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'HBM'통합검색 결과 입니다. (530건)

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삼성·SK하이닉스, 온디바이스 AI용 HBM 개발 경쟁

삼성전자와 SK하이닉스가 온디바이스 AI 시대에 대응하기 위해 차세대 개발에 주력한다. 이 제품은 스마트폰, 노트북, XR(혼합현실) 헤드셋 등에 활용될 전망이다. 삼성전자는 'VCS', SK하이닉스는 'VFO'라는 명칭으로 각각 온디바이스 AI용 메모리를 개발 중이다. 업계에서는 양사가 2026년 온디바이스 AI용 HBM을 출시할 것으로 전망하고 있다. 일각에서는 양사가 개발하는 온디바이스 AI용 HBM을 모바일 HBM라고도 부른다. 이는 메모리와 로직 반도체를 수직으로 적층한다는 점이 서버용 HBM과 유사해 이해하기 쉽도록 하기 위해서다. 하지만 VCS와 VFO는 기술적으로 HBM과 차별성을 지닌다. 현재 모바일에 사용되던 LPDDR D램은 로직 반도체인 애플리케이션 프로세서(AP) 옆에 장착되지만, 향후 개발되는 VCS AP 위에 적층되고, 입출력 단자를 늘려 대역폭을 확장하는 구조로 설계된다. 강운병 삼성전자 마스터는 11일 산업부 주최 첨단패키징 산업 생태계 MOU 협약식에서 "온디바이스 AI를 하드웨어적으로 지원하려면 현재 보다 더 많은 데이터를 처리할 수 있어야 한다"라며 "개별 IO(입출력)를 뽑아서 로직하고 연결하고, 데이터 게이트의 통로를 많이 만들어 주는 기술이 핵심이다"고 말했다. 이어 "이 기술은 향후 몇 년 내 온디바이스 AI 디바이스가 출시될 것을 대비해, 주요 고객사의 요구에 맞춰 준비 중이다"라고 했다. 데이터센터에 사용되는 서버용 HBM은 교체 수요가 상당히 제한적이다. 반면 스마트폰, 노트북, 자동차 등은 교체 주기가 비교적 짧기 때문에 온디바이스 AI용 메모리는 새로운 성장동력이 될 수 있다. 이날 노근창 현대차증권 연구원은 "앞으로 모바일 HBM 시대가 시작될 것"이라며 "지금까지 HBM이 주로 서버용 가속기에 사용됐지만, 2년 내 온디바이스 AI 시장이 형성되면 모바일 HBM이 확산될 것으로 보인다. 더 좋은 성능의, 더 저전력을 부여하면서 발열이 안나는 새로운 메모리가 필요하다"고 말했다. 문기일 SK하이닉스 부사장은 "HBM은 현재 서버, 네트워크 시스템에만 적용되고 있지만 차세대 메모리는 전기자동차, 자율주행차에도 탑재될 수 있고, 원가에 대한 부담이 낮아지면 모바일 등 소비자용 제품에도 사용될 수 있다"며 "첨단 패키징을 활용한 (메모리) 제품의 미래는 굉장히 밝다"고 말했다.

2024.09.11 17:51이나리

美 마이크론, 12단 HBM3E 샘플 출하…"다수 고객사와 퀄 진행"

미국 마이크론이 최선단 HBM(고대역폭메모리) 제품인 12단 적층 HBM3E의 샘플을 개발해 주요 고객사와 퀄(품질) 테스트를 거치고 있다. 11일 업계에 따르면 마이크론은 최근 자사 홈페이지를 통해 HBM3E 12단 샘플을 주요 고객사에 제공했다고 밝혔다. 마이크론은 "12단 HBM3E는 8단 제품 대비 용량이 50% 증가한 36GB(기가바이트)를 제공한다"며 "이를 통해 700억 개의 매개변수를 가진 'Llama 2'와 같은 거대언어모델을 단일 프로세서로 실행할 수 있다"고 설명했다. 동시에 마이크론은 자사 HBM의 전력 효율성도 강조했다. 마이크론은 "우리의 12단 HBM3E는 경쟁사의 8단 HBM3E 대비 상당히 낮은 전력 소모를 구현한다"며 "초당 1.2TB(테라바이트) 이상의 메모리 대역폭을 초당 9.2Gb(기가비트) 이상의 핀 속도로 제공한다"고 밝혔다. 이외에도 마이크론의 12단 HBM3E는 완전 프로그래밍이 가능한 'MBIST'를 통합해, 제품 출시 시간을 단축하고 시스템 안정성을 향상시킬 수 있다. MBIST란 메모리 내부 셀에 발생할 수 있는 오류를 자체 테스트하고 복구하는 기술이다. 마이크론은 "주요 파트너사에 양산 가능한 12단 HBM3E을 출하해 테스트를 진행하고 있다"며 "이 제품은 진화하는 AI 인프라의 데이터 수요를 충족하기 위한 마이크론의 혁신을 보여준다"고 강조했다.

2024.09.11 09:54장경윤

삼성전자, 차기 '엑시노스 오토' 잠시 미루고 AI·HBM에 집중

삼성전자가 차량용 반도체 '엑시노스 오토' 제품 개발 로드맵을 미뤘다. 당장 시급한 AI 반도체 개발과 맞춤형 HBM(고대역폭메모리) 등에 주력해 AI 시장 성장 흐름에 빠르게 대응하기 위한 '선택과 집중' 전략이다. 9일 업계에 따르면 삼성전자 시스템LSI는 차량용 반도체인 '엑시노스 오토' 로드맵을 수정했다. 삼성전자는 지난해 6월 출시한 프리미엄 인포테인먼트(IVI)용 프로세서 '엑시노스 오토 V920(코드명 KITT2)' 이후로 차기 칩(코드명 KITT3)을 내년에 출시할 계획이었지만, 출시일을 미루기로 결정했다. '엑시노스 오토 V920'는 현대자동차가 내년에 출시하는 전기 SUV차 '제네시스 GV90'에 탑재될 예정이다. 앞서 삼성전자는 2017년 아우디 A4에 인포테인먼트용 '엑시노스 8890' 공급을 시작으로 2018년 10월 차량용 반도체 '엑시노스 오토'와 차량용 이미지센서 '아이소셀 오토' 브랜드를 출시하며 본격적으로 차량용 반도체 시장에 진출했다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 차량용 SoC 개발을 미룬 배경은 AI 반도체와 맞춤형 HBM 개발에 주력하기 위해서다"라고 말했다. 차량용 반도체는 단기간에 수익을 내기 어려운 산업이기 때문에, 당장의 수익성이 있는 AI 반도체와 HBM에 더 많은 자원을 투입하기 위한 조치로 풀이된다. 이 관계자는 “자동차 시장은 칩을 공급하고, 실제 매출이 일어나는 데까지 4~5년의 시간이 소요된다”며 “차량용 칩은 시제품이 출시된 이후, 차에 탑재해 베리피케이션(유효성 검증)하는 기간이 2년 걸리고, 그 차량이 양산까지 되는데 3~4년이 소요된다. 또 자동차는 볼륨 마켓이 아니기 때문에 한 브랜드에 탑재된다고 해도 공급 수량이 많지 않다”고 설명했다. AI 반도체 경쟁이 치열해지면서 삼성전자는 차량용 반도체 개발 인력을 AI 반도체 개발에 투입해 빠르게 차세대 제품 개발에 속도를 낸다는 목표다. 삼성전자는 지난해 네이버와 협업해 개발한 AI 가속기 '마하1'에 이어 차세대 칩 '마하2'도 개발 중이다. 삼성전자 AI 가속기 개발 인력은 약 140명 규모이며 계속해서 연구 인력을 늘리고 있다. 또한 SK하이닉스에 주도권을 놓친 삼성전자는 맞춤형 HBM 개발도 시급한 상황이다. 반도체 관계자는 “맞춤형 HBM이 본격화되는 HBM4는 베이스 다이를 각 고객사 마다 커스텀으로 만들어줘야 하기에 높은 공정 난이도가 필요하다”며 “삼성전자는 D램 생산, 파운드리에서 로직다이 양산, 최첨단 패키징까지 다 하는 '턴키 솔루션'을 차별화로 내세우고 있기에 맞춤형 HBM 기술 개발에 사활을 걸고 있다”고 설명했다. 이에 삼성전자 관계자는 “차량용 반도체 개발을 지속하고 있으며, 제품 로드맵과 관련해서 확인 불가하다. 로드맵은 시장 상황에 따라 특정 제품이 앞당겨지거나 미뤄지는 등 출시 순서가 바뀔 수 있는 부분이다”고 말했다. 한편, 모바일 AP 시장에서 삼성전자와 경쟁구도인 대만 팹리스 미디어텍은 최근 차량용 반도체 개발에 적극 나서면서 다른 행보를 보인다. 미디어텍은 지난해 처음으로 차량용 반도체 '디멘시티 오토'를 출시한데 이어, 올해 3월 엔비디아와 기술 협력해 생성형 AI를 도입한 '디멘시티 오토 콕핏'을 출시하며 마케팅 활동을 벌이고 있다. 또 지난 7월에는 차량용 반도체 1위 기업인 독일 인피니언과 협력해 차량용 '스마트 콕핏 솔루션'을 개발했다.

