이크론은 최근 전력 효율을 20% 높인 소캠2 제품을 공개했고, 삼성전자와 SK하이닉스 역시 전력 효율을 높인 소캠을 개발하고 있다.
AI가 점점 더 많은 데이터를 처리하면서 발생하는 병목 현상을 극복하는 기술인 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크)도 주목받는다. 기존엔 메모리가 CPU(중앙 처리 장치)나 GPU(그래픽 처리 장치) 옆에 붙어 연산을 처리했지만, 이제는 처리할 수 있는 데이터 용량이 한계에 다다랐다. CXL은 메모리를 한데 묶어 CPU나 GPU와 연결한 뒤, 필요한 만큼 메모리를 사용할 수 있도록 한 기술이다. 이론적으로 메모리 용량을 무한대로 늘릴 수 있으며, 필요할 때 맞춰 사용할 수 있어 효율적이다. 삼성전자는 CXL 2.0 기반 D램 양산 준비를 마쳤고, SK하이닉스도 기존 DDR5 모듈 대비 용량이 50% 확장된 CXL 2.0 기반 D램 설루션을 개발했다. 파네시아나 프라임마스 등 국내 스타트업들도 CXL 기술을 개발 중이다.
AI 시대에 몸값이 높아진 HBM을 대체하려는 움직임도 있다. 바로 HBF(고대역폭 플래시)다. HBM은 D램을 여러 층 쌓은 고성능 반도체이고, HBF는 D램 대신 낸드플래시를 쌓은 것이다.
일반적으로 D램이 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 ‘작업대’라면 낸드는 데이터를 장기간 보관하는 ‘창고’에 비유할 수 있다. 낸드는 D램과 다르게 전원이 꺼져도 데이터가 보존된다. AI가 점점 더 많은 데이터를 필요로 하면서 HBM의 연산량을 뛰어넘는 반도체가 필요해지고 있는데, HBF가 이를 해결할 수 있다는 관측이 나온다. HBF는 HBM보다 더 많은 층을 쌓을 수 있고, 대규모 데이터를 읽고 쓰는 데 최적화돼 있기 때문이다. 신영증권에 따르면 HBF는 2027년쯤 상용화가 예상되며 2030년에는 시장 규모가 120억달러(약 17조6000억원)에 달할 것으로 전망된다. 김정호 KAIST 교수는 “HBF는 HBM을 대체하는 것이 아니라 HBM과 보완 관계로 동반 성장이 예상된다”고 말했다.
여기서 한발 더 나아간 HBS(고대역폭 스토리지)라는 개념도 등장했다. D램과 낸드를 하나로 묶어 적층한 고성능 반도체다. D램과 낸드의 장점을 결합한 것으로, SK하이닉스는 이를 모바일용으로 개발할 것으로 알려졌다.
PIM(프로세싱인메모리) 기술도 점차 발전하고 있다. PIM은 데이터 저장과 연산을 동시에 수행할 수 있는 반도체다. 복잡한 연산이 필요한 AI의 효율을 높일 수 있다. 삼성전자는 차세대 AI 반도체로 ‘PIM 반도체’를 추진하고 있으며, SK하이닉스도 LPDDR6 기반 PIM을 개발 중이다. 반도체 업계 관계자는 “AI 시대에 메모리와 시스템 반도체는 융복합화되고 있다”며 “메모리와 시스템 반도체의 경계가 점점 흐려지는 차세대 기술이 등장할 것”이라고 말했다.
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