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'JEDEC'통합검색 결과 입니다. (6건)

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차세대 HBM '두께 완화' 본격화…삼성·SK 본딩 기술 향방은

차세대 고대역폭메모리 HBM4 시장을 놓고 삼성전자와 SK하이닉스 간 주도권 경쟁이 치열합니다. AI 시대의 핵심 인프라로 성장한 HBM4는 글로벌 메모리 1위 자리를 놓고 벌이는 삼성과 SK의 자존심이 걸린 한판 승부이자 대한민국 경제의 미래이기도 합니다. HBM4 시장을 기점으로 차세대 메모리 기술은 물론 공급망까지 두 회사의 미래 AI 비전이 완전히 다른 양상으로 흘러갈 수 있기 때문입니다. 지디넷코리아가 창과 방패의 싸움에 비유되는 삼성과 SK 간 치밀한 AI 메모리 전략을 4회에 걸쳐 진단해 봅니다. (편집자주) 주요 반도체 기업들이 20단 적층이 필요한 차세대 고대역폭메모리(HBM) 두께 표준을 완화하는 방안을 논의 중인 것으로 파악됐다. 올해 본격 상용화되는 HBM4(6세대 HBM)의 두께인 775마이크로미터(μm)를 넘어, 825~900마이크로미터 수준까지 거론되고 있는 상황이다. 6일 지디넷코리아 취재를 종합하면 국제반도체표준화기구(JEDEC) 참여사들은 차세대 HBM의 두께를 기존 대비 크게 완화하는 방안을 논의 중이다. 차세대 HBM 두께 표준, 825~900μm 이상 논의 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤, 각 D램 사이를 미세한 범프로 연결한 차세대 메모리다. 앞서 HBM 표준은 HBM3E까지 두께가 720마이크로미터였으나, HBM4에 들어서며 775마이크로미터로 상향된 바 있다. HBM4의 D램 적층 수가 12단·16단으로 이전 세대(8단·12단) 대비 더 많아진 것이 주된 영향을 미쳤다. 나아가 업계는 HBM4E·HBM5 등 D램을 20단 적층하는 차세대 HBM의 표준 두께 완화를 논의하고 있다. 현재 거론되고 있는 두께는 825마이크로미터에서부터 900마이크로미터 이상이다. 900마이크로미터 이상으로 표준이 제정되는 경우, 이전 상승폭을 크게 상회하게 될 전망이다. 반도체 업계 관계자는 "JEDEC에서는 제품이 상용화되기 1년~1년 반 전에 중요한 표준을 제정해야 하기 때문에, 현재 차세대 HBM 두께에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다"며 "벌써 900마이크로미터 이상의 두께까지 거론되는 상황"이라고 말했다. JEDEC은 반도체 제품의 규격을 정하는 국제반도체표준화기구다. 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 기업은 물론 인텔, TSMC, 엔비디아, AMD 등 전세계 주요 반도체 기업들이 참여하고 있다. 당초 업계는 HBM의 두께 상승을 매우 엄격히 제한해 왔다. HBM이 무한정 두꺼워질 경우, 함께 수평으로 집적되는 GPU 등 시스템반도체와의 두께를 동일하게 맞추기 어려워진다. D램 간 간격이 너무 멀어지면 데이터 전송 통로가 길어져, 성능 및 효율이 저하되는 문제도 발생한다. 때문에 메모리 기업들은 HBM 두께를 완화하기 위한 갖가지 기술을 시도해 왔다. 코어 다이인 D램의 뒷면을 얇게 갈아내는 씨닝 공정, D램 간 간격을 줄이기 위한 본딩 기술 등이 대표적이다. 