2024.09.10 10:09이나리

디노티시아, '벡터 데이터베이스' 개발해 160억원 국책 과제 수주

인공지능 전문기업 디노티시아(Dnotitia)는 최신 AI 서비스의 필수 요소로 주목받고 있는 검색증강생성(RAG)의 핵심 기술인 벡터데이터베이스(Vector Database) 개발 및 사업화에 박차를 가하고 있다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 인공지능에 실시간 정보를 반영하고 개인화 서비스를 가능하게 하며, 할루시네이션을 줄여주고 장기 기억 기능을 더해주는 필수 기술이다. 이 모든 과정의 중심에는 디노티시아가 가지고 있는 핵심 기술인 고성능 벡터데이터베이스가 자리하고 있다. 디노티시아는 과학기술정보통신부가 지원하고 전문기관인 정보통신기획평가원이 주관하는 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 중 '초거대 AI모델의 장기 기억 저장을 위한 벡터 DB개발' 과제(이하 '과기부 과제')를 통해 세계 최고 성능과 정확도를 가지는 국산 벡터데이터베이스 공개 소프트웨어를 개발한다. 또한 산업통상자원부에서 지원하고 한국산업기술평가관리원이 전문기관으로 수행하는 소재부품기술개발(이종기술융합형) 사업의 '거대언어모델을 위한 벡터데이터베이스 가속기 개발' 과제(이하 '산자부 과제')를 통해 세계 최초로 벡터 데이터 연산에 특화된 반도체 칩을 개발한다. 각각 과제는 4년 88억원(총과제금액), 3년 73억원(총과제금액) 이다. 디노티시아는 본 사업을 성공적으로 수행하기 위해서 최고 기술을 가지고 있는 다수의 산학기관과 협력한다. 벡터데이터베이스 공개 소프트웨어를 개발하는 과기부 과제에서는 데이터베이스 시스템 분야 학계 세계 최고 권위를 자랑하는 서울대학교, 그래프 데이터베이스 분야 세계 최고권위자인 포항공과대학교와 H/W & S/W 수직최적화 관련 세계 최고 연구실적을 가지고 있는 성균관대학교 팀이 참여한다. 뛰어난 성능과 높은 정확도를 동시에 보장하는 벡터 데이터베이스 인덱스 기술을 개발하고, 오픈소스 데이터베이스 국내 최고 기업 큐브리드가 참여해 인덱스와 통합된 벡터 데이터베이스 시스템을 개발한다. 개발된 벡터 데이터베이스 시스템은 최초 HBM 기반 고성능 인공지능 반도체 기업 퓨리오사AI의 국산 LLM 가속 인공지능 반도체 칩을 활용해, 국내 최고의 AI미디어 콘텐츠 플랫폼 기술을 보유한 SBS의 자체 콘텐츠 플랫폼에 적용해 실증할 계획이다. 또한 벡터 데이터 연산에 특화된 VDPU(Vector Data Processing Unit) 반도체 칩을 개발하는 산자부 과제에서는 국내 유일 TSMC 디자인하우스 에이직랜드가 참여해 반도체 칩의 완성도를 높인다. 정무경 디노티시아 대표는 “이번에 선정된 두개 과제를 통해 벡터데이터베이스 소프트웨어 기술과 전용 하드웨어 가속기 개발을 동시에 추진해 세계 최고 성능의 LLM-RAG 하드웨어-소프트웨어 통합 솔루션을 개발하는 데 성공할 것”이라며 “이번 과제를 통한 협력과 기술 개발을 바탕으로 세계 최고 벡터데이터베이스 회사로 자리매김하겠다”고 말했다.

2024.09.10 08:55장경윤

포인트엔지니어링, 'MEMS 핀' 제품군 양산 개시

반도체 부품 및 소재 제조 전문업체 포인트엔지니어링은 신규 사업인 MEMS 핀(Pin) 제품의 라인업을 공개하고 양산에 돌입한다고 9일 밝혔다. 포인트엔지니어링은 지난 2020년부터 사업을 시작한 이후 개발과 양산 준비에 매진해왔으며, 올해 2분기부터 국내외 일부 고객에세 공급을 시작한 바 있다. 이후 고성능 반도체 검사를 위해 필요한 고정밀 형상의 마이크로 핀 라인업을 자사 홈페이지에 공개하고 공격적인 영업을 진행할 계획이다. 공개된 라인업은 HBM과 같은 고사양 메모리 및 고집적 비메모리 반도체 칩 검사용 '버클링 프로브 핀', 팩키지 테스트용 '스프링 프로브 핀', 메모리 칩 검사용 '마이크로 캔티레버 핀' 등이다. 포인트엔지니어링의 독창적인 MMPM(Micro MEMS PEC Mold) 방식을 이용해 생산한 MEMS 핀(Pin)은 20:1의 고종횡비로 100마이크로미터(㎛) 높이에 5마이크로미터 선폭을 가지고 있다. 이를 통해 기존 핀으로는 한계가 있는 고집적 협피치의 반도체 검사가 가능하다. 또한 멀티 빔(Multi Beam)을 형성해 힘 제어 용이성 제공 및 체적과 표면적을 증가시킨 고전력 반도체 테스트도 가능하다. 포인트엔지니어링 관계자는 "최근 반도체 AI용 연산, HBM과 같은 고속 및 고집적 반도체 생산이 증가함에 따라 관련 검사기술이 빠르게 변화하고 있다"며 "포인트엔지니어링의 마이크로 핀은 기존 제조사들의 한계를 넘어서는 성능과 품질, 가격경쟁력 측면에서 고객들로부터 긍정적인 반응을 얻고 있다"고 밝혔다. 이미 일부 고객은 포인트엔지니어링의 마이크로 핀을 통해 검사 신뢰성을 높임으로써 칩메이커 양산이 승인됐으며, 현재 다수의 고객과 양산 및 제품 라인업을 위한 조율과 시제품 생산에 돌입했다. 포인트엔지니어링의 마이크로 핀 총 길이가 가장 짧게는 1.5mm로, 기존 4~4.5mm 수준인 AP 칩 검사용 프로브 카드의 핀 대비 1/4 수준으로 축소됐고, 안정된 핀 포스, 상대적으로 높은 전기적 특성, 100만번 이상 접촉 테스트를 통한 신뢰성 등을 확보했다. 회사측은 수율 문제에 대해서도 "설비 자동화 및 공정개선을 통해 현재 85% 이상을 확보했다"며 "현재 월 100만 핀 양산 체제에서 올해 연말까지 월 300만 핀으로 확대시킨 후 2025년 4분기까지 1000만 핀 양산을 목표로 하고 있다"고 밝혔다. 안범모 포인트엔지니어링 대표이사는 “현재 90~200㎛ 피치에서 포고 스프링 핀의 한계를 극복한 One Mold MEMS 스프링 핀을, HBM과 같은 고성능 반도체 검사의 대안이자 MEMS 핀을 필요로 하는 다수의 고객에게 합리적인 가격으로 제공할 수 있을 것”이라고 설명했다. 안 대표는 이어 “지속적인 연구개발을 통해 독자적인 표준형 제품을 올해 말까지 개발할 예정"이라며 "MMPM 기술을 이용한 파인피치 가이드 플레이트, 마이크로 기어, 마이크로 금형, 마이크로 범프 등의 제품으로 세계시장에서 우위를 선점하겠다”고 덧붙였다.

