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삼성전자, PIM·LLW 등 '넥스트 HBM' 개발 한창…"표준화 논의 중"

삼성전자가 HBM(고대역폭메모리)의 뒤를 이을 차세대 D램 솔루션을 대거 개발하고 있다. PIM(프로세싱-인-메모리) 등 일부 기술의 경우 반도체 표준화 기구에서 규격 논의가 한창 진행되고 있는 상황으로, 향후 상용화 계획이 구체화될 것으로 기대된다. 손교민 삼성전자 마스터는 13일 오전 서울 강남 소재에서 열린 '제10회 인공지능반도체조찬포럼'에서 이같이 밝혔다. 이날 AI 시대를 위한 D램 솔루션(DRAM Solutions for AI Era)을 주제로 발표를 진행한 손 마스터는 "AI 산업에서 요구하는 메모리 성능이 실제 개발 속도를 넘어서면서, 메모리 업체들도 D램의 집적도 향상을 위한 각종 신기술을 개발하고 있다"며 "이에 따라 트랜지스터와 커패시터 모두 미세화되고 구조도 진화하고 있다"고 설명했다. 대표적인 차세대 D램 기술로는 PIM과 VCT(수직 트랜지스터 채널)와 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크), LLW(저지연·광대역) D램 등이 꼽힌다. 삼성전자는 잠재 고객사 및 산업에 따라 각 D램을 병행 개발하며, AI 시대를 준비하고 있다. 손 마스터는 "최근 AI 산업에서 각광받는 HBM은 서버에서 지속 채용될 것이나, 고비용 및 고전력 특성으로 모든 컴퓨팅 시스템이 HBM을 쓸 수는 없을 것"이라며 "때문에 LPDDR-PIM과 CXL 등이 충분히 의미있는 솔루션이 될 수 있다"고 말했다. LPDDR은 저전력 D램을 뜻한다. 현재 LPDDR5X 세대까지 상용화된 상태로, 차세대 버전인 LPDDR6의 표준화 제정이 마무리되고 있다. PIM은 메모리 반도체에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있도록 만든 반도체로, 두 요소를 결합하면 전력 효율성이 뛰어난 D램을 구현하는 것이 가능해진다. CXL은 고성능 서버에서 CPU(중앙처리장치)와 함께 사용되는 GPU 가속기, D램, 저장장치 등을 효율적으로 활용하기 위한 차세대 인터페이스다. 각기 다른 인터페이스로 상호연결이 어려웠던 기존 시스템과 달리, CXL은 PCIe(PCI 익스프레스; 고속 입출력 인터페이스)를 기반으로 각 칩의 인터페이스를 통합해 메모리의 대역폭 및 용량을 확장할 수 있다. 손 마스터는 "LPDDR6는 규격이 어느 정도 마무리 돼서 활발히 개발 중"이라며 "PIM, LLW D램 등의 제품도 반도체 표준화 기구인 제덱(JEDEC)에서 규격 논의가 한창 진행되고 있다"고 말했다. LLW D램은 입출력(I/O) 단자를 늘려 데이터를 송수신하는 통로인 대역폭을 높인 차세대 D램이다. 차세대 HBM 시장을 좌우할 커스텀 HBM의 중요성도 강조했다. 손 마스터는 "HBM4부터 파운드리를 통해 베이스 다이(Die) 제조하는데, 고객이 원하는 대로 제품을 만들어 줄 수 있다는 점에서 큰 변화"라며 "메모리 사업부가 고객의 요구에 맞는 메모리를 만들기 시작하게 된 계기라고 볼 수 있다"고 밝혔다.

2025.05.13 14:38장경윤

'AI 3대 강국' 목표 세운 韓, 대규모 투자 시동…조준희 "산업용 LLM에 주목해야"

