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삼성전자, 낸드에 3차원 '핀펫' 공정 적용 추진 첫 확인

삼성전자가 낸드플래시에 핀펫(FinFET) 공정을 적용한다. AI(인공지능) 칩셋에 적합한 더 큰 용량의 낸드플래시를 만들겠다는 것으로 풀이된다. 다만, 이는 미래 기술로 적용하기까지는 다소 시간이 걸릴 것으로 관측된다. 송재혁 삼성전자 DS부문 CTO(최고기술책임자)는 22일 서울 강남구 코엑스에서 진행 중인 '반도체대전(SEDEX) 2025' 키노트 연사로 나서 '시너지를 통한 반도체 혁신'이라는 제목으로 발표했다. 송 CTO는 “이제는 트랜지스터가 쌓여야 하는 단위 면적에서 고객들이 원하는 성능과 파워를 내기 위한 기술적인 혁신들을 방향으로 잡고 있다”고 말했다. 그 중심에 있는 기술 중 하나가 핀펫이다. 핀펫은 기존 평면(2D) 구조의 한계를 극복하기 위해 도입된 3D 구조 공정 기술로, 구조가 물고기 지느러미(Fin)와 비슷해 핀펫(FinFET)이라고 부른다. 핀펫은 현재 파운드리(반도체 위탁생산)에 주로 활용되는 기술로, 3D D램에 탑재가 전망된다. 낸드플래시에 핀펫이 적용된다는 발표는 이번이 처음이다. 핀펫이 낸드에 적용될 경우 기존 메모리와 비교해 집적도가 대폭 높아질 것으로 보인다. 반도체는 집적도가 높을수록 더 많은 소자가 작고 빽빽하게 들어가 성능이 향상된다. 신호 전달 속도가 빨라지고 소비 전력은 줄어들며, 칩 크기가 작아져 공간을 효율적으로 사용할 수 있다. 즉, 기존 플라나(Planar) 공정에 비해 용량이 더 크면서, 속도는 더 빨라지는 것이다. 신현철 반도체공학회 학회장은 “낸드에 핀펫을 적용한다는 얘기는 결국 낸드를 더 작게 만들 필요가 있다는 얘기”라며 “집적도를 더 높여서 용량을 늘릴 수 있다”고 설명했다. 송 CTO는 이를 위해서는 반도체 업계 간 협업해야 한다고 강조했다. 다양해지고 있는 반도체 기술에 대한 불필요한 리소스를 줄이기 위함이다. 그는 “예전에는 10개 부서가 일을 해도 됐었지만 이제는 20개, 30개 부서가 같이 일을 해야만 달성될 정도로 기술적 난이도가 높아지고 있다”며 “경계를 뛰어넘는 콜라보레이션으로 혁신을 이루겠다”고 강조했다.

2025.10.22 15:57전화평

[현장] "AI가 바꾼 냉각 시스템…공랭은 한계, '액침 냉각'이 해답"