2024.09.09 09:29장경윤

한미반도체, SK하이닉스 전담 A/S팀 창설

한미반도체가 SK하이닉스 전담 A/S(애프터 서비스) 팀을 창설했다고 6일 밝혔다. 이번에 창설하는 SK하이닉스 전담 A/S 팀은 고객사의 다양한 요청에 더욱 신속히 대응하기 위해 40명 이상의 전문인력들로 구성됐다. 또 25대의 친환경 하이브리드 4륜구동(4WD) SUV로 A/S 차량을 준비해 빗길이나 겨울철에도 안전하고 신속한 프리미엄 서비스를 제공할 수 있다. 곽동신 한미반도체 대표이사 부회장은 "SK하이닉스는 글로벌 인공지능 반도체 시장을 선도하는 핵심 기업이고 한미반도체의 가장 중요한 고객인 만큼, 전담 A/S팀을 통해 차별화된 프리미엄 서비스를 제공하며 고객 만족 극대화를 위해 노력하겠다"고 밝혔다. SK하이닉스는 한미반도체의 주요 고객사다. 한미반도체는 SK하이닉스로부터 HBM(고대역폭메모리)용 듀얼 TC 본더 장비를 수주 받아 공급하고 있다. TC본더는 열·압착을 통해 칩과 웨이퍼를 붙이는 반도체 후공정 장비다. 여러 개의 D램을 수직으로 적층해 TSV(실리콘관통전극)로 연결하는 HBM를 제조하는 데에도 쓰인다. 한미반도체는 고객사로부터 수주 받은 HBM용 TC 본더가 올해 3분기부터 본격적으로 납품이 진행되고 있어 올해 매출 목표인 6천500억원을 전망한다. 아울러 내년에는 '2.5D 빅다이 TC 본더 (2.5D BIG DIE TC BONDER)'와 '마일드 하이브리드 본더(MILD HYBRID BONDER)' 등 신제품 출시를 앞두고 있으며, 지난 7월 구입한 연면적 1만평의 공장 부지에 2025년 말 완공 예정인 신규 공장 생산 캐파가 더해질 예정이다. 이를 통해 회사는 매출 목표인 2025년 1조2천억원, 2026년 2조원 달성 가능성이 높아질 것으로 전망했다. 한미반도체는 2002년 지적재산부 설립 이후 10여 명의 전문인력을 통해 지적재산권 보호와 강화에도 주력하고 있다. 현재까지 총 111건의 특허 포함 120여건에 달하는 HBM 장비 특허를 출원했다.

2024.09.06 09:29이나리

한화정밀기계, '세미콘 타이완'서 차세대 TC본더 첫 공개

한화그룹의 반도체 첨단 패키징 장비 및 제조 솔루션 기업 한화정밀기계는 4일부터 6일까지 대만에서 열리는 '세미콘 타이완 2024' 전시회에 참가한다고 5일 밝혔다. 세미콘 타이완은 국제반도체장비재료협회(SEMI)가 주최하는 대만 최대 규모 반도체 산업 전시회로 43개국 700여개 제조사가 참가하는 업계 주요 전시회다. 이번 전시회에서 한화정밀기계는 어드밴스드 패키징 기술 구현이 가능한 3D 적층 In-Line 솔루션을 비롯, 최근 각광받고 있는 인공지능(AI) 반도체 HBM(고대역폭메모리)의 핵심 공정 장비인 TC본더(열압착본더) 'SFM5-Expert'를 처음 선보였다. 3D 적층은 여러 개의 다이(Die)를 수직으로 적층하고, 전도성 물질을 이용하여 다이를 전기적으로 연결하는 패키징 기술로 반도체 칩을 더 작게 만들 수 있어, 고성능 반도체 제작을 위한 필수 공정에 속한 속한다. 또한 소품종 대량생산에 적합한 'SFM5'와 다품종 소량생산에 최적화된 'SFM3-FA'플립칩본더를 출품하여 글로벌 종합 반도체 기업(IDM)과 패키징 기업(OSAT)의 요구사항을 유연하게 대응할 수 있는 전방위 반도체 장비 라인업을 선보였다. 이성수 한화정밀기계 대표이사는 “반도체 후공정 장비로 두차례 장영실상을 수상했을 만큼, 오랜 기간 축적해 온 반도체 기술 역량을 기반으로 사업을 확장하고 있다”며 “지속적인 기술 개발을 통해 글로벌 반도체 고객사에 맞춤형 솔루션을 제공하여 시장을 선도하는 반도체 종합 제조 솔루션 제공사로 자리매김하겠다”고 밝혔다. 한화정밀기계는 올해 1월'반도체 전공정' 사업을 인수해 기존 SMT, 공작기계 사업과 더불어 반도체 전·후 공정을 아우르는 전방위 반도체 장비 제조 솔루션 기업으로 변화하고 있다.

2024.09.05 14:52장경윤

SK하이닉스, 이달 말부터 'HBM3E 12단' 제품 양산 시작

SK하이닉스가 최선단 HBM(고대역폭메모리) 양산을 차질없이 진행한다. 올해 초 HBM3E 8단 제품을 업계 최초로 공급한 데 이어, 이달 말부터 HBM3E 12단 제품 양산에 돌입할 예정이다. 김주선 SK하이닉스 사장(AI Infra 담당)은 4일 '세미콘 타이완'에서 'AI 메모리 기술의 새로운 가능성을 열다'를 주제로 키노트를 진행했다. 이날 김 사장은 AI 산업 발전에 대응하기 위한 메모리 반도체의 중대한 요소로 전력 문제를 짚었다. 오는 2028년에는 데이터센터가 현재 소비하는 전력의 최소 두 배 이상을 사용할 것으로 추정되며, 충분한 전력 공급을 위해 소형모듈원전 같은 새로운 형태의 에너지가 필요할 수도 있다. 또한 데이터센터에서 더 많은 전력이 사용되면 비례해서 발생하는 열도 늘어나는 만큼, 효과적인 방열 솔루션을 찾아야 한다. 이를 위해 SK하이닉스는 파트너들과 함께 고용량, 고성능에도 전력 사용량을 최소화해 열 발생을 줄일 수 있는 고효율 AI 메모리 개발을 시도하고 있다. 김 사장은 "AI 구현에 적합한 초고성능 메모리 수요가 증가하고 있다"며 "챗GPT가 도입되기 전까지 대역폭과 관련된 문제는 그다지 중요하지 않았으나, AI 기술이 발전할수록 메모리 대역폭 향상에 대한 요구가 점점 더 커지고 있다"고 설명했다. 이런 장애물들을 극복하기 위해 SK하이닉스는 현재 HBM3E, 고용량 서버 DIMM, QLC 기반 고용량 eSSD와 LPDDR5T를 시장에 공급하고 있다. SK하이닉스는 올해 초부터 HBM3E 8단 제품을 업계 최초로 공급 중이며, 이번달 말부터 HBM3E 12단 제품 양산에 돌입할 계획이다. 한편 일반 서버와 비교해 AI 서버는 4배 이상의 메모리 용량이 필요한데, 이를 위해 회사는 TSV 기술 기반 서버용 256GB DIMM을 공급 중이다. 또한 SK하이닉스는 QLC 기반 고용량 eSSD를 양산하는 유일한 공급업체로, 향후 전력 효율과 공간 최적화에 크게 기여할 120TB 모델을 선보일 계획이다. 마지막으로 LPDDR5T는 초당 9.6기가비트의 속도로 데이터를 처리하는 온디바이스 AI에 최적화된 제품이다. 미래를 위한 제품과 기술 개발도 순조롭게 진행하고 있다. SK하이닉스는 HBM4를 고객 요구에 맞춰 적기에 공급할 수 있도록 순조롭게 개발 중이다. 베이스다이에 로직 기술을 처음으로 적용하는 HBM4는 TSMC와 협업을 통해 생산할 예정이다. 낸드 분야에서도 SK하이닉스는 최첨단 제품을 지속 개발할 예정이다. 또한 SK하이닉스는 최대 40Gbps를 지원하는 업계 최고 성능의 GDDR7을 양산할 준비가 마무리 단계에 들어섰으며, 혁신적인 대역폭과 전력을 갖춘 LPDDR6도 개발하고 있다. 제품, 기술 개발을 위한 R&D 투자뿐만 아니라 인프라 투자도 계획대로 진행할 예정이다. 김 사장은 "SK하이닉스는 부지조성 공사가 순조롭게 진행 중인 용인 반도체 클러스터에 최첨단 생산시설을 구축할 예정으로, 이곳을 기반으로 글로벌 여러 파트너들과 긴밀한 협력을 나누게 될 것"이라며 "SK하이닉스는 2028년 양산을 목표로 미국 인디애나에 첨단 패키지 공장과 R&D 시설을 건설할 계획으로, 주요 고객 및 파트너들과의 협력을 강화하는데 도움이 될 것"이라고 밝혔다.