메모리·파운드리 모두 HBM 두께 표준 완화 원해 그럼에도 반도체 업계가 차세대 HBM의 두께 완화를 적극 논의하는 데에는 크게 두 가지 이유가 있다. 우선 차세대 HBM이 20단으로 적층되기 때문이다. 기존 업계에서 채용해 온 씨닝 공정, D램 간 간격을 줄이는 본딩 기술 등으로는 HBM을 더 얇게 만드는 데 한계를 보이고 있다. 주요 파운드리 기업인 TSMC의 신규 패키징 공정도 영향을 미치고 있다는 분석이다. 현재 TSMC는 HBM과 GPU를 단일 AI 가속기로 패키징하는 2.5D 공정(CoWoS)을 사실상 독점으로 수행하고 있다. 2.5D란, 칩과 기판 사이에 넓다란 인터포저를 삽입해 패키징 성능을 높이는 기술이다. TSMC가 구상 중인 2.5D 패키징의 다음 세대는 'SoIC(system-on-Integrated Chips)'다. SoIC는 시스템반도체를 매우 미세한 간격으로 수직(3D) 적층한다. AI 가속기에 적용되는 TSMC-SoIC의 경우 적층된 시스템반도체와 HBM을 결합하는 구조다. TSMC-SoIC가 적용되면 시스템반도체의 두께는 기존 775마이크로미터에서 수십 마이크로미터 이상 두꺼워지게 된다. HBM의 두께 표준도 자연스럽게 완화될 수밖에 없는 구조다. 현재 엔비디아·아마존웹서비스(AWS) 등이 TSMC-SoIC 채택을 계획 중인 것으로 알려졌다. 반도체 업계 관계자는 "단순히 메모리 공급사만이 아닌, 파운드리 기업 입장에서도 차세대 HBM 두께 완화에 대한 니즈가 있다"며 "실제 채택 가능성을 확언할 수는 없는 단계이지만, 주요 기업들 사이에서 논의가 오가는 것은 사실"이라고 설명했다. 업계 "하이브리드 본딩 수요 낮아질 수 있어" 업계는 해당 논의가 하이브리드 본딩과 같은 신규 본딩 공정의 도입 속도를 늦추는 요인이 될 것으로 해석하고 있다. 본딩은 HBM 내부의 각 D램을 접합하는 공정으로, 현재는 열과 압착을 이용한 TC 본딩이 주류를 이루고 있다. 하이브리드 본딩은 칩과 웨이퍼의 구리 배선을 직접 붙이는 기술이다. D램 사이사이에 범프를 쓰지 않아 D램간 간격이 사실상 '0'에 수렴한다. HBM 전체 패키지 두께를 줄이는 데 매우 유리한 셈이다. 다만 하이브리드 본딩은 기술적 난이도가 매우 높다. ▲각 칩을 공백없이 접합하기 위해서는 칩 표면의 미세한 오염물질을 모두 제거해야 하고 ▲칩 표면을 완벽히 매끄럽게 만드는 CMP(화학기계연마) 공정 ▲각 구리 패드를 정확히 맞물리게 하는 높은 정렬도를 갖춰야 한다. 20개에 달하는 칩을 모두 접합하는 과정에서 수율도 급격히 하락할 수 있다. 때문에 주요 메모리 기업들은 하이브리드 본딩을 지속 연구개발해왔으나, 아직까지 HBM 제조 공정에 양산 적용하지는 않고 있다. 하이브리드 본딩을 가장 적극적으로 개발 중인 삼성전자도 빨라야 HBM4E 16단에서 해당 기술을 일부 적용할 것으로 전망된다. 이러한 상황에서 차세대 HBM의 두께 표준이 완화되면 메모리 기업들은 TC 본더를 통한 HBM 양산을 지속할 가능성이 크다. 반도체 업계 관계자는 "업계에서는 HBM 두께가 50마이크로미터 이상만 완화돼도 20단 적층 HBM을 구현할 수 있다는 의견도 나오고 있는 상황"이라며 "하이브리드 본딩이 도입되더라도 기존 설비를 전면 교체할 수 없고, 투자에 막대한 비용이 드는 만큼 메모리 기업들이 차세대 HBM 두께 완화에 우호적인 것으로 안다"고 말했다.