"미래의 인공지능(AI) 데이터센터를 운용하려면 현재 활용되는 공랭식으로는 불가능하고 액침 냉각 방식만이 가능할 것입니다." 한국데이터센터에너지효율협회(KDCEA) 송준화 사무국장은 23일 서울 여의도 FKI타워에서 열린 '데이터센터 냉각시스템 개발 및 구축 사례와 효율적 운영방안' 세미나에서 AI 시대의 데이터센터 냉각 방식에 대해 이같이 강조했다. 이날 세미나는 업계 종사자들을 대상으로 공조·냉각 시스템, 액침냉각·액침냉각유, 무정전전원장치(UPS), 히트펌프, 액화가스(LNG) 냉열·지열 등 데이터센터 관련 내용들을 폭넓게 알리기 위해 마련됐다. 최근 AI 시대를 맞아 데이터가 급격히 증가하고 IT 인프라의 가동률이 높아지고 있다. 이에 데이터센터의 안정적인 운영을 위한 서버·스토리지 및 네트워킹 장비의 과열을 방지하는 냉각 기술의 필요성이 커지고 있다. 데이터센터의 안정적 운영뿐 아니라 탄소 배출 저감 등 환경적 지속 가능성을 높이기 위한 차원에서도 효율적인 냉각 방식은 전 세계적으로 주목받는 상황이다. 현재 우리나라에서 주로 상용화된 냉각 방식은 수전을 활용한 차가운 공기를 이용해 IT 장비의 발열을 제어하는 공랭식이다. 해외에서는 액체로 장비를 직접 냉각하는 '다이렉트 리퀴드 쿨링(DLC)'과 '다이렉트 투 칩(D2C)', 액침 냉각 방식 등 더욱 고도화된 시스템이 활발히 개발·도입되고 있다. 송 사무국장은 "현재 우리나라에서 이용되는 공랭식으로는 데이터센터의 '전력사용효율지수(PUE)'가 높아지는 데 한계가 있다"며 "공랭식은 전기를 많이 사용할 수밖에 없어 외부 공기를 간접적으로 활용하는 방식도 통용되고 있다"고 설명했다. 이어 "아직까지 국내에는 직접 냉각 방식과 액침 냉각이 구현된 데이터센터 환경은 없으며 테스트베드 정도만 존재하는 상황"이라고 덧붙였다. 데이터센터의 냉각 방식이 고도화돼야 하는 이유는 AI의 발전과 맞닿아 있다. 현재 데이터센터 내 대부분의 랙당 전력 집적도는 6~10키로와트(kW) 수준인 데 반해, AI 서비스 운용을 위한 최신 그래픽처리장치(GPU)가 탑재된 랙의 집적도는 40~100kW에 달한다. 나아가 엔비디아의 블랙웰 GPU를 탑재한 서버의 집적도는 130kW에 달할 것으로 알려졌다. 이에 대해 송 사무국장은 "랙 당 전력 집적도가 큰 폭으로 상승하면서 전력 공급 설비의 구조가 변화하고 있다"며 "집적도가 오르다 보니 발열량도 증가하는데, 이러한 발열량을 더 이상 공랭식으로는 해결할 수 없어 수냉식 시스템이 주목받는 것"이라고 말했다. 앞으로 다량의 GPU를 구동하기 위해선 전력량과 이에 따른 발열을 통제할 수 있는 액침 냉각 방식을 도입하는 것이 필수적이라는 설명이다. 송 사무국장은 냉각 방식의 더딘 발전 외에도 전문인력 부족과 낮은 지역 수용성이 국내 데이터센터 산업 발전을 저해하는 요소로 꼽았다. 송 사무국장은 "한 개 데이터센터에 적어도 20명의 전문인력이 배치돼야 하지만 신규 인력 공급이 매우 부족한 상황"이라며 "열섬 현상, 소음, 전자파 등을 우려하는 지역 주민들의 반발에 부딪혀 데이터센터 관련 사업이 중단되거나 취소되는 일도 늘어나고 있다"고 설명했다. 산업부의 데이터센터 지역 분산 정책과 전력계통영향평가, 국토부의 제로에너지빌딩 인증 등의 규제도 국내 데이터센터 산업에 장애요인으로 영향을 미치고 있다. 송 사무국장은 "제로에너지빌딩 인증은 친환경·신재생 에너지를 활용한 에너지 자립률을 20%까지 올려야 하는 것"이라며 "데이터센터에서는 현실적으로 달성하기 불가능한 조건"이라고 밝혔다. 그러면서 "정부에서는 데이터센터의 지역 분산 정책을 적극 추진하고 있다"며 "AI는 클라우드에 비해 네트워크 의존도가 상대적으로 높지 않아 지방에서 상업용 AI 데이터센터를 운용하는 것이 가능할 것"이라고 전망했다.

2025.05.23 13:07한정호

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