2024.09.04 17:30장경윤

한미반도체, 세미콘 타이완서 '7세대 마이크로 쏘' 장비 첫 공개

한미반도체는 오늘(4일)부터 대만 타이페이에서 열리는 '2024 세미콘 타이완'에서 '7세대 뉴 마이크로 쏘 & 비전 플레이스먼트 6.0 그리핀'을 처음으로 선보인다고 4일 밝혔다. 7년여의 연구 끝에 개발된 7세대 뉴 마이크로 쏘 & 비전 플레이스먼트는 인공지능 반도체 HBM용 TC 본더와 함께 한미반도체를 대표하는 핵심 장비다. 1998년 출시한 1세대 모델부터 현재까지 세계 유수의 반도체 회사에 납품되며 많은 신뢰를 받고 있고, 2004년부터 작년까지 20년 연속 세계 시장점유율 1위를 자랑하는 월드 베스트 제품으로 알려져 있다. 한미반도체 관계자는 “총 270건의 특허가 적용된 첨단기술의 집약체인 7세대 뉴 마이크로 쏘 & 비전 플레이스먼트는 이전 모델에 비해 생산성과 정밀도 향상은 물론이고, 사용자 편의와 장비 무인 자동화 기술 '블레이드 체인지 마스터'와 '오토 키트 체인지', 그리고 '완전 자율 장비 셋업'이 새롭게 추가됐다"며 "장비 운용에 따른 관리 비용과 부담을 획기적으로 절감했다”고 강조했다. 한미반도체는 고객사로부터 수주 받은 HBM용 TC 본더가 이번 3분기부터 본격적인 납품이 시작돼 2024년 매출 목표인 6천500억원을 전망하고 있다. 또한 지난 7월 말 확보한 연면적 1만평의 공장 설립 부지에 2025년 말 신규 공장증설이 완공되면 2026년 매출 목표인 2조원 달성은 한층 가능성이 높아질 것으로 내다보고 있다.

2024.09.04 14:37장경윤

박문필 SK하이닉스 부사장 "HBM 1등 사수...백엔드 미래 기술 확보"

"SK하이닉스는 내부 검증 절차를 통해 HBM3E의 완성도를 높인 후, 고객 테스트를 단 한 번의 문제도 없이 통과한 바 있다. 나아가 새로운 HBM 시대에 대비해 백엔드 미래 기술을 확보하는 데도 집중할 것이다." 박문필 SK하이닉스 HBM PE 담당 부사장은 4일 회사 공식 뉴스룸과의 인터뷰를 통해 이같이 밝혔다. SK하이닉스는 올 초 전사적으로 HBM 경쟁력을 강화하기 위해 관련 역량과 기능을 결집한 'HBM 비즈니스' 조직을 신설했다. 산하 조직인 HBM PE 조직 역시 ▲HBM 제품 테스트 및 검증을 통해 품질 관리를 담당하는 프로덕트 엔지니어링(Product Engineering)팀 ▲시스템 레벨에서 제품을 평가하는 어플리케이션 엔지니어링(application Engineering)팀 ▲제품 적기 개발 및 사업화 추진을 위해 고객과 회사간 협업을 주도하는 프로젝트 매니지먼트(Project Management)팀을 산하에 배치해 전문성을 강화했다. 박 부사장은 'HBM 1등' 리더십을 수성하기 위해 가장 중요한 것으로 '적기(適期)'를 꼽으며 "제품을 적시에 개발하고 품질을 확보해 고객에게 전달하는 것이 가장 중요하다"고 설명했다. 또한 그는 “HBM PE 조직은 품질 경쟁력뿐만 아니라 제품 생산성까지 극대화하는 데 많은 노력을 기울이고 있다”고 덧붙였다. HBM은 적층되는 칩의 수가 많은 만큼 여러 품질 문제가 발생할 수 있다. 또한 GPU와 결합하는 SiP(시스템 인 패키지) 등 다양한 조건에서 성능을 종합적으로 확인해야 하기에 테스트 과정이 오래 걸릴 수밖에 없다. 때문에 제품을 빠르게 검증하고, 고품질을 확보할 수 있는 테스트 베이스라인을 만드는 것이 중요하다. 박 부사장은 "HBM PE 조직은 제품의 개선점을 빠르게 찾아 양산 역량까지 확보할 수 있는 기술 노하우를 보유하고 있다"며 "대표적으로 내부 검증 절차를 통해 HBM3E의 완성도를 높인 후 고객 테스트를 단 한 번의 문제도 없이 통과한 사례가 이를 입증한다"고 설명했다. 고객의 목소리에 귀 기울여 HBM의 품질을 더 높이고, 신제품 기획 및 개발 일정을 조율하는 것 또한 HBM PE 조직의 주요 임무다. 이를 위해 박 부사장은 HBM 주요 고객사를 위한 오픈랩(Open Lab)을 운영 중이며, 이 랩은 대내외 소통 창구 역할을 하며 주어진 과제에 기민하게 대응하고 있다. 박 부사장은 입사 후 약 15년간 D램 설계 직무를 수행한 후 2018년 D램 PE 직무로 전환했다. 당시 4명의 소수 구성원으로 출발했던 팀은 5년여 만에 70여 명의 조직으로 성장했다. PE 업무에 자신이 보유한 D램 설계 노하우를 접목시키며 혁신을 불어넣은 박 부사장의 노력 덕분이었다. 그동안 사내 SKMS 실천상을 4번이나 수상하며 능력을 인정받았던 박 부사장은 가장 난이도가 높았던 제품으로 HBM을 꼽았다. 박 부사장은 "지난 2022년 쉽지 않았던 HBM3 고객 인증을 잘 해결해냈던 일이 기억에 남는다"며 "고객 시스템 레벨에서 적용할 수 있는 솔루션까지 확보하며 대응 역량의 수준을 한층 높이는 성과도 얻었다"고 밝혔다. 박 부사장의 다음 목표는 12단 HBM3E와 HBM 6세대 제품인 HBM4의 성공적인 사업화다. 그는 "객관적인 데이터를 바탕으로 우리 제품의 압도적인 성능과 경쟁력을 고객이 이해할 수 있도록 기술 협업 및 신뢰 관계를 잘 구축해 나가겠다"며 "특히 새로운 HBM 시대에 대비해 백엔드 미래 기술을 확보하는 데도 집중할 것"이라고 강조했다. 마지막으로 박 부사장은 "HBM이 고객별 맞춤형 커스텀(Custom) 제품으로 다양하게 변모하면서, 새로운 제품 설계 방식이 도입되고 테스트 관점에서도 기존 패러다임의 전환이 이루어질 것으로 예측하고 있다"며 "HBM PE 조직은 이에 대비해 다양한 이해관계자들과 협업 프로세스를 구축하며 관련 인프라를 확충하고, 이 분야 인재들을 발굴·육성하기 위해 노력할 것"이라고 강조했다.