2026.03.06 10:41장경윤 기자

삼성전자 "차세대 메모리 LPDDR6-PIM 표준 거의 완성"

삼성전자가 엣지 AI 영역을 위한 차세대 메모리 개발에 박차를 가하고 있다. 연내 'LPDDR6-PIM' 표준을 제정해, 제품 개발의 초석을 마련하는 것을 목표로 하고 있다. 16일 손교민 삼성전자 마스터는 서울대학교 AI 반도체 포럼에서 차세대 PIM(프로세싱-인-메모리) 개발 전략에 대해 이같이 밝혔다. PIM은 메모리 반도체에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있도록 만든 반도체다. 삼성전자의 경우, 범용 D램에서부터 HBM(고대역폭메모리)까지 전반적으로 PIM을 적용하기 위한 연구개발을 지속해 왔다. 특히 저전력 D램인 LPDDR 분야에서 PIM 적용이 활발한 추세다. LPDDR은 1-2-3-4-4X-5-5X 순으로 개발돼 왔으며, 7세대인 LPDDR5X까지 상용화가 완료됐다. 삼성전자는 LPDDR5X와 PIM을 결합한 LPDDR5X-PIM을 개발 중에 있다. 해당 제품은 기존 LPDDR5X 대비 대역폭이 8배 큰 614GB/s를 구현했으며, FP16/FP8 및 INT/4/8/16 등 다양한 연산을 지원하는 것이 특징이다. 손 마스터는 "LPDDR-PIM은 HBM 활용이 어려운 모바일, 엣지 AI 연산이 필요한 산업에서 적용될 수 있을 것"이라며 "단순히 메모리 기업만의 생각이 아닌 SoC(시스템온칩) 및 시스템 기업들도 PIM 활용을 고려하고 있다"고 말했다. 다음 세대인 LPDDR6-PIM 개발을 위한 준비도 연내 마무리짓는 것이 목표다. 이를 위해 JEDEC(국제반도체표준협의회)에서 표준 제정을 진행 중으로, 현재 마무리 단계에 접어든 것으로 알려졌다. 손 마스터는 "삼성전자의 기본 목표는 올해 말까지 LPDDR6-PIM의 개발을 시작할 수 있을 정도의 표준을 완성하는 것"이라며 "표준화가 거의 다 됐고, 몇 가지 점에 대해 회사 간의 조율을 하고 있는 중"이라고 설명했다.