최근 우리나라 정부가 인공지능(AI) 분야를 국가 전략 기술로 지정하고 집중 지원에 나선 가운데 국내 기업들이 산업용 거대언어모델(LLM) 개발에 적극 나서야 한다는 주장이 나왔다. 23일 업계에 따르면 조준희 한국소프트웨어협회장은 최근 자신의 소셜미디어(SNS) 페이스북 계정을 통해 "AI는 국가적으로 전략물자 수준 이상으로 생각해야 되고, 일종의 '핵무기'와 같다고 봐야 된다"며 "앞으로는 우리를 보호하는 무기로서의 AI를 가질 것이냐, AI 핵우산에 기댈 것이냐의 선택일 것"이라고 강조했다. 그러면서 "산업 보국을 위해서는 기업 수와 고용이 동반해서 늘어야 되는데 그런 면에서 우리가 소홀히 보고 있는 산업용 LLM 시장에 큰 기대감을 가지고 있다"며 "특히 제조 강국으로서의 산업 특화 LLM 개발 부분은 수출 측면에서도 선전 할 수 있다고 생각한다"고 덧붙였다. 조 회장이 이처럼 주장하고 나선 것은 최근 우리나라에서 AI 산업 발전을 위해 정부와 기업이 다각도로 방안을 모색하고 있는 상황에서 방향성을 제시하기 위한 것으로 분석된다. 앞서 정부는 지난 20일 제3차 국가AI위원회 회의를 진행해 '국가대표 정예팀'을 선발하는 한편, 빠른 시간 안에 세계 최고 수준의 LLM을 개발할 수 있도록 데이터와 그래픽처리장치(GPU) 등을 전폭 지원하겠다는 계획을 내놓은 바 있다. 특히 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 위해 단기적으로는 내년 상반기까지 1만8천 장 규모의 첨단 GPU를 확충하기로 했다. 1만 장은 국가AI컴퓨팅센터를 중심으로 올해 안에 마련하고 나머지 8천여 장은 슈퍼컴퓨터 6호기 구축을 통해 확보한다. 장기적으로 2030년까지 국가AI컴퓨팅센터 내 국산 AI 반도체 비중을 50%로 끌어올려 저전력·고성능의 국산 AI 반도체 경쟁력을 높인다는 계획이다. 초기에는 엔비디아 등의 GPU를 쓰되 국산 AI 반도체의 성능을 검증해 점차 비율을 늘린다는 방침이다. 범용인공지능(AGI) 구현에 필요한 핵심 원천기술 확보도 추진하고 있다. 약 1조원을 투입할 계획으로, 현재 예비타당성 조사가 진행 중이다. 이에 대해 조 회장은 "국가 AI 역랑 강화 방안들은 어려운 환경에서 시기 적절하고 정교하게 잘 만들어졌다"며 "실행에 만전을 기하면 승산이 있다고 본다"고 말했다. 정부가 이처럼 나선 것은 AI 주도권을 둘러싼 글로벌 시장 경쟁이 갈수록 격화되고 있어서다. 미국은 지난 달 오픈AI, 오라클을 중심으로 AI 데이터센터에 약 730조원을 투자하는 '스타게이트 프로젝트'를 발표했다. 이에 질세라 유럽연합(EU)은 'AI기가팩토리 프로젝트'를 포함해 300조원가량을 투자키로 했다. 프랑스도 AI데이터센터에 약 163조원을 투자할 것이란 계획을 최근 공개했다. 하지만 우리나라는 미국, 중국에 이어 'AI 3대 강국'을 목표로 하고 있지만 '쩐의 전쟁'에선 다소 밀리는 모양새다. 한국은 일단 글로벌 AI 생태계에서 싱가포르·영국·프랑스와 함께 3위권으로 평가 되고 있지만, 고성능 AI 모델을 개발하기에는 국내 인프라가 부족하다는 지적을 받고 있다. 실제 지난해 기준 우리나라가 보유한 엔비디아의 AI 반도체 'H100'은 약 2천 개로, 미국 빅테크 메타의 15만 개, 마이크로소프트(MS)의 15만 개에 비해 상당히 낮은 수치다. 기술격차도 갈수록 커지고 있다. 미국과는 지난해 3월 기준 1.3년에 달했고 유럽과는 1년, 중국과는 0.9년의 차이가 났다. AI 고급 인재의 해외 이탈도 많아지면서 기술 개발에도 상당히 어려움을 겪고 있다. 이에 카카오는 자체 LLM 개발 중심 전략에서 선회해 오픈AI와 손을 잡았다. LLM 개발에 수천억원이 든다는 점에서 부담이 컸기 때문이다. 하지만 업계에선 카카오의 이 같은 전략에 대해 상당한 아쉬움을 드러냈다. 카카오가 파운데이션 AI 모델 개발에 소요되는 대규모 투자 비용을 절감하는 효과가 있겠지만, 자체적인 AI 역량 확보가 어려워져 향후 해외 진출에 어려움을 겪을 수도 있다고 판단해서다. 조 회장은 "국내 국민 메신저를 운영하는 대기업의 미국 LLM기업과의 제휴는 AI가 국가 기간산업이라는 철학이 부재한 보여주기식의 쉬운 접근"이라며 "(이 같은 전략은) 성공하기 어려울 것"이라고 주장했다. 이어 "AI는 LLM, GPU, 고대역폭메모리(HBM), 프로세싱-인-메모리(PIM), 클라우드, 양자 등 대규모 융합 산업으로, 어느 하나도 포기할 수 없는 주요 테크산업인 만큼 협업과 종합적인 접근이 중요하다"며 "올해 (우리나라가 AI기본법과 관련해) 세부 규정과 시행령을 더 정교하게 만들어서 미국 빅테크 기업을 적절히 견제하고 국내 산업을 증진시킬 수 있도록 (모두의) 균형있는 노력이 필요할 것"이라고 덧붙였다.

2025.02.23 15:37장유미

SK하이닉스, CES에 경영진 총출동...AI 메모리 프로바이더 청사진 제시

SK하이닉스는 오는 7일부터 10일(현지 시간)까지 미국 라스베이거스에서 열리는 'CES 2025'에 참가해 혁신적인 AI 메모리 기술력을 선보인다고 3일 밝혔다. 이번 행사에는 곽노정 대표이사 사장(CEO)과 함께 김주선 AI Infra(인프라) 사장(CMO), 안현 개발총괄 사장(CDO) 등 SK하이닉스 'C-Level'(C레벨) 경영진이 참석한다. 김주선 SK하이닉스 사장은 “이번 CES에서 HBM, eSSD 등 대표적인 AI 메모리 제품을 비롯해 온디바이스 AI에 최적화된 솔루션과 차세대 AI 메모리를 폭 넓게 선보일 것”이라며 “이를 통해 '풀 스택 AI 메모리 프로바이더(Full Stack AI Memory Provider)'로서 미래를 준비하는 당사의 기술 경쟁력을 널리 알리겠다”고 강조했다. SK하이닉스는 '혁신적인 AI 기술로 지속가능한 미래를 만든다(Innovative AI, Sustainable tomorrow)'를 주제로 SK텔레콤, SKC, SK엔무브 등 SK 관계사들과 공동 전시관을 운영한다. 전시관은 SK그룹이 보유한 AI인프라와 서비스가 세상을 변화시키는 모습을 빛의 파도 형태로 구성했다. 세계 최초로 5세대 HBM(HBM3E) 12단 제품을 양산해 고객에게 공급하고 있는 SK하이닉스는 작년 11월에 개발을 공식화한 5세대 HBM(HBM3E) 16단 제품 샘플을 이번 전시에 선보인다. 이 제품은 어드밴스드(Advanced) MR-MUF 공정을 적용해 업계 최고층인 16단을 구현하면서도 칩의 휨 현상을 제어하고 방열 성능을 극대화했다. 또한 회사는 AI 데이터센터 구축이 늘면서 수요가 급증하고 있는 고용량, 고성능 기업용 SSD(eSSD) 제품도 전시한다. 여기에는 자회사인 솔리다임(Solidigm)이 작년 11월 개발한 'D5-P5336' 122TB(테라바이트) 제품도 포함된다. 이 제품은 현존 최대 용량에 높은 전력, 공간 효율성까지 갖춰 AI 데이터센터 고객들로부터 큰 관심을 받고 있다. 안현 SK하이닉스 사장은 "솔리다임에 이어 SK하이닉스도 지난 12월 QLC(쿼드러플 레벨 셀) 기반 61TB 제품 개발에 성공한 만큼 고용량 eSSD 시장에서 양사 간 균형 잡힌 포트폴리오를 바탕으로 시너지를 극대화할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. SK하이닉스는 PC나 스마트폰 같은 엣지(Edge)디바이스에서 AI를 구현하기 위해 데이터 처리 속도와 전력 효율을 개선한 'LPCAMM2', 'ZUFS 4.0' 등 온디바이스 AI용 제품도 전시한다. LPCAMM2는 LPDDR5X 기반의 모듈 솔루션 제품으로, 기존 DDR5 SODIMM 2개를 LPCAMM2 1개로 대체하는 성능 효과를 가지면서 공간을 절약하고 저전력과 고성능 특성을 구현한다. ZUFS는 플래시 메모리 제품인 UFS의 데이터 관리 효율을 향상시킨 제품으로, 유사한 특성의 데이터를 동일한 구역(Zone)에 저장하고 관리해 운용 시스템과 저장 장치간의 데이터 전송을 최적화한다. 차세대 데이터센터의 핵심 인프라로 자리잡을 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크)과 PIM(프로세싱 인 메모리), 그리고 각각 이를 적용해 모듈화 시킨 CMM(CXL 메모리모듈)-Ax와 AiMX도 함께 전시한다. AiMX는 SK하이닉스의 PIM 제품인 GDDR6-AiM 기반 가속기 카드다. 특히 CMM-Ax는 고용량 메모리를 확장할 수 있는 CXL의 장점에 연산 기능을 더해 차세대 서버 플랫폼의 성능과 에너지 효율 향상에 기여할 수 있는 획기적인 제품이다. 곽노정 SK하이닉스 CEO는 “AI가 촉발한 세상의 변화는 올해 더욱 가속화할 전망으로, 당사는 올해 하반기 6세대 HBM(HBM4)을 양산해 고객들의 다양한 요구에 부합하는 맞춤형(Customized) HBM 시장을 선도하겠다”며 “SK하이닉스는 앞으로도 기술 혁신을 바탕으로 AI 시대에 새로운 가능성을 제시하고, 고객들에게 대체 불가능한 가치를 제공할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2025.01.03 09:28장경윤