2024.09.04 09:51장경윤

SK하이닉스, "16단 HBM에도 '어드밴스드 MR-MUF' 적용 가능성 확인"

"오는 2025년 양산 예정인 HBM4는 이전 세대 대비 성능 및 에너지 효율이 높을 것으로 기대하고 있다. 특히 16단 제품의 경우, 어드밴스드(Advanced) MR-MUF 기술의 적용 가능성을 확인했다." SK하이닉스 이강욱 부사장(PKG개발 담당)은 3일 '세미콘 타이완'에서 회사의 HBM 경쟁력에 대해 이같이 말했다. 이날 'AI 시대를 대비하는 HBM과 어드밴스드 패키징 기술'을 주제로 세션 발표를 진행한 이 부사장은 HBM 시장의 가파른 성장세를 예견했다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 메모리로, 기존 D램에 비해 데이터 처리 성능이 뛰어나다. HBM은 현재 5세대 제품인 HBM3E까지 상용화에 성공했다. 8단, 12단 HBM3E는 초당 1.18TB 이상의 데이터를 처리하며 최대 36GB 용량을 지원한다. HBM4는 12, 16단으로 공급되며 용량은 최대 48GB까지, 데이터 처리 속도는 초당 1.65TB 이상으로 성능이 발전한다. HBM4부터는 베이스 다이에 로직 공정을 적용함으로써, 성능 및 에너지 효율 향상을 기대하고 있다. 이와 같은 시장 성장세에 맞춰 HBM 분야 리더인 SK하이닉스는 2015년 업계 최초로 HBM 제품을 양산한 후, 연이어 최고 성능의 HBM 제품들을 세계 최초로 출시하면서 업계를 선도하고 있다. 오는 2025년에는 HBM4 12단 제품도 출시할 예정이다. 특히 SK하이닉스는 독자적으로 개발한 혁신적인 패키징 기술을 통해 HBM 제품의 에너지 효율 및 열 방출(방열 성능) 측면에서 경쟁력을 갖추고 있다. SK하이닉스가 HBM 제품에 적용한 MR-MUF 패키징 기술은 낮은 본딩(칩 접합) 압력, 온도 적용과 일괄 열처리가 가능해 생산성과 신뢰성 측면에서 다른 공정보다 유리하다. 또한 높은 열전도 특성을 갖는 Gap-Fill 물질(빈 공간을 채우는 물질) 및 높은 밀도의 메탈 범프 형성이 가능해. 타 공정 대비 열 방출 면에서 30% 이상의 성능 장점을 가진다. SK하이닉스는 HBM3와 3E 8단 제품에 MR-MUF, 12단 제품에 Advanced MR-MUF기술을 적용해 양산을 하고 있으며, 내년 하반기 출하 예정인 HBM4 12단 제품에도 Advanced MR-MUF를 적용해 양산할 계획이다. 16단 제품을 위해서는 Advanced MR-MUF와 하이브리드 본딩 방식 모두에 대한 준비를 하고 있으며, 고객 니즈에 부합하는 최적의 방식을 선택할 계획이다. 특히 SK하이닉스는 16단 제품 대응을 위한 기술을 개발 중인데, 최근 연구에서 16단 제품에 대한 Advanced MR-MUF 기술 적용 가능성을 확인했다. 하이브리드 본딩 기술을 적용할 경우 제품 성능, 용량 증가 및 열 방출 측면에서 장점이 있으나, 기술 완성도 및 양산 인프라 준비 측면에서 해결해야 할 여러 선결 과제들이 있다. 두 가지 방식에 대한 기술 완성도를 빠르게 높여, 메모리 고용량화에 대한 고객 니즈에 선제적으로 대응하겠다는 전략으로 풀이된다. SK하이닉스는 HBM4 및 이후 세대 제품 개발을 준비하고 있으며, 대역폭, 용량, 에너지 효율 측면에서의 기술적 난제들을 해결하기 위해 2.5D 및 3D SiP(시스템 인 패키지) 패키징 등을 포함 다양한 대응 방안을 검토하고 있다. 또한 HBM4E 부터는 커스텀(Custom) 성격이 강해질 것으로 예상돼, SK하이닉스는 다양한 고객 요구에 효율적으로 대응하기 위한 생태계 구축 관점에서도 글로벌 파트너들과의 협력을 강화해 가고 있다.

2024.09.03 14:36장경윤

첨단 패키징 장비 시장, 올해 10% 이상 성장…"AI 수요 덕분"

최첨단 패키징 장비 시장이 올해와 내년 높은 성장률을 기록할 것이라는 분석이 나왔다. TSMC, 인텔, 삼성전자, SK하이닉스 등이 AI 반도체 성장에 힘입어 관련 설비투자를 적극 진행하는 데 따른 영향이다. 31일 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 첨단 패키징용 장비 시장은 올해 10%, 내년 20% 이상 성장할 전망이다. 첨단 패키징은 AI 반도체 등 고성능 칩 제조의 핵심 요소로 주목받고 있다. 기존 전공정에서 이뤄지던 회로 미세화가 점차 한계에 다다르고 있기 때문으로, 첨단 패키징을 활용하면 반도체 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 대표적으로 대만 주요 파운드리 TSMC는 자체 개발한 'CoWoS' 패키징을 통해 엔비디아, AMD, 애플 등 글로벌 팹리스의 고성능 반도체를 패키징하고 있다. CoWoS는 '칩 온 웨이퍼 온 서브스트레이트'의 준말이다. 칩과 기판 사이에 인터포저라는 얇은 막을 삽입해, 패키징 면적을 줄이고 칩 간 연결성을 높이는 2.5D 패키징 기술을 뜻한다. 특히 AI 서버용 칩에서 수요가 높아 지속적인 공급부족 현상이 일어나고 있다. 트렌드포스는 "TSMC는 대만 주난, 타이중 등 각지에서 첨단 패키징 용량을 늘리고 있고, 인텔도 미국과 말레이시아 등에서 패키징 사업을 준비 중"이라며 "한편 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등은 HBM 패키징 설비투자에 주력하고 있다"고 설명했다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, TSV(실리콘관통전극)로 연결한 차세대 메모리다. 제조가 완료된 D램을 높은 집적도로 쌓아야 하기 때문에, 고성능의 본딩 기술 등이 요구된다. 첨단 패키징 장비에는 전기도금장비, 다이 본더, 씨닝 장비, 다이싱 장비 등 다양한 분야가 포함된다. 트렌드포스는 "첨단 패키징 장비 시장은 일부 국가가 주도하는 전공정 장비와 달리 기술적 진입 장벽이 낮다"며 "TSMC도 비용 감소 및 공급망 강화 전략으로 대만 현지 패키징 장비 업체의 육성을 촉진하고 있다"고 설명했다.

2024.09.01 09:32장경윤

[신간] 반도체 전문가 김용석 석좌교수가 말하는 'AI 반도체 전쟁'

AI 시대가 열렸다. 2016년 알파고, 2022년 챗GPT가 AI 시대를 열 수 있었던 것은 모두 반도체의 힘이었다. 팬데믹을 거치면서 세계는 반도체 공급망의 중요성을 알게 됐고, 미중 반도체 패권전쟁은 AI가 촉발한 시장 격변과 맞물려서 더욱 격화되고, 경쟁은 AI 반도체 전쟁으로 옮겨가고 있는 양상이다. 앞으로 필요한 기술은 단연 AI이다. 따라서 AI 기술 트렌드 변화를 놓치지 않고, 주요 미래 기술들에 대해 알아야 하며, 앞으로 어떠한 변화가 오게 될지 잘 파악하는 것이 매우 중요하다. 또한 산업간 경계가 무너지고 있는 상황에서 AI가 다른 산업에 어떻게 활용될지 이해하는 것이 필요하다. 책 'AI 반도체 전쟁'의 저자는 삼성전자에서 31년간 시스템반도체와 이동통신 소프트웨어, 갤럭시 제품 개발에 참여했고, 이후 성균관대학교에서 10년 넘게 학생들을 가르친 뒤 현재는 가천대학교에서 반도체 인재 양성을 이어가고 있는 김용석 교수다. 이론과 실무를 모두 겸비한 시스템반도체 전문가인 그가 쉽고 명쾌하게 AI 반도체의 개념과 응용 산업에 대해 정리해 담았다. 책은 크게 세 부분으로 나누어져 있다. 1장에서는 반도체란 무엇인지, 시스템반도체의 중요성 등 반도체 관련해 다룬다. 2장에서는 AI 발전 역사, AI 반도체가 무엇이며, AI 맞춤형 메모리인 HBM(고대역폭 메모리)을 비롯해 AI가 만들어 낸 메모리들을 설명한다. 또한 AI가 촉발한 미중 반도체 경쟁 이야기도 함께 한다. 3장에서는 AI 반도체가 만들어 내는 다양한 응용 산업 분야에 관해 설명한다. AI 기술의 발전은 AI 반도체의 수요를 증가시키고, AI 반도체의 발전은 다양한 분야의 AI 산업으로 확대된다. 스마트폰뿐 아니라 가전, 자동차, 드론 제품이나 공장, 도시, 의료기기, 국방 등 전 산업의 AI화 속도가 빠르게 진행될 것이다. 또한 금융, 법률, 교육, 마케팅, 영업, 콘텐츠 제작, 디자인, 게임 개발 등에서도 AI 활용이 늘어날 것이다. AI 시대의 새로운 시작은 우리에게는 기회다. 우리는 강점인 제조업이 있고, AI 반도체를 활용할 시장도 있기 때문이다. 신제조업 경쟁에서 AI 반도체를 선점해야 우위를 점할 수 있다고 저자는 역설한다. 책 'AI 반도체 전쟁'을 통해 독자는 AI가 결코 거품이 아니며, 우리 삶에 얼마나 다양하게 활용될지 구체적으로 알게 되고, AI 반도체를 통해 어떤 산업과 비즈니스에 거대한 기회가 열릴지 새롭게 발견할 수 있을 것이다.