2025.12.16 15:27장경윤 기자

'SPHBM4' 표준 제정 임박…삼성·SK AI 메모리 새 국면 예고

반도체 업계가 새로운 HBM(고대역폭메모리) 개발을 구상하고 있다. 해당 제품은 기존 HBM과 동일한 성능을 구현하면서도 설계 난이도 및 제조비용을 대폭 낮춘 것이 특징이다. 실제 상용화 추진 시 삼성전자·SK하이닉스 등 메모리 기업들은 물론, TSMC·엔비디아 등 관련 생태계에 있는 기업 전반이 상당한 영향을 받을 것으로 예상된다. 15일 업계에 따르면 JEDEC(국제반도체표준협의회)은 새로운 HBM 표준인 'SPHBM4(Standard Package HBM)' 개발의 마무리 단계에 접어들었다. I/O 수 줄여도 대역폭 그대로…SPHBM4 개념 등장 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층한 뒤 TSV(실리콘관통전극)를 뚫어 전기적으로 연결한 고성능 메모리다. 이 경우 대역폭을 기존 D램 대비 크게 향상시킬 수 있게 된다. 대역폭은 초당 얼마나 많은 데이터를 주고받을 수 있는 지를 나타내는 척도다. 데이터 전송 통로인 I/O(입출력단자) 핀 수를 늘리거나, I/O 핀 당 전송속도를 높이는 방법으로 향상시킬 수 있다. 일례로, 6세대 HBM인 HBM4은 데이터 전송 통로인 I/O 핀 수를 기존(1천24개) 대비 2배로(2천48개) 늘리면서 성능을 높였다. SPHBM4는 HBM4와 동일한 D램을 채용했다. 그러나 I/O 핀 수를 4:1 비율로 직렬화(Serialization)해, I/O 핀 수를 4분의 1로 줄이면서도 HBM4와 동일한 대역폭을 지원한다는 특징을 가진다. 직렬화란 여러 개의 I/O 핀에서 동시에 처리되던 데이터를 단일 I/O 핀에서 순차적으로 처리하는 방식을 뜻한다. 4:1 비율의 경우, 기존 4개 I/O 핀에서 처리되던 데이터 양을 1개 I/O 핀이 4번의 처리로 담당하게 된다. 결과적으로 SPHBM4가 잘 구동되기 위해서는 I/O 핀 당 전송속도를 4배 이상 안정적으로 구현하는 직렬화 인터커넥트 기술이 핵심이 될 것으로 관측된다. 직렬화 인터커넥트 기술로 HBM용 베이스(로직) 다이를 설계하는 미국 반도체 스타트업 엘리얀(eliyan)도 "몇 개월 내에 SPHBM4 표준이 발표되기를 기대하고 있다"며 SPHBM4에 대한 환영의 뜻을 밝혔다. 베이스 다이는 메모리의 컨트롤러 기능을 담당하는 다이다. HBM과 GPU 등 시스템반도체를 PHY(물리계층)으로 연결해 데이터를 주고받을 수 있도록 만들어준다. SPHBM4가 도입되면 베이스 다이 역시 새로운 구조로 설계돼야 할 것으로 관측된다. SPHBM4 도입 시 제조 난이도·비용 감소 가능 I/O 핀 수가 512개로 줄어들게 되면, 전체 HBM 패키지에서 가장 큰 변화를 맞이하게 되는 부분은 인터포저다. 인터포저는 칩과 PCB(인쇄회로기판) 사이에 삽입하는 얇은 기판이다. AI 가속기 내부의 HBM과 로직 칩은 수많은 I/O 핀이 촘촘히 박혀 있어, PCB가 직접 대응하기가 힘들다. 이 때 미세한 배선층(RDL)을 가진 인터포저를 삽입하면 칩과 PCB의 연결을 수월하게 만들어 준다. 이렇게 HBM과 GPU를 인터포저로 연결하는 기술을 2.5D 패키징이라 부른다. 대만 주요 파운드리인 TSMC가 이 분야에서 독보적인 기술력을 확보하고 있으며, 자체적으로 'CoWoS(칩-온-웨이퍼-온-서브스트레이트)'라는 브랜드명을 붙이고 있다. 그간 TSMC는 실리콘 인터포저, 혹은 더 작은 크기의 실리콘 브릿지로 CoWoS 공정을 제조해 왔다. 실리콘 소재가 비싼 편에 속하지만, 배선 밀도를 높일 수 있어 고집적 회로 대응에 유리하기 때문이다. 반면 SPHBM4는 I/O 핀 수가 적어 기존만큼 고밀도 기판이 필요하지 않아, 유기(Organic) 인터포저만으로도 충분히 대응이 가능하다. 유기 인터포저는 실리콘 대비 배선 밀도가 낮지만, 가격이 저렴하기 때문에 패키지 제조 비용을 낮출 수 있다. 또한 유기 인터포저는 보다 유연한 설계가 가능해, HBM과 시스템반도체 간 채널 길이를 더 길게 만들 수 있다. 이를 통해 SPHBM을 더 많이 배치해, 결과적으로 총 메모리 용량을 늘릴 수 있다는 게 JEDEC의 설명이다. 이는 TSMC의 CoWoS 기술의 일종인 'CoWoS-R'의 HBM 도입을 가속화할 것으로 기대된다. CoWoS-R은 실리콘 인터포저 대신 유기 인터포저를 사용하는 개념이다. 실제 상용화 가능성은 아직 미지수 다만 SPHBM4가 실제 상용화될 지는 아직 미지수다. JEDEC은 "SPHBM4 표준은 개발 중이거나 개발 후 변경될 수 있으며, JEDEC 이사회에서 승인이 거부될 수도 있다"고 설명했다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 반도체 업계에서도 SPHBM4에 대해 공식적으로 언급한 사례는 아직 없는 것으로 파악된다. 메모리 업계 한 고위 임원은 "SPHBM4 표준 제정은 HBM 기반의 AI 가속기 제조 비용을 줄이기 위한 여러 시도 중 하나로 보인다"며 "다만 현재 빅테크 기업들은 HBM의 속도 및 밀도를 동시에 강화하는 방향을 강하게 밀어부치고 있다"고 말했다.