SK사피온과 합병하는 박성현 리벨리온 대표 "AI기술개발 중심에 국책 연구소 있어야"

AI-X를 실현하기 위한 한국인공지능시스템포럼(KAISF)이 12일 대전 인터시티 호텔에서 창립식을 갖고 본격 활동에 들어갔다. KAIST와 ETRI(한국전자통신연구원)를 중심으로 대전에서 AI와 관련한 포럼이 만들어지기는 이번이 처음이다. 한국AI시스템포럼 초대 의장은 KAIST 유회준 전기및전자공학부 교수가 맡았다. 또 운영위원은 ETRI 최정단 모빌리티로봇연구본부장과 한진호 PIM인공지능반도체연구실장으로 정했다. 유회준 초대 의장은 개회사 겸 포럼 배경 발표에서 "AI가 생활화됐다. AI로 모든 것이 바뀌었다"며 "이번 포럼은 IITP 홍진배 원장이 지원해준 PL협의체가 기반이 돼 만들게 됐다"고 포럼 설립 취지를 설명했다. 유 의장은 또 "AI와 관련한 논의가 많이 이루어지긴 해도 대부분 파편화된 담론만 얘기했다"며 "이제는 AI에서 반도체와 알고리즘, 응용 시스템을 한꺼번에 논의하는 장이 필요하다"고 부연 설명했다. "분산된 AI기술을 통합할 새로운 연구 패러다임이 필요합니다. 이제는 종합 AI연구를 바탕으로 AI-X를 실현시켜 사회, 산업, 국방을 AI화하고 이를 통해 국가경쟁력을 강화해야 할 것입니다. 그런 측면에서 대덕연구단지가 AI-X 요람이고, KAISF가 중심에서 이를 선도할 것입니다." 이에 앞서 축사는 IITP(정보통신기획평가원) 홍진배 원장과 ETRI 방승찬 원장, KAIST 이광형 총장이 나섰다. 개회사 및 포럼 배경 설명에 이어 조찬 강연이 진행됐다. 최근 SK사피온과 합병 계약으로 관심을 끄는 리벨리온 박성현 대표가 초청 강연자로 마이크를 잡았다. 강연과 영어구사에 능란한 박 대표는 "IITP가 업어키운 리벨리온"이라는 말로 이날 축사자로 참석한 IITP 홍진배 원장을 추켜 세우며 강연 분위기를 띄웠다. 박 대표는 "컴파일러 과제를 SK사피온과 같이 진행하는 과정에서 교류가 이루어져 신뢰도 쌓이고, 결국 합병에 이르렀다"면서도 '합병'에 대해선 자칫 논란에 휘말릴 소지가 있어서인지 언급을 피했다. "AI반도체는 엔비디아가 그 자체입니다. 우리가 AI반도체에 대해 시험을 친다면, 그 시험범위가 바로 엔비디아입니다. 엔비디아를 무시해서는 한 발짝도 나아갈 수 없는 상황입니다." 박 대표는 엔비디아의 중요성을 강조하며 챗GPT에 대해서도 상당한 시간을 할애했다. 박 대표는 "유저 1백만 명을 모으는데 넷플릭스는 3.5년, 트위터는 2년, 인스타그램은 2.5개월이 걸린 반면 챗GPT는 단 5일이 걸렸다"며 "유례없는 챗GPT의 대중성과 편의성"에 대해 지적했다. 박 대표는 그러나 챗GPT의 단점에 대해서도 덧붙였다. "유료회원 조차도 3시간 내 25개 이상 질문을 못하도록 설정해 놨습니다. 만약 경쟁자가 유저들을 무지막지하게 동원해 아침마다 '바보 같은' 질문을 계속 던진다면, 오픈AI가 전기료나 서버 과부하 등을 감당할 수 있을까요." 박 대표는 이와 관련 일론 머스크의 트위터 한 자락도 소개했다. "챗 개당 평균 비용이 얼마냐"고 비아냥 거리며 묻는 캡쳐 화면이다. 그만큼 초거대모델 기반의 서비스 비용 문제는 반드시 풀어야할 숙제라는 것이다. 박 대표는 1천만 명이 챗GPT를 사용할 경우 전기세를 포함해 운영비가 연간 1조 4천억 원 정도 들 것으로 추산했다. "AI 칩 마켓은 어마 무시한 기회입니다. 시장 규모가 너무 커서 혼자 다 독식할 수 없습니다. 틈새가 존재합니다." 박 대표는 시장 규모에 대해 오는 2028년 AI칩 시장 규모가 1천억 달러에 이를 것으로 전망했다. 지난 2021년 DRAM 시장 규모가 930억 달러, 낸드 메모리가 660억 달러 규모였다. 리벨리온 기술 개발 방향에 대해서도 간략히 소개했다. 칩을 잘 만들면, 카드에서 4배의 에너지 효율화가 가능하고 다시 서버 단에서는 전력 소모가 또 줄어든다며 전력 예산 절감의 중요성을 강조했다. 박 대표는 "PC가 2천만 원 할 때 유닉스가 대세였고 오픈소스인 리눅스는 돌아도 보지 않았지만, 결국 리눅스가 주류가 됐다"며 "AI 트렌드가 3개월마다 달라지고 있고, 향후 프로세스 역사도 바뀔 거고 SW도 변하고 있다"고 SW의 중요성과 함께 변화 속 기회에 대해 설명했다. "각 조직마다 일장일단이 있습니다. 퀄컴이 HBM(고대역폭메모리) 안 만들지 않습니까? AI가 중심에 있어야 하는데, 이에는 돈이 너무 많이 듭니다. 그래서 국책 연구소가 AI 기술 개발 중심에 있어야 한다고 봅니다. 우리나라 DRAM역사도 그렇지 않습니까. AI가 네이버나 카카오 등을 중심으로 커나가선 안된다고 생각합니다." 이에 앞서 이날 포럼에서는 ETRI의 AI 관련 기술 개발 현황도 소개했다. 한진호 실장은 'PIM/AI 반도체 동향 및계획'발표에서 과제로 수행중인 '칩렛 이종집적 첨단 패키지 기반 페타플롭스급 고성능 PIM설계'에 대해 발표했다. 한 실장은 "초거대 데이터 기반 하이퍼스케일 인공신경망은 계속해서 규모가 커지고 있고, 추론과 학습에 소요될 반도체 성능과 메모리 요구량은 급격히 증가할 것"이라며 "GPT의 경우 파라미터 로그 스케일이 1조7천500억 개에 달한다'고 언급했다. 한 실장은 또 올해 페타스케일의 AI HPU(하이퍼스케일 프로세싱 유닛)인 ABS1(인공지능에 특화한 연산 가속기) 개발에 이어 오는 2026년엔 데카-펩타스케일(ABS3)에 도전할 계획에 대해 언급했다. 최정단 본부장은 '자율주행 동향 및 계획'발표에서 자체 개발 중인 '자율주행 자율 행동체 연구개발 사업'을 소개하며 "일상에서 활용 가능한 인간 공존형 AI-파워드 휴머노이드(소노이드)'와 휴머노이드 풀패키지(AI로봇-AI반도체-온디바이스) 내재화가 기술 개발 목표라고 설명했다. 최 본부장은 "레벨 4의 자율주행 상용화 기반을 마련 중이고, 현재 대전 반석동과 외삼동 사이에서 자율주행 차량을 테스트 중 "이라며 ▲자율주행 학습시스템 ▲자율주행 서비스 프레임워크 ▲자율주행차량 엣지시스템 ▲공개SW 공유데이터 등에 대해 설명했다.