2024.08.30 15:57장경윤

'12단 HBM3E' 수급 다급해진 엔비디아…삼성·SK 대응 분주

엔비디아가 최근 생산 차질 논란이 불거진 최신형 AI 반도체 '블랙웰'을 당초 일정대로 양산하겠다고 밝혔다. 칩 재설계를 통한 대체품을 내놓는 것으로, HBM(고대역폭메모리) 역시 더 높은 용량의 제품을 탑재하기로 했다. 이에 따라 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 메모리 기업도 최선단 HBM의 인증을 서두르기 위한 대응에 나선 것으로 파악됐다. 29일 업계에 따르면 삼성전자·SK하이닉스 등 주요 메모리 제조업체는 엔비디아의 최신 GPU '블랙웰' 칩 설계 변경에 따라 HBM3E 12단 인증을 서두르고 있다. 블랙웰은 엔비디아가 지난 3월 공개한 최신형 AI 반도체다. TSMC의 4나노미터(nm) 공정을 기반으로, 총 2천80억개의 트랜지스터를 집적했다. 이는 기존 GPU 대비 2배가량 많은 것으로, 2개의 GPU 다이(Die)를 10TB(테라바이트)/s의 빠른 데이터 전송 속도로 연결했기 때문에 가능한 수치다. 세부적으로 블랙웰 GPU는 전력소모량에 따라 700W급인 B100, 최대 1200W급인 B200으로 나뉜다. 당초 엔비디아는 B100 GPU 2개와 '그레이스' CPU 1개를 결합한 구조의 AI 가속기 'GB200'을 회사 회계연도 기준 2025년 4분기(2024년 11월~2025년 1월) 출시할 예정이었다. ■ SoC 재설계로 HBM3E도 8단→ 12단 변경 그러나 최근 GB200의 양산 일정에 차질이 생겼다. 업계에서 분석하는 원인은 크게 두 가지다. 하나는 B100 칩 설계의 문제, 또 하나는 GB200에 필요한 TSMC의 최첨단 패키징 'CoWoS-L'의 용량 부족이다. CoWoS는 엔비디아가 자체 개발한 2.5D 패키징 기술로, 로직반도체와 HBM을 SiP(시스템 인 패키지) 형태로 묶는 것을 뜻한다. 2.5D 패키징은 넓은 기판 모양의 실리콘 인터포저 위에 반도체 다이(Die)를 수평 배치하는 기술이다. 활용되는 소재에 따라 종류가 나뉘며, CoWoS-L의 경우 로컬실리콘인터커넥트(LSI)라는 소형 인터포저를 채용한다. 이에 엔비디아는 즉각 대응책을 수립했다. 기존 B100을 개량한 'B102'를 대체품으로 재설계하고, 이를 기반으로 'GB200A'를 제작하기로 했다. A는 공랭(Air Cooling)의 의미다. 패키징 구조 역시 변경된다. GB200은 GPU 2개를 묶어 한 칩처럼 동작하게 하고, 주변에 HBM3E 8단(24GB)을 8개 집적하는 형태다. 반면 GB200A는 GPU를 묶지 않고 B102 칩 하나에 HBM3E 12단(36GB)를 4개 집적한다. 내장된 GPU 2개가 총 HBM 8개를 운용하는 것보다 효율이 떨어지기 때문에, 단일 HBM의 용량을 높이고자 12단을 채용한 것으로 분석된다. 엔비디아는 이 같은 칩 재설계를 통해 어제(29일 한국시간) 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "당초 계획대로 블랙웰 GPU 양산 공급을 연말에 진행하겠다"는 뜻을 밝혔다. ■ HBM3E 12단 공급 빨라져야…삼성·SK 대응 분주 엔비디아가 블랙웰 GPU의 양산 일정을 고수하면서, 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 등 메모리 제조업체들의 대응 또한 분주해지고 있다. 당초보다 빨리 HBM3E 12단 제품을 엔비디아에 공급해야 하는 상황에 놓였기 때문이다. HBM3E는 5세대 HBM으로, 올해 상반기 8단 제품부터 상용화에 들어갔다. 더 많은 D램을 적층하는 12단 제품은 주요 메모리 3사 모두 고객사와의 퀄(품질) 테스트를 거치고 있으며, 아직까지 공식 승인을 받은 기업은 없다. 이에 엔비디아도 주요 메모리 제조사에 HBM3E 12단 승인을 앞당기기 위한 논의를 진행한 것으로 알려졌다. 반도체 업계 관계자는 "엔비디아의 요청에 따라 메모리 제조사들도 HBM3E 12단 물량을 급하게 늘리려는 움직임을 보이고 있다"며 "HBM3E 12단의 수율이 상대적으로 낮고, 긴급한 주문이기 때문에 메모리 제조사 입장에서도 더 높은 가격을 책정받을 수 있다는 이점을 누릴 수 있다"고 설명했다.

2024.08.30 10:04장경윤

엔비디아 2Q 호실적에도 주가 하락…삼성·SK하이닉스 동반↓

엔비디아가 28일(현지시간) 2분기 실적에서 시장 전망치를 상회하는 실적을 내고도 주가는 시간외 거래에서 급락했다. 이에 영향을 받아 SK하이닉스와 삼성전자도 동반 약세를 보이고 있다. 29일 오전 11시 29분 기준 삼성전자는 전일 대비 2천200원(2.88%) 내린 7만4천200원에 거래되고 있다. SK하이닉스도 전일 대비 1만600원(5.91%) 급락한 16만8천700원에 거래 중이다. SK하이닉스와 삼성전자는 엔비디아에 고대역폭 메모리(HBM)을 납품한다. 인공지능(AI) 대장주인 엔비디아가 지난 2월, 5월 실적을 발표할 때마다 주가가 급등하고, AI와 메모리 기업의 주가에 영향을 끼쳐왔다. 이번 엔비디아 실적 발표에서도 삼성전자와 SK하이닉스를 비롯해 국내 반도체주는 줄줄이 급락을 보였다. 이는 엔비디아의 분기 실적이 시장의 기대에 미치지 못한 것과 더불어 블랙웰 칩 생산 지연에 대한 우려 때문으로 풀이된다. 엔비디아는 2분기 컨콜에서 블랙웰 지연설에 대해 부인하며 4분기에 출시할 예정이라고 밝혔다. 다만, 블랙웰 생산에서 결함으로 인해 마스크를 변경했다는 점은 인정했다. 엔비디아 회계연도에서 4분기는 11월~익년 1월에 해당되므로, 블랙웰은 내년 1월에 출시될 수 있다는 의미다. 블랙웰 출시 지연은 메모리 업체의 HBM 공급 물량 계획에 차질을 초래할 수 있다. SK하이닉스는 엔비디아 블랙웰에 HBM3E 8단을 공급하며, 삼성전자는 현재 퀄테스트(품질테스트)를 받는 중이다. 엔비디아는 올 2분기에 300억4천만 달러(40조1천785억원)의 매출로 전년 동기 대비 122% 증가했다. 시장조사업체 LSEG가 전망한 월가 예상치 매출 287억 달러를 웃돈 실적이다. 2분기 영업이익은 186억 4천200만 달러(약 24조9천336억원)로 전년 동기 대비 2.74배 늘어났다. 엔비디아는 올 3분기 매출은 325억 달러에 이를 것으로 전망했다. 이 역시 월가 전망치 317억 달러를 상회하는 수준이다. 이에 엔비디아 주가는 뉴욕 증시 정규장에서 2.10% 하락 마감한 뒤 실적 발표 후 시간 외 거래에서 6.89% 하락했다.