2025.12.15 11:22장경윤 기자

차세대 'LPDDR6' 표준 나왔다…삼성·SK, AI 메모리 새 격전지 추가

차세대 저전력 D램인 'LPDDR6' 표준이 최근 제정됐다. LPDDR6는 이전 대비 대역폭이 최대 1.5배 높은 것이 특징으로, 엣지 AI·온디바이스 AI 등 고성능 컴퓨팅 분야에서 수요가 창출될 것으로 기대된다. 삼성전자·SK하이닉스 등 주요 메모리 기업들도 중장기적 관점에서 새로운 성장동력을 확보하게 됐다. 국제반도체표준화기구(JEDEC)는 LPDDR6 표준인 'JESD209-6'을 제정했다고 9일 밝혔다. LPDDR은 저전력 D램으로 스마트폰, 엣지 서버 등 전력 효율성이 중요한 기기에서 주로 활용된다. 1-2-3-4-4X-5-5X 순으로 개발돼 왔으며, 현재 7세대인 LPDDR5X까지 상용화가 이뤄졌다. LPDDR6의 핵심 요소는 대역폭의 증가다. 대역폭은 데이터를 한 번에 얼마나 많이 전송할 수 있는지를 나타내는 척도다. 기존 LPDDR5X의 경우 대역폭이 통상 8.5Gbps, 최대 9.6Gbps까지 구현 가능하다. LPDDR6는 통상 10.6Gbps에서 14.4Gbps까지 구현한다. 약 1.5배의 성능 향상이 이뤄지는 셈이다. 세부적으로 LPDDR6는 다이 당 2개의 서브채널 및 각 12개의 하위 채널을 갖춰, 데이터를 작은 단위(32바이트)까지 나눠 빠르게 처리할 수 있다. 또한 작업에 따라 유연하게 데이터 접근 방식을 바꿀 수 있는 제어 기술, 신호 품질을 유지할 수 있는 기술 등을 탑재했다. 전력효율성 측면에서는 이전 세대인 LPDDR5 대비 더 낮은 전압과 저전력 소비가 가능한 'VDD2' 전원을 두 개로 나눠 활용한다. 클럭 신호를 교차로 활용하기 때문에 전력 효율성과 성능을 동시에 높일 수 있다. LPDDR6 표준이 제정됨에 따라 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 등 주요 D램 제조업체는 물론, EDA(설계자동화) 및 IP 기업, 팹리스 등 관련 생태계 참여자들의 차세대 엣지 AI 서버 개발이 가속화될 것으로 기대된다. 최장석 삼성전자 메모리 상품기획팀장(상무)은 "삼성전자는 이번 JEDEC 표준 제정이 차세대 LPDDR 제품 개발에 중추적인 역할을 할 것이라고 확신한다"며 "기술 선도 기업으로서 온디바이스 AI를 포함한 모바일 시장 변화 요구에 부응하는 최적화된 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다할 것"이라고 말했다. 이상권 SK하이닉스 D램 PP&E 담당은 "LPDDR6는 대역폭 및 전력 효율을 크게 향상하는 동시에 차세대 모바일, 자동차, AI 기반 애플리케이션의 증가하는 수요를 충족하기 위해 신뢰성 기능을 강화한다"며 "SK하이닉스는 업계 파트너들과 긴밀히 협력해 메모리 혁신을 발전시켜 나가기 위해 최선을 다하고 있다"고 밝혔다. 반도체 업계 관계자는 "주요 메모리 기업들과 관련 협력사들이 LPDDR6에 필요한 컨트롤러, 인터페이스 개발에 열을 올리고 있다"며 "실제 LPDDR6를 활용하기 위해선 아직 시간이 필요하나, 대역폭이 높은 LPDDR을 원하는 AI 서버 기업들은 이미 LPDDR6 도입을 논의 중"이라고 설명했다.