2024.11.12 18:51박희범

자율주행 산업서 '물리적 AI' 뜬다…삼성, 'LP-PIM'로 미래 준비

자율주행을 위한 AI 기술이 급속도로 발전하는 가운데, 삼성전자가 이를 위한 솔루션으로 'LPDDR-PIM(LP-PIM)'에 주목하고 있다. 해당 반도체는 메모리가 자체적으로 데이터를 연산해, 성능 및 전력 효율성을 높인 것이 특징이다. 25일 오전 여의도 국회의원회관에서는 'AI·모빌리티 신기술전략 조찬포럼'이 개최됐다. 이번 포럼은 정동영 더불어민주당 의원·최형두 국민의힘 국회의원이 공동 주최했다. 국내 미래기술의 발전을 위해 각계 전문가가 모여 트렌드를 분석하고, 정책 분석 및 제안을 논의하고자 마련됐다. 이날 '물리적(Physical AI)'와 모빌리티 융합을 위한 방안 제언'을 주제로 발표를 진행한 유재훈 삼성전자 마스터는 자율주행용 물리적 AI 기술의 고도화가 필요함을 강조했다. 물리적 AI는 실제 물리적 환경에서 센서와 구동기를 통해 작업을 수행하는 AI를 뜻한다. 자율주행을 비롯해 로봇, 드론 등이 대표적인 응용처다. 거대언어모델(LLM) 등 기존 AI 대비 더 뛰어난 실시간 의사 결정과 다양한 환경 변수 처리 성능이 요구된다. 유 마스터는 "젠슨 황 엔비디아 CEO도 올해 컴퓨텍스 행사에서 물리적 AI를 차세대 기술로 소개해 주목받은 바 있다"며 "향후 2~5년 내에 관련 기술의 생산성이 정상에 도달할 수 있을 것으로 전망된다"고 밝혔다. 물리적 AI를 구현하기 위해서는 ▲고성능 GPU 인프라 기반의 'AI 모델 학습' ▲가상 환경에서 AI 모델을 테스트하는 '시뮬레이션' ▲실제 환경에서 데이터를 처리하기 위한 '온디바이스 AI' 등 3단계가 중요하다. 특히 온디바이스 AI의 경우, 고효율 AI 가속기와 고성능 메모리가 필요하다. 이를 위한 솔루션으로 유 마스터는 LPDDR(저전력 D램) 기반의 PIM(프로세싱-인-메모리)를 제시했다. PIM은 메모리 반도체에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있도록 만든 반도체다. 메모리와 시스템반도체 간 데이터를 주고받는 과정을 생략하기 때문에 효율성이 높다. 삼성전자의 경우 LPDDR5-PIM을 개발해 기존 LPDDR 시스템 대비 성능은 4.5배, 전력효율성은 72% 향상됐음을 확인했다. 유 마스터는 "이는 작년에 공개한 성과로, 구체적으로 언급할 수는 없으나 성능을 지속 개선 중"이라고 말했다. 유 마스터는 이어 "차량용 칩이나 PIM 연구 개발에서 AI 반도체 핵심 인력을 확보하고 유지하는 것이 관건일 것"이라며 "국내로 복귀하는 인력에게 조세 혜택이나 세액공제를 제공하는 것도 방안이 될 것"이라고 덧붙였다. 이어진 토론 시간에서 채정석 현대자동차 상무는 "향후 자율주행 레벨이 높아지게 되면 칩 사이즈가 커지고, 이에 따라 수율 등 여러 문제점이 발생할 수 있다"며 "이는 원가 상승으로 연결되기 때문에, 칩 설계 관점에서 보완 기술을 준비해야 할 것"이라고 밝혔다. 하정우 네이버 AI Future센터장은 "AI 기술이 고도화되려면 계속해서 정보를 산출하고 고치는 과정이 필요한데, 이를 위해서는 양질의 데이터를 많이 확보하는 것이 중요하다"며 "현재의 LPDDR로는 용량이 부족해, 이를 개선하기 위한 연구개발이 있어야 한다고 생각한다"고 강조했다. 유 마스터는 이에 "데이터 용량 자체가 커져야 한다는 부분에 동감한다"며 "이러한 부분들에 주의하면서 연구를 진행하도록 할 것"이라고 답변했다.