2024.08.29 11:43이나리

퓨리오사AI, 차세대 AI칩 '레니게이드' 공개

AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI는 미국 현지시간 기준 26일 'Hot Chips 2024' 컨퍼런스에서 2세대 AI 반도체 RNGD(레니게이드)를 공개했다고 28일 밝혔다. 퓨리오사의 2세대 AI 반도체 RNGD는 거대언어모델(LLM) 및 멀티모달모델의 효율적인 추론을 위해 설계된 데이터센터용 가속기다. 국내 팹리스가 Hot Chips 행사에서 신제품 발표자로 선정된 것은 최초다. HBM3가 탑재된 추론용 AI 반도체에 대한 행사 현장의 관심과 반응도 높았던 것으로 전해진다. 이날 백준호 대표는 '퓨리오사 RNGD: 지속 가능한 AI 컴퓨팅을 위한 텐서 축약 프로세서(Tensor Contraction Processor)'라는 주제로 제품 소개 및 초기 벤치마크를 공개하며, Llama 3.1 70B의 라이브 데모를 선보였다. 초기 테스트 결과 RNGD는 GPT-J 및 Llama 3.1과 같은 주요 벤치마크 및 LLM에서 경쟁력 있는 성능을 보였으며, 단일 PCIe 카드 기준으로 약 100억 개의 파라미터를 가진 모델에서 초당 2천~3천개의 토큰을 처리할 수 있는 성능을 나타냈다. RNGD는 범용성과 전력 효율의 균형을 이룬 텐서 축약 프로세서(TCP) 기반 아키텍처다. 주요 GPU의 TDP가 1000W 이상인 것에 비해, 150W TDP의 높은 효율성을 갖췄다. 또한 48GB HBM3 메모리를 탑재해 Llama 3.1 8B와 같은 모델을 단일 카드에서 효율적으로 실행 가능하다. 퓨리오사AI는 2017년 삼성전자, AMD, 퀄컴 출신의 세 명의 공동 창업자에 의해 설립된 이후, 지속적인 기술 혁신과 제품 양산에 집중해 왔다. 그 결과 TSMC로부터 첫RNGD 샘플을 올 5월에 받은 후 빠른 속도로 브링업을 완료했다. 소프트웨어 역량도 강화했다. 퓨리오사AI는 2021년 당시 출시된 1세대 칩 첫 샘플을 받은 지 3주 만에 브링업을 완료하고 MLPerf 벤치마크 결과를 제출한 바 있으며, 이후 컴파일러 개선만을 통해 성능을 113% 향상시킨 바 있다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "이번 Hot Chips에서 RNGD를 글로벌 시장에 공개하고 빠른 초기 브링업 결과를 발표할 수 있었던 것은 회사의 기술 개발이 하나의 결실을 맺은 것”이라며 “RNGD는 업계의 실질적인 추론 니즈를 충족시킬 수 있는 지속 가능하고 현실적인 AI 컴퓨팅 솔루션”이라고 강조했다. 그는 이어 “우리 제품이 LLM을 효율적으로 연산할 수 있다는 것을 증명하였다는 것은 회사가 다음 성장 단계에 접어들었다는 것을 의미한다"며 "팀의 헌신과 지속적인 노력에 대해 매우 자랑스럽고 감사하다”고 말했다. 아디티아 라이나 GUC 최고마케팅책임자(CMO)는 "퓨리오사AI와의 협력으로 성능과 전력 효율성 모두 뛰어난 RNGD를 시장에 선보이게 됐다"며 "퓨리오사AI는 설계에서부터 양산 샘플 출시까지 탁월한 역량을 보여주며, 업계에서 가장 효율적인 AI 추론 칩을 출시하게 되었다"고 밝혔다.

2024.08.28 15:04장경윤

박경 SK하이닉스 부사장 "AI 시대, 메모리 단품이 아닌 솔루션으로 변화 필요"

박경 SK하이닉스 시스템아키텍처 담당 부사장이 27일 최종현학술원에서 열린 'AI 대전환 반도체가 이끈다' 컨퍼런스 토론회에서 "AI 시장에서 메모리가 단순한 부품이 아닌 솔루션으로 변화하고 있으며, 이러한 전환은 더욱 확대될 필요가 있다"고 강조했다. 박 부사장은 AI 시대에 메모리 기업이 직면한 변화에 대해 설명하며, "이제는 단순히 D램 설계 기술만으로는 충분하지 않다. 시스템이 어떻게 변하고, 어떤 기회와 도전 과제가 있는지 반도체 기술에만 국한하지 않고 '운영과 시스템'의 관점에서 바라봐야 한다"고 말했다. 그는 이러한 변화 속에서 SK하이닉스가 중요한 역할을 수행하고 있다고 덧붙였다. 이어 그는 "과거 반도체 생태계에서는 수요와 공급의 관계가 주를 이뤘지만, 앞으로는 공동 목표를 해결하는 협력 관계로 전환되어야 한다"며 "이 구조에 얼마나 신속하게 대응하느냐가 미래 제품을 빠르게 출시하는 방법이다"고 설명했다. SK하이닉스가 메모리 외의 AI 프로세서 생산에 대한 비전을 가지고 있는지에 대한 질문에 박경 부사장은 "현재로서는 메모리 이외의 반도체 개발 계획은 없다"고 명확히 밝혔다. 박 부사장은 "우리는 메모리 분야에서 시작했기 때문에, 메모리의 가치를 극대화하는 AI 전략을 세웠고, 이 전략이 성공을 거둔 후에야 다른 계획을 고려할 것"이라고 덧붙였다. 이어 박 부사장은 SK하이닉스가 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 1위를 차지한 것에 대해 언급하며, "우리가 잘해서 1등이 된 걸까, 아니면 하다 보니 1등이 되어서 잘한다는 평가를 받는 것일까라는 생각이 든다"고 말했다. 그는 "우리는 항상 후자라고 생각한다. 기술에 있어 지금보다 더 겸손해야 하며, 알지 못하는 것들을 찾기 위해 부단히 노력해야 한다"고 강조했다.