2025.07.10 10:23장경윤 기자

'웨어러블 AI' 시장 뜨는데…글로벌 빅테크 "특화 메모리 없다" 지적

구글·애플·메타 등 글로벌 빅테크들이 앞다퉈 웨어러블 AI 시장 공략을 위한 차세대 제품을 내놓고 있다. 다만 이를 뒷받침할 초소형·고효율 특화 메모리는 부족한 상황으로, 업계 표준 제정이 필요하다는 지적이 제기된다. 7일 업계에 따르면 스마트글라스 등 AI 성능이 강화된 웨어러블 시장을 겨냥한 특화 메모리의 개발 필요성이 대두되고 있다. 최근 AI 스마트글라스 시장은 삼성·구글 연합과 애플, 메타 등 글로벌 빅테크를 필두로 경쟁이 가속화되고 있다. 구글의 경우, 음성 제어가 가능한 AI 비서인 '제미나이'를 탑재한 스마트 글라스 시제품을 지난달 공개했다. 해당 제품의 하드웨어는 삼성전자가 담당했다. 애플은 '시리'를 탑재한 AI 기반 스마트글라스를 내년 말까지 출시할 계획인 것으로 알려졌다. 메타는 자체 AI 챗봇인 '메타 AI'를 탑재한 레이밴 스마트 글라스로 지난해 뛰어난 성과를 거둔 바 있다. 올해 말에는 디스플레이를 탑재한 신제품(코드명 하이퍼노바)도 출시할 예정이다. 이에 AI 스마트 글라스 시장은 중장기적으로 견조한 성장세를 나타낼 전망이다. 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면, 지난해 전 세계 스마트 글라스 출하량은 전년 대비 210% 증가한 300만대를 기록했다. 나아가 오는 2029년까지 연평균 60%의 성장세를 보일 것으로 예상된다. 그러나 메모리 산업은 이 같은 추세에 빠르게 대응하지 못하는 분위기다. 메타는 최근 국내에서 열린 'JEDEC(국제반도체표준화기구) 포럼'에서 "웨어러블 마켓에 최적화된 저용량 낸드가 없다"며 웨어러블 시장을 위한 메모리 표준이 필요함을 강조했다. 설명에 따르면, 웨어러블 시장에서 요구하는 메모리 용량은 최대 32GB(기가바이트) 수준에 불과하다. 그러나 메모리 업계는 인프라 및 모바일, 자동차 시장의 기준을 따라 용량이 계속 증가하고 있다. 현재 고용량 모바일 낸드 제품은 1TB까지 구현된 상황이다. 패키지 크기도 더 작아져야 한다는 지적이 나온다. 현재 모바일 낸드 규격인 UFS의 크기는 가로 11mm, 세로 13mm에 높이 1mm 수준이다. 이는 자동차나 스마트폰 등 대형 제품 기반으로, 웨어러블용으로는 지나치게 크다는 게 메타의 시각이다. 최대 피크 전력이 통상 0.9W 미만인 웨어러블 기기용 배터리의 특성 상, 전력효율성을 극대화해야 한다는 과제도 있다. 물론 반도체 업계에서 웨어러블 기기를 위한 메모리 개발 시도가 전무한 것은 아니다. JEDEC은 지난해 3월 새로운 패키지-온-패키지(PoP) 규격을 제정했다. PoP는 D램과 낸드, 컨트롤러를 소형 패키지로 집적한 메모리다. 해당 규격에서는 웨어러블 기기를 위한 패키지 크기를 가로 8mm, 세로 9.5mm, 높이 1mm 이하까지 구현했다. 다만 웨어러블 기기가 저전력 및 소형화, 고효율 특성을 지속 요구하는 만큼, 기술적 진보가 더 이뤄져야 할 것으로 관측된다. 메타는 메모리 업계와 JEDEC에 대한 요청사항으로 저용량 낸드, 크기 및 피크 전력을 더 줄인 웨어러블용 PoP 표준 개발 모색 등을 주문했다.