2024.09.25 11:22장경윤

카이스트-삼성, AI 시대 'PIM 반도체' 상용화 9부능선 넘었다

"올해 세계적인 학술대회에 차세대 PIM 반도체 개발 관련 논문을 게재했습니다. 삼성전자와 협력했죠. 해당 칩은 일반 D램과 동일한 셀 구조를 가진 것이 특징으로, PIM 반도체 상용화를 위한 기술적 진보를 이뤘다는 점에서 상당히 의미가 큽니다." 유회준 PIM반도체설계연구센터장은 9일 대전 카이스트(KAIST) 본원 KI빌딩에서 기자들과 만나 PIM 반도체 연구개발 및 상용화 현황에 대해 이같이 밝혔다. PIM은 메모리반도체에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있도록 만든 반도체다. 저장은 메모리가, 연산은 CPU·GPU 등 시스템반도체가 각각 담당하던 기존 방식 대비 데이터 처리 속도 및 전력 효율성이 뛰어나다. 메모리와 시스템반도체 간 데이터를 주고받는 과정을 생략할 수 있기 때문이다. 이 같은 장점 덕분에 PIM은 고용량 데이터 처리가 필요한 AI 산업에서 강력한 수요를 보일 것으로 기대된다. PIM반도체설계연구센터 역시 AI 시대를 겨냥해 PIM 반도체를 자체 개발해 왔다. 대표적인 제품이 '다이나플라지아(DynaPlasia)'다. 지난해 3월 개발된 이 칩은 아날로그형 D램-PIM 기반 AI 반도체로, 3개의 트랜지스터와 2개의 캐패시터로 구성된 셀 구조를 갖추고 있다. 또한 다이나플라지아는 메모리 셀 내부에 연산기를 집적하고, 높은 병렬성과 에너지 효율의 아날로그 연산 방식을 이용해 칩의 집적도와 연산 기능을 획기적으로 향상시켰다. 실제로 PIM반도체설계연구센터는 해당 칩을 통한 벤치마크 테스트에서 기존 반도체 구조 대비 2배 이상의 성능을 구현하는 데 성공했다. 다만 PIM 반도체가 실제로 상용화되기 위해서는 여전히 많은 과제들이 남은 상황이다. 시장 수요와 관련 생태계 구축 등이 미흡한 것도 있으나, 셀 구조가 일반 D램과 다르다는 점도 한몫을 했다. 셀은 데이터를 저장하기 위한 최소 단위다. 일반적인 D램의 셀은 각각 하나의 트랜지스터와 커패시터로 구성된다. 다이나플라지아도 이미 하드웨어 구조를 상당 부분 최적화한 칩이지만, 구조가 다르다는 한계는 여전하다. PIM반도체설계연구센터는 이를 극복하고자 새로운 D램-PIM 기반 AI 반도체를 개발했다. 모델명은 '다이아몬드(Dyamond)'로, 삼성전자와 협력해 지난 6월 세계적인 반도체 학술대회 'VLSI 2024'에 관련 논문을 등록하는 데 성공했다. 다이아몬드는 28나노미터(nm) CMOS 공정으로 제작됐으며, 칩 면적 6.48제곱밀리미터의 27Mb(메가비트) D램을 채용했다. 이전 다이나플라지아 대비 메모리 밀도는 8배, 메모리 용량은 3배 개선됐으며, 여러 AI모델(ResNet, BERT, GPT-2)에서 최대 27.2 TOPS/W의 뛰어난 에너지 효율을 달성했다. 무엇보다 다이아몬드는 D램 셀 구조가 일반 제품과 동일하게 트랜지스터 1개, 캐패시터 1개(1T1C)로 구성됐다는 특징을 가진다. 유회준 센터장은 "일반적인 D램과 셀 구조가 같기 때문에, 다이아몬드는 PIM 반도체 상용화에 있어 상당히 큰 의미를 가진다"며 "공정 난이도도 높지 않기 때문에 시장 수요가 확대된다면 곧바로 시장 진입이 가능해질 것"이라고 설명했다. 유회준 센터장이 보는 PIM 반도체 시장의 개화기는 머지 않았다. 유회준 센터장은 "PIM 반도체의 가장 유망한 적용처는 온디바이스AI로, 기존 반도체 대비 더 높은 에너지 효율성이 요구되기 때문"이라며 "온디바이스AI가 이미 실생활에 적용되기 시작한 만큼 엔비디아 중심의 AI반도체 시장도 급격히 변화할 수 있다"고 밝혔다. 한편 PIM반도체설계연구센터는 국내 PIM 반도체 기술력 강화와 산학연 협력 체계 구축을 위해 지난 2022년 개소됐다. 센터 규모는 약 25명으로, 유회준 센터장과 초빙교수 2명이 주축을 이루고 있다. PIM반도체설계연구센터의 핵심 목표는 PIM 반도체 개발 외에도 PIM과 관련한 IP(설계자산) 구축, 팹리스·벤처캐피탈 등 관련 생태계 구축, 인력 양성 등이 있다. 이외에도 3D 렌더링용 AI 반도체인 '메타브레인(MetaVRain)', 고효율 AI 기능 처리를 위한 상보형-심층신경망(C-DNN) 등도 개발하고 있다. 유회준 센터장은 "센터 개소 이후 PIM 반도체 칩이 원활하게 개발되고 있고, 삼성전자·SK하이닉스와의 협업도 잘 진행되고 있다"며 "IP 데이터베이스 구축과 PIM 반도체의 설계 및 검증을 위한 슈퍼컴퓨터 도입도 현재 진행중인 상황"이라고 말했다.