2024.08.27 18:03이나리

"HBM용 하이브리드 본딩은 아직 미완성"…기술적 난제는

"차세대 HBM에 하이브리드 본딩을 적용하면 여러 이점이 있으나, 이 기술은 아직 완성되지 않아 시간이 더 필요하다. 현재로선 CMP와 파티클이라는 두 가지 문제가 가장 큰 허들로 작용하고 있다." 문기일 SK하이닉스 부사장은 지난 26일 한양대학교 'SSA(Smart Semiconductor Academy)'에서 HBM용 하이브리드 본딩 기술에 대해 이같이 말했다. 이날 '어드밴드스 패키징 기술과 미래 전망'을 주제로 발표를 진행한 문 부사장은 "AI 산업 발전에 따라 메모리 패키징 기술도 제품의 성능과 용량을 극대화하는 방식으로 발전해 왔다"며 "HBM도 현재 범프를 쓰고 있으나 결국 하이브리드 본딩으로 나아가기는 할 것"이라고 설명했다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, TSV(실리콘관통전극)으로 연결한 차세대 메모리다. 각각의 D램은 수십 마이크로미터(㎛) 수준의 작은 마이크로 범프를 통해 전기적으로 연결된다. 이 때 층마다 형성되는 범프의 수는 20만개에 달한다. 다만 기존 본딩 기술은 HBM 분야에서 점차 한계에 직면하고 있다. HBM의 D램 적층 수가 8단, 12단, 16단 순으로 점차 많아지는 반면, HBM 패키지의 두께는 크게 늘어나고 있지 않기 때문이다. 내년 양산될 HBM4의 두께가 775마이크로미터로 이전 세대(720마이크로미터) 대비 늘어날 예정이기는 하나, 임시 방편의 성격이 강하다. 때문에 업계는 칩과 웨이퍼의 구리 배선을 직접 붙이는 하이브리드 본딩을 대안 기술로 개발해 왔다. 해당 기술은 범프를 쓰지 않기 때문에, HBM의 패키지 두께를 크게 줄일 수 있다는 이점이 있다. TSV의 간격을 줄일 수 있어 칩 사이즈 축소에도 유리하다. 당초 업계는 HBM4에 하이브리드 본딩 기술이 적용될 것이라고 예상해 왔다. 그러나 HBM4 패키지 두께 완화, 하이브리드 본딩 기술의 미성숙 등으로 여전히 기존 본딩 기술이 채택될 가능성이 높은 상황이다. 문 부사장은 "칩과 칩을 직접 붙이기 위해서는 표면이 굉장히 평평해야 하기 때문에 CMP(화학·기계적 연마) 공정을 거친다"며 "일반 제조 환경에서 요구하는 CMP의 평탄함 정도가 수십 나노미터(nm)인 데 반해, 하이브리드 본딩에서는 수 나노의 미세한 수준을 요구한다"고 설명했다. 그는 이어 "표면이 무작정 평탄해서도 안되고, 어떤 경우에는 디싱(오목하게 들어간 부분)을 고의적으로 수 나노 수준으로 형성하기도 한다"며 "웨이퍼 공정 이후의 패키징 공정에서 발생하는 파티클(미세오염)도 큰 문제"라고 덧붙였다. 패키징은 웨이퍼 상의 칩을 개별 다이(Die)로 분리하는 다이싱(Dicing) 공정을 거친다. 이 때 표면이 갈려나가면서 작은 파티클이 형성되는데, 이는 반도체 수율을 떨어뜨리는 악영향을 미친다. 문 부사장은 "기계적인 다이싱 공정에서는 기존 패키징 단에서는 상상도 할 수 없는 파티클이 발생하게 된다"며 "미세한 파티클을 계측하고, 이를 제거할 수 있는 기술이 필요해 공정적으로 수율 확보가 어려운 상황"이라고 밝혔다.

2024.08.27 09:00장경윤

SK하이닉스, 10월 HBM4 '테이프아웃'…엔비디아 공략 고삐

SK하이닉스의 HBM4(6세대 HBM) 상용화 계획이 가시권에 접어들었다. 핵심 고객사인 엔비디아향 HBM4 설계가 마무리 단계에 접어들어, 4분기 초에 설계 도면을 제조 공정에 넘기는 '테이프아웃'을 진행할 것으로 파악됐다. 26일 업계에 따르면 SK하이닉스는 오는 10월 엔비디아향 HBM4에 대한 '테이프아웃'을 완료할 계획이다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 차세대 메모리다. 현재 5세대 제품인 HBM3E까지 상용화된 상태로, 다음 세대인 HBM4는 내년 하반기부터 양산이 시작될 것으로 전망된다. HBM4는 데이터 전송 통로인 I/O(입출력 단자) 수를 이전 세대 대비 2배 많은 2048개 집적한 것이 특징이다. D램 적층 수는 제품 개발 순서에 따라 12단·16단으로 나뉜다. 엔비디아의 경우 2026년 출시 예정인 차세대 고성능 GPU '루빈(Rubin)' 시리즈에 12단 적층 HBM4를 채용할 것으로 관측된다. 이에 SK하이닉스는 엔비디아향 HBM4를 공급하기 위한 개발팀을 꾸리고 설계를 진행해 왔다. 최근에는 설계가 마무리 단계에 접어들어, 오는 10월 테이프아웃 일정을 확정했다. 테이프아웃이란 연구소 수준에서 진행되던 반도체 설계를 완료하고, 도면을 제조 공정에 보내는 것을 뜻한다. 실제 제조 환경에서 양산용 개발이 이뤄지기 때문에, 칩 상용화를 위한 핵심 과정으로 꼽힌다. 사안에 정통한 관계자는 "SK하이닉스는 주요 고객사인 엔비디아와 AMD를 위한 HBM4 개발팀을 각각 꾸려 제품을 개발해 왔다"며 "엔비디아향 HBM4 테이프아웃은 10월에 진행될 예정이며, AMD향 테이프아웃은 연말이 목표"라고 설명했다. 한편 SK하이닉스는 HBM4의 코어다이로 1b D램(10나노급 5세대 D램)을 활용한다. HBM은 D램을 집적한 코어다이와 코어다이의 메모리 컨트롤러 기능을 담당하는 로직다이로 나뉜다. 앞서 SK하이닉스는 올해 상용화를 시작한 HBM3E에도 1b D램을 적용한 바 있다. 주요 경쟁사인 삼성전자는 HBM4에 1c D램(10나노급 6세대 D램) 적용을 추진하는 등 기술적 변혁을 시도하고 있으나, SK하이닉스는 안정성에 무게를 둔 것으로 풀이된다. 로직다이의 경우 주요 파운드리인 TSMC의 공정을 통해 양산한다. 현재 SK하이닉스가 채택한 TSMC의 공정은 12나노미터(nm)와 5나노급 공정으로 알려져 있다.

2024.08.26 14:23장경윤

원제형 TEL코리아 대표, 반·디학회서 초빙강연 나서

반도체 제조장비 기업 도쿄일렉트론(TEL)코리아는 지난 20일 서울 관악구에 위치한 서울대학교 공과대학에서 원제형 대표이사의 초빙강연을 진행했다고 26일 밝혔다. 이번 강연은 한국반도체디스플레이기술학회(반디학회) 산하 공정진단제어기술연구회에서 주관하는 행사로, 산·학·연에서 개발된 10개의 공정진단제어 관련 기술을 소개하는 자리다. 공정진단제어기술연구회는 공정진단제어 기술 발굴과 기술 협업, 인력 양성 방안을 찾고 있는 모임이다. 이날 강연에서 원제형 대표이사는 '반도체 장치용 플라즈마 강화 공정 기술'을 주제로 강연하며 반도체 시장 동향에 이어 미세화 공정에 기여할 극저온 식각(Cryogenic Etch) 기술, HBM(High Bandwidth Memory)의 중요성에 대해 소개하고 향후 발전 전망과 비전 등을 제시했다. 강연이 끝난 뒤에는 질의응답 시간을 갖고 학회원들의 질문에 답했다. 원제형 대표이사는 “공정진단연구회는 초창기 18년 전 창립 때부터 참가했고 그 때 연구회에서 발표를 했는데, 18년이 지나 다시 만나 뵙게 되어 특히 감회가 새롭다”며 "지속적인 참여를 통해 반도체 분야 산·학·연 협력을 위한 노력을 계속 이어갈 것”이라고 말했다. 원제형 대표이사는 일본 오사카대학 전기공학과에서 반도체 물성연구로 박사학위를 받은 뒤 반도체 업계의 여러 직위를 거쳐 2017년 7월부터 도쿄일렉트론코리아 대표이사로 재직하고 있다. 또한 도쿄일렉트론코리아는 지난해 부산대에 전공서적 200권을 기부한 데 이어 반도체 현장 실습 지원, 세미나 개최 등 긴밀하게 산학협력을 적극 추진하고 있다. 제주대와도 지난 2022년 10월 업무협약을 체결한 뒤 모의 면접, 장학생 선발 등 꾸준히 협력을 이어오고 있다. 명지대와도 지난 3월 반도체 전문 인재 양성 등을 위한 업무협약을 체결하는 등 산학협력 행보를 넓혀가고 있다. 또 지난 4월 가천대에서도 학생 3백여명을 대상으로 특별 강연을 가졌다. 이 같은 산학협력은 교과 과정과 기업 현장 실습의 연계를 통해 반도체 장비 개발 인력을 육성하는 의미도 갖고 있다.

2024.08.26 11:27장경윤

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