2025.06.07 08:30장경윤 기자

모바일 낸드 '新표준' 제정…삼성·SK, AI 스마트폰 공략 속도

모바일용 차세대 낸드 표준이 정해졌다. 기존 대비 고용량 메모리 구현에 용이한 성능으로, 향후 AI 스마트폰 등에서 활용도가 증가할 것으로 기대된다. 삼성전자, SK하이닉스도 관련 기술에 깊은 관심을 기울이고 있는 것으로 전해진다. 11일 업계에 따르면 국제반도체표준화기구(JEDEC)는 최근 'UFS 4.1'에 대한 표준을 발표했다. UFS는 유니버설 플래시 스토리지의 약자다. 스마트폰, 태블릿 PC 등 모바일 기기에 초점을 맞춘 낸드 제품으로, 전력 효율성과 신뢰성을 높인 것이 특징이다. 2011년 첫 표준이 제정돼, 현재까지도 고부가 제품에 적극 채용되고 있다. UFS는 1.0을 시작으로 꾸준히 표준이 개선돼, 지난 2022년 4.0 버전까지 제정됐다. 나아가 JEDEC은 지난해 말 차세대 표준인 UFS 4.1와 이에 호응하는 인터페이스를 만들고, 이달 구체적인 성능을 공개했다. UFS 4.1은 더 효율적인 메모리 관리와 시스템 처리량을 높일 수 있는 신규 기능이 도입됐으며, 승인되지 않은 데이터의 접근을 방지하는 RPMB(보호된 메모리 블록 재생) 인증이 적용됐다. 특히 UFS 4.1은 메모리 회로 성능 강화를 위해 정밀도가 높아졌다. 이를 통해 QLC(쿼드레벨셀) 구현을 위한 길이 마련됐다는 것이 JEDEC의 설명이다. 낸드는 셀(메모리를 저장하는 최소 단위) 하나에 비트(Bit)를 얼마나 저장하는지에 따라 SLC(싱글레벨셀; 1개)·MLC(멀티레벨셀; 2개)·TLC(트리플레벨셀; 3개)·QLC 등으로 나뉜다. QLC가 더 많은 비트를 저장하므로, 고용량 제품 구현에 용이하다. 다만 기술적 난이도 역시 높다. 현재 IT 산업은 AI 기술의 발달로 더 많은 데이터 저장 및 처리를 요구하고 있다. 때문에 데이터센터용 SSD(eSSD) 산업에서는 이미 QLC 낸드가 각광받는 추세다. 삼성전자·애플이 차세대 스마트폰에 온디바이스AI 성능을 강화하고 있는 만큼, 모바일 낸드 시장에서도 향후 QLC가 채택될 것으로 기대된다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업들도 이번 UFS 4.1 표준 제정에 관심을 기울이고 있다. 현재웅 삼성전자 상무는 "UFS는 고성능 및 저전력 소모, 소형 패키지를 제공하는 메모리로 에지 AI와 모바일·자동차 산업에 적합하다"며 "UFS 4.1에 도입된 개선 사항은 UFS의 성능과 보안, QLC 지원 등을 개선하는 데 효과적"이라고 말했다. 윤재연 SK하이닉스 부사장은 "UFS 4.1은 단순한 스토리지 솔루션이 아니라 차세대 AI 기반 모바일 혁신의 촉매제"라며 "보안을 크게 강화하고 지연 시간을 최소화함으로써 온디바이스AI가 사용자 경험의 새로운 차원에 도달할 수 있도록 지원한다"고 밝혔다. 실제로 SK하이닉스는 지난해 하반기 V9(9세대) TLC 낸드 기반의 UFS 4.1 샘플을 선제적으로 공개한 바 있다. V9은 SK하이닉스의 낸드 중 가장 최근 상용화된 낸드로, 적층 수는 321단이다.

2025.01.11 15:00장경윤 기자

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