2024.08.11 09:00장경윤

삼성·SK "차세대 메모리 PIM, AI PC·스마트폰에 적용"

차세대 메모리 PIM(프로세싱 인 메모리, Processing-In-Memory) 반도체가 몇 년 안에 AI(인공지능) PC와 AI 스마트폰에 적용될 전망이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 PIM 개발에 주력하며 개화 시기를 엿보고 있다. PIM은 메모리 반도체에 연산 기능을 더해 인공지능(AI)과 빅데이터 처리 분야에서 데이터 이동 정체 문제를 풀 수 있는 차세대 메모리다. PIM은 GPU와 CPU가 메모리에서 데이터를 불러와 연산하는 폰노이만 구조와 달리 메모리 내부에서 연산한다는 점이 특징이다. 30일 손교민 삼성전자 마스터, 김동균 SK하이닉스 펠로우는 양재 엘타워에서 열린 'AI-PIM 반도체 워크샵'에서 'AI 반도체 붐 속에서 학계, 산업계에서 바라보는 PIM 반도체 개발 방향'이란 주제로 토론을 펼쳤다. 김동균 SK하이닉스 펠로우는 "PIM은 AI 연산 중 추론 영역에서 활용도가 높다"라며 "PIM을 탑재한 AI PC와 AI 모바일(스마트폰)이 몇년 안에 출시되고, 또 시장 점유율을 높일 수 있을 것으로 본다"고 전망했다. AI 스마트폰은 배터리를 많이 소모한다는 점이 지적되고 있는데, PIM은 이 부분을 해결할 것으로 기대된다. 김 펠로우는 "AI 스마트폰은 실시간 번역 기능만 사용해도 3~4시간만에 배터리를 모두 사용하고, 열도 많이 난다또 스마트폰은 PC와 비교해 내부 공간이 좁아 하드웨어적인 한계가 따르는데, 이런 PIM 사용이 적합하다"고 설명했다. 스마트폰 다음으로 PC에서도 PIM 활용도가 높을 전망이다. 그는 "AI PC를 워크 어시스턴스로 사용할 때, 사내 서버와 클라우드 연결에서 레이턴시(지연시간) 문제가 생길 수 있다. 이 때 PC에 PIM을 탑재하면 아키텍처는 조금 달라지지만, 퍼포먼스가 올라갈 수 있다"라며 "향후 PIM을 탑재한 PC와 스마트폰 점유율이 높아지고, 거시적으로 데이터센터와 클라우드 시장에서도 PIM 적용이 확산될 전망이다"고 덧붙였다. AI에 필요한 메모리는 애플리케이션 별로 다양하게 요구된다. 손교민 삼성전자 마스터는 "AI 메모리에서 HBM(고대역폭메모리)이 각광받고 있는데, HBM의 대역폭(Bandwidth)을 높여가고 단을 계속 올리는 것이 쉽지 않을 것"이라며 "애플리케이션이 여러가지 있고, 시스템도 다양하기 때문에 다음 AI 메모리로 유력한 제품이 PIM이라고 생각한다"고 말했다. 이어서 손 마스터는 "다른 종류의 D램에다 메모리 대역폭을 높일 수 있는 방법, CIM(컴퓨팅 인 메모리, ComPuting In Memory) 안에 어레이 자체로 컴퓨팅 하는 것도 처음에는 도전이지만, 나중에는 더 넓게 가능할 거라고 본다. 디지털 방식으로 하면 CIM은 지금도 충분하지만 키우는 것이 문제다. 그런 관점에서 AI 메모리를 위한 패키징 등 다양한 솔루션이 있다"고 덧붙였다. 그러면서 그는 "HBM이 1번 주자인 것은 확실하나, 우리가 현재만 바라보고 갈 수 없다. 미래를 바라본다면 PIM 등 대역폭을 확보할 수 있는 솔루션이 나와야 된다고 생각한다"며 "앞으로 5년 이내에는 PIM이 꼭 필요한 솔루션기에 산업계와 학계가 개발을 위해 노력하겠다"고 강조했다. 양사는 PIM 상용화를 위한 개발에 한창이다. 삼성전자는 2021년 세계 최초로 HBM-PIM(Processing-in-Memory)을 개발하고 반도체 분야 세계 최고권위 학회인 ISSCC에서 논문을 공개했다. SK하이닉스는 2022년 PIM을 개발하고, PIM이 적용된 첫 제품으로 초당 16기가비트(Gbps) 속도의 'GDDR6-AiM(Accelerator in Memory)' 샘플을 개발했다. 또 지난해 9월 'AI Hardware & Edge AI Summit(이하 AI 서밋) 2023'에서 GDDR6-AiM 기반의 생성형 AI 가속기 카드인 AiMX 시제품을 최초로 시연해 주목받은 바 있다. 한진만 삼성전자 부사장은 앞서 지난 1월 CES 2024에서 "AI 가속기가 요구하는 메모리 성능이 점점 늘어나면서 지금은 HBM이 각광받고 있지만 앞으로는 CXL 등 차세대 메모리가 더 주목받을 것"이라며 "이미 고객사들 사이에서 새로운 메모리 설계에 대한 요구가 나오는 만큼, 2~3년 내 가시화하고 본격적으로 개화될 것으로 생각한다"고 전망했다.

2024.05.30 16:35이나리

KAIST "뉴로모픽 AI용 반도체 소자 개발, 네이처 게재"

KAIST 연구진이 기존 낸드 메모리를 대체할 뉴로모픽 AI용 반도체 메모리 소자를 개발했다. 이 소자개발과 관련한 논문은 세계적인 과학기술계 학술지 네이처의 4월호 4일자에 게재됐다. KAIST(총장 이광형)는 최신현 전기및전자공학부 교수 연구팀이 DRAM 및 NAND 플래시 메모리를 대체할 수 있는 초저전력 차세대 상변화 메모리 소자를 개발했다고 4일 밝혔다. 이 메모리 소자는 차세대 인공지능(AI) 하드웨어를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 구현에 사용 가능하다. 현재 널리 사용되고 있는 메모리인 DRAM은 속도가 매우 빠르지만, 전원이 꺼지면 정보가 사라지는 휘발성 특징을 갖고 있다. 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 읽기·쓰기 속도는 상대적으로 느린 대신 전원이 꺼져도 정보를 보존하는 비휘발성이다. 이에 반해 상변화 메모리(Phase Change Memory)는 열을 사용해 물질의 상태 변경을 이용해 정보를 저장하거나 처리하는 메모리 소자다. 디램과 낸드 플래시 메모리의 장점을 모두 가졌다. 빠른 속도와 비휘발성 특성을 동시에 지녀 기존 메모리를 대체할 차세대 메모리로 주목 받는다. 특히, 메모리 기술 또는 인간의 두뇌를 모방하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술로 활발히 연구되고 있다. 다만, 비용이 많이 드는 초미세 반도체 노광공정을 통해 제작해 왔다. 소비 전력도 높다. 이로 인해 실용적인 대용량 메모리 제품이나 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하기에는 한계가 있었다. 최신현 교수 연구팀, 소비전력 15배 줄여 난제 해결 연구팀은 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식으로 초저전력 상변화 메모리 소자를 제작했다. 노광공정 없이 매우 작은 나노미터급 스케일의 상변화 필라멘트를 자체 형성하는데 성공했다. 상변화 물질을 전기적 포밍 방식으로 생성한 나노 필라멘트 활용법을 찾은 것. 기존의 값비싼 초미세 노광공정을 이용한 상변화 메모리 소자보다 소비 전력을 15배 이상 줄인 초저전력 상변화 메모리 소자를 구현했다. 박시온 석박사통합과정생은 "공정 비용이 매우 적게 들 뿐 아니라 초저전력 동작이 가능하다"며 "획기적인 장점"이라고 설명했다. 홍석만 박사과정생은 "상변화 메모리는 차세대 메모리뿐만 아니라 사람의 뇌를 모사해 인공지능을 구현하는 뉴로모픽 컴퓨팅에 적합하다"며 "단순한 이미지나 음성 인식 뿐만 아니라 적은 전력으로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 고성능 인공지능 칩을 구현할 수 있을 것"으로 예상했다. 이 연구에는 KAIST 전기및전자공학부 박시온 석박사통합과정생 및 홍석만 박사과정생이 관련 논문 제1 저자로 참여했다. 최신현 교수는 "이번에 개발한 초저전력 상변화 메모리 소자는 기존의 연구 방향과는 완전히 다른 방식"이라며 "기존에 풀지 못했던 큰 난제인 제조비용과 에너지 효율 문제를 해결했다"고 말했다. 최 교수는 또 "물질 선택이 자유로워 고집적 3차원 수직 메모리 및 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 등 다양한 분야 응용이 가능하다"며 "미래 전자공학의 기반이 될 것"으로 기대했다. 한편 이 연구 예산은 △한국연구재단 차세대 지능형반도체기술개발사업 △PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업 △우수신진연구사업 △나노종합기술원 반도체공정기반 나노메디컬 디바이스개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.

2024.04.04 18:05박희범

한국공대, 연산 기능 갖춘 지능형 메모리 반도체소자 개발

국내 대학 연구팀이 연산기능과 메모리 기능을 통합한 지능형 반도체소자 개발에 성공했다. 한국공학대학교(총장 황수성)는 안승언 교수(나노반도체공학과) 연구팀이 차세대 지능형 반도체에 활용 가능한 로직 연산과 메모리 기능을 통합한 강유전체 기반 프로세스-인-메모리(PIM) 소자 개발에 성공했다고 12일 밝혔다. 이번 연구 결과는 'Exploring Multi-Bit Logic In-Memory with Memristive HfO2-Based Ferroelectric Tunnel Junctions'라는 제목으로 전자 소자·재료과학 분야 저명 학술지 'Advanced Electronic Materials' 3월 8일자 표지논문으로 선정됐다. 연구에는 박사과정 고원우(제1저자), 황현주(공저자) 학생이 참여했다. 연구팀 관계자는 “최근 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 기술발전이 가속하면서 메모리와 프로세서가 분리돼 데이터를 처리하는 '폰노이만(Von Neumann)' 컴퓨팅 시스템 구조 데이터처리 속도에 한계가 나타나고 있다”며 “저전력·멀티레벨 스위칭·고속 동작이 가능한 프로세서와 메모리를 통합한 신개념 반도체소자 개발 필요성이 대두되고 있다”고 설명했다. 연구팀은 하프늄-지르코늄 산화물을 기반으로 강유전체 터널 접합(FTJ) 형태 멤리지스터(메모리+레지스터)를 구현해 멀티레벨 스위칭과 신뢰성을 확보하고 중간 레벨(inter-state) 간 스위칭을 구동하는 데 성공했다. 소자의 스위칭 특성을 조합해 NAND, NOR, OR 등 16가지 논리 연산 기능을 카르노 맵을 통해 제시해 PIM 응용 가능성도 검증했다. 안승언 교수는 “최근 새로운 개념의 컴퓨팅 시스템 구현을 위해 다양한 PIM 소자 연구 결과가 발표되고 있지만 비휘발성 멀티레벨 신뢰성과 중간 레벨 간 스위칭 구동 연구가 여전히 초기 단계에 있는 상황에서 이번 연구의 진일보한 결과는 차세대 지능형 반도체 분야의 기술적·학문적 도약에 기여할것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 중견연구자지원사업과 산업통상자원부가 지원하는 미래반도체개발사업의 지원으로 수행했다.

2024.03.12 21:34주문정

"HBM 수요, 예상보다 커…올해 삼성·SK 주문량만 12억GB"

"HBM(고대역폭메모리) 시장은 우리가 생각하는 것보다 더 빠르게 성장하고 있다. 올해 HBM 시장의 수요를 5.2억GB(기가바이트)로 전망하기도 하는데, 삼성전자·SK하이닉스에서 받은 수주를 더해보면 10억~12억GB에 달한다." 이승우 유진투자증권 리서치센터장은 18일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-PIM(프로세싱-인-메모리) 반도체 워크숍'에서 AI 반도체 수요 현황에 대해 이같이 밝혔다. 최근 IT 시장은 서버 및 엣지 AI 산업의 급격한 발달로 고성능 시스템반도체에 대한 수요가 증가하고 있다. 글로벌 팹리스인 엔비디아와 AMD가 개발하는 고성능 GPU(그래픽처리장치)가 대표적인 사례다. GPU 대비 연산 효율성이 높은 NPU(신경망처리장치)도 국내외 여러 스타트업을 중심으로 개발되고 있다. 또한 서버 시장에서는 여러 개의 D램을 쌓아올려 데이터 처리 성능을 크게 높인 HBM이 각광받는 추세다. 관련 시장은 국내 삼성전자와 SK하이닉스, 미국 마이크론 등이 주도하고 있다. 이승우 센터장은 "AI 반도체에 대한 수요가 당초 예상보다 높아 기존 HBM에 대한 수요 전망도 뒤엎을 필요가 있다"며 "시장조사업체가 HBM 수요를 지난해 3.2억GB, 올해 5.2억GB(기가바이트)로 분석했는데, 삼성전자와 SK하이닉스가 받은 주문량만 더해도 이 수치가 10억~12억GB에 달한다"고 언급했다. PIM 시장도 향후 급격한 성장세가 기대된다. PIM은 메모리 내에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있는 차세대 반도체다. 기존 메모리에서 CPU·GPU 등 시스템반도체로 데이터를 보내는 과정을 줄일 수 있으므로, 전력 효율성을 높이는 데 용이하다. 덕분에 PIM은 저전력·고성능 연산이 필요한 온디바이스 AI(서버, 클라우드를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 기능을 처리하는 기술) 분야에 활발히 적용될 것으로 주목받고 있다. 이 센터장은 "AI 산업이 과거 데이터센터 중심에서 온디바이스 AI로 향하면서 초저지연·초저전력 특성이 핵심 요소로 떠올랐다"며 "AMD·삼성전자가 PIM 기능을 HBM에 추가해 처리 속도를 7%, 전력소모를 85% 개선한 사례를 보면 향후 PIM이 국내 반도체 산업의 돌파구가 될 것으로 생각한다"고 말했다. 한편 AI-PIM 워크숍은 세계 AI 반도체 및 PIM 시장 현황과 전망을 점검하고, 해댱 분야의 기술 현황 및 협력 방향 등에 대해 논의하기 위한 자리다. 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신기획평가원과 한국과학기술원의 PIM반도체설계연구센터가 주관한다.

2024.01.18 13:55장경윤

AI-PIM 반도체 동향과 전망 진단 워크숍 18일 열려

과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신기획평가원과 한국과학기술원의 PIM반도체설계연구센터가 주관하는 'AI-PIM 반도체 워크숍'이 18일 오전 서울 양재동 엘타워에서 열린다. PIM(Processing In Memory)은 프로세서와 메모리를 통합한 새로운 개념의 인공지능반도체를 말한다. 이번 워크숍은 HBM-3E등 급변하는 메모리 시장 변화를 살펴보고 PIM을 바탕으로 한 그 대응책을 논한다. 행사에는 유진투자증권 리서치센터 이승우 센터장, 라온피플 이석중 대표, 모빌린트 신동주 대표, 서울대학교 융합과학기술대학원 안정호 교수 등 AI PIM을 대표하는 연사들이 참여해 ▲AI 반도체 산업 동향 ▲생성형 AI 동향과 전망 ▲Trends in AI Accelerators ▲CXL, PIM 그리고 (Chat)GPT에 대해 발표한다. 또 PIM반도체설계연구센터의 IP 및 플랫포 허브 추진 상황과 협력 방안도 소개 한다. IP(Intellectual Property)는 시스템 반도체 설계를 위해 재사용이 가능한 회로 설계 자산을 말한다. 과학기술정보통신부와 PIM인공지능반도체사업단 관계자들과 AI PIM 반도체 관련 주요 산학연 전문가들이 참여해 AI-PIM의 전망을 토론하는 시간도 마련됐다. PIM반도체설계연구센터 유회준 센터장(KAIST 전기 및 전자공학부 교수)은 "국내 반도체 산업 경쟁력 제고를 위해 시장 및 미래 기술 변화 추이를 관찰해 분석하고 선제적인 대응이 필요하다"면서 "이번 워크숍은 기존 AI 반도체 기술 워크숍과 달리 시장 분야 전문가 강연을 통해 AI 반도체 시장 현황과 앞으로의 전망을 분석하고, PIM을 필두로 한 AI 반도체가 향후 나아갈 방향에 대해 모색하는 자리가 될 것"이라고 밝혔다.

2024.01.17 18:32방은주

SK하이닉스, 'CES 2024'서 HBM·CXL 등 AI 메모리 기술력 강조

SK하이닉스가 오는 9일부터 12일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 전자·IT 전시회 'CES 2024'에 참가해 미래 AI 인프라의 핵심인 초고성능 메모리 기술력을 선보인다고 3일 밝혔다. SK하이닉스는 “이번 CES에서 '메모리 센트릭(Memory Centric)'으로 대변되는 회사의 미래 비전을 부각할 것”이라며 “이를 통해 AI 시대 기술 진보에 따라 강조되고 있는 메모리 반도체의 중요성과, 이 분야 글로벌 시장을 선도하는 당사의 경쟁력을 세계에 알리고자 한다”고 강조했다. 메모리 센트릭은 메모리 반도체가 ICT 기기에서 중심적인 역할을 하는 환경을 뜻한다. 회사는 현지에서 SK㈜, SK이노베이션, SK텔레콤 등 SK그룹 주요 멤버사들과 함께 'SK원더랜드(Wonderland)'를 타이틀로 하는 공동 전시관을 꾸리고, HBM3E(5세대 고대역폭메모리) 등 주력 AI 메모리 제품들을 전시한다. HBM3E는 SK하이닉스가 지난해 8월 개발에 성공한 현존 최고 성능의 메모리로, 회사는 올해 상반기부터 이 제품을 양산해 AI 빅테크 고객들에게 공급할 계획이다. 이번 SK그룹 공동 전시의 테마는 '놀이공원'으로, SK하이닉스는 HBM3E에 기반한 생성형 AI 기술이 적용된 'AI 포춘텔러(AI Fortune Teller)'를 선보인다. 관람객은 포춘텔러에서 AI가 만든 자신의 만화 캐릭터와 신년 운세카드를 함께 받아보는 체험을 할 수 있다. 포춘텔러는 미국 놀이공원에서 인기 있는 아이템으로, 이번 전시가 현지 관람객들에게 좋은 반응을 얻을 것으로 회사는 기대하고 있다. 또한 SK하이닉스는 그룹 ICT 멤버사들과 함께 CES 행사장 내 별도로 'SK ICT 패밀리 데모룸'을 마련해 AI 기술력을 선보인다. 회사는 여기에서 ▲차세대 인터페이스 CXL 메모리 ▲CXL 기반 연산 기능을 통합한 메모리 솔루션 CMS(Computational Memory Solution) 시제품 ▲PIM(Processing-In-Memory) 반도체 기반의 저비용·고효율 생성형 AI용 가속기 카드 AiMX 등을 전시하고 시연한다. CXL은 고성능 컴퓨팅 시스템을 효율적으로 구축하기 위한 PCIe 기반의 차세대 인터커넥트 프로토콜이다. SK하이닉스는 DDR5 기반 96GB, 128GB CXL 2.0 메모리 솔루션 제품을 올 하반기 상용화해 AI 고객들에게 공급할 예정이다. AiMX는 SK하이닉스 최초의 PIM 제품인 GDDR6-AiM 칩을 사용해 대규모 언어 모델(LLM)에 특화된 SK하이닉스의 가속기 카드 시제품이다. 김주선 SK하이닉스 사장(AI인프라 담당)은 “AI 인프라 핵심 기업으로 떠오른 회사의 기술력을 AI 본고장인 미국에서 선보이게 돼 기쁘다”며 “올해 당사는 글로벌 협력을 강화해 AI 메모리 리더십을 지키면서 실적 반등을 본격화해 갈 것”이라고 말했다.

2024.01.03 09:28장경윤

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