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'SSD 스토리지'통합검색 결과 입니다. (3건)

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삼성전자 탈부착 차량용 SSD 'CES 2026' 혁신상

삼성전자가 차량용 반도체에서 글로벌 기술 경쟁력을 인정받았다. 글로벌 최대 전자·IT 전시회인 CES 2026에서 혁신상을 수상한 것이다. 이번 수상은 차량·미래 모빌리티 기술 부문(Vehicle Tech & Advanced Mobility)에서 이뤄졌으며, 자동차용 스토리지 시장에 탈부착(Modular) 개념을 처음 도입한 점이 높은 평가를 받았다. 17일 삼성전자 테크블로그에 따르면 삼성전자 DS부문(반도체)은 '탈부착형 차량용 SSD(Detachable AutoSSD)'로 CES 혁신상을 수상했다. 이 제품은 기존 차량용 임베디드 SSD와 달리 컨트롤러와 낸드플래시를 분리한 구조 E1.A 폼팩터를 전장 환경에 맞게 재설게했다. E1.A 폼팩터는 서버용 스토리지에서 주로 사용됐으며, 컨트롤러와 낸드플래시를 분리했다는 특징을 갖는다. 오영근 삼성전자 TL은 “임베디드 스토리지는 작은 패키지 안에 컨트롤러와 낸드가 함께 실장돼 발열 관리에 한계가 있고, 국제 규격 때문에 대용량 구현에도 제약이 있다”며 “탈부착형 차량용 SSD는 컨트롤러와 낸드를 분리 배치해 발열로 인한 성능 저하를 해소하고, 모듈 내 다수의 낸드 패키지를 통해 고용량을 수월하게 구현했다”고 설명했다. 가장 큰 차별점은 유지보수 방식이다. 임베디드 스토리지는 불량 발생 시 시스템 전체를 교체해야 하지만, 이 제품은 모듈 단위 교체와 업그레이드가 가능하다. “자율주행 시대, 교체 가능한 스토리지가 필요했다” 제품 기획 배경에 대해 김정욱 삼성전자 TL은 자율주행 환경의 변화를 꼽았다. 김 TL은 “오토모티브 시장의 까다로운 요구 사항을 만족하면서 탈착이 가능한 스토리지는 그동안 존재하지 않았다”며 “탈부착형 차량용 SSD는 자율주행이라는 새로운 시장에서 요구되는 기술적·법제적 과제를 고려해 기획한 제품”이라고 말했다. 이어 “자율주행 차량은 생애 주기 동안 3~18페타바이트(PB)에 이르는 방대한 데이터를 생성하지만, 기존 BGA 타입 스토리지는 수명 한계로 이를 장기 저장하기 어렵다”며 “규제와 실제 운용 요구를 동시에 만족하기 위해 교체 가능한 스토리지가 필요하다고 판단했다”고 덧붙였다. 보안 측면에서도 차별화를 꾀했다. 삼성전자 김규동 씨는 “모듈형 스토리지는 물리적 분리가 가능한 만큼 보안이 더욱 중요하다”며 “자체 암호화 기능(SED)과 SPDM 기반 보안 통신을 적용해 데이터 위변조와 유출 위험을 최소화했다”고 밝혔다. 삼성전자는 탈부착형 차량용 SSD가 미래차 환경에 대응할 수 있는 핵심 스토리지 솔루션이 될 것으로 보고 있다. 회사 측은 이번 CES 혁신상 수상을 계기로 차량용 메모리와 스토리지 사업을 지속 확대하며, 자율주행과 인공지능(AI) 기반 미래 모빌리티 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 김 는 “탈부착형 차량용 SSD는 향후 피지컬 AI를 통해 완전 자율주행 뿐 아니라 다양한 휴머노이드 로봇 응용 시장까지도 아우를 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

2025.12.17 17:08전화평

씨게이트 "AI 시대 인프라 핵심은 '하이브리드 스토리지'"

"인공지능(AI) 인프라 중심에는 여전히 스토리지가 있습니다. 앞으로 초고용량 데이터 저장과 전력 효율성을 동시에 확보할 수 있는 하이브리드 스토리지가 핵심 기술로 자리잡을 것입니다." 씨게이트 김정균 이사는 10~11일 서울 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울&엑스포 2025'에서 AI 시대의 스토리지 방향성을 제시했다. 씨게이트는 하드디스크드라이브(HDD)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 대용량 스토리지를 설계·제조하는 글로벌 기업으로, 클라우드와 엣지, 개인용 디바이스까지 포괄하는 저장 솔루션을 제공하고 있다. 김 이사는 최근 AI 확산으로 초고용량 스토리지 기술의 중요성이 급격히 높아지고 있다고 강조했다. 이에 씨게이트는 HDD에 열보조 자기기록(HAMR) 기술을 적용해 대용량 데이터 저장과 전력 효율을 동시에 달성했다. HAMR 기술은 디스크 표면을 레이저 열로 가열해 데이터를 고밀도로 기록하는 방식이다. 이를 통해 드라이브 한 대당 최대 30테라바이트(TB)를 저장할 수 있으며, 기존보다 낮은 전력으로 동일한 용량을 기록할 수 있다. 씨게이트는 저장 용량 확대를 위해 수평 기록 방식을 수직 기록으로 전환하고, 공기 대신 헬륨을 사용하는 드라이브 기술을 도입했다. 김 이사는 "헬륨은 공기보다 밀도가 낮아 진동과 마찰을 줄인다”며 “더 많은 디스크를 탑재할 수 있어 데이터 저장 효율을 극대화할 수 있다”고 설명했다. 김 이사는 수년 내 30테라바이트(TB)를 넘어서는 초고용량 하드 드라이브가 AI 시장의 주류로 자리 잡을 것이라고 내다봤다. 그는 “SSD는 속도 면에서는 앞서지만, 하드 드라이브는 저장 용량·안정성·비용 효율성 측면에서 여전히 강점을 가진다”며 "우리는 두 저장 매체의 장점을 결합한 하이브리드 스토리지를 통해 AI 학습과 추론 환경에 최적화된 솔루션을 제공하고 있다”고 강조했다. 또 씨게이트는 AMD와 인텔 중앙처리장치(CPU)와의 호환성을 높여 GPU 연산 성능과 스토리지 처리 속도를 극대화하는 설계를 진행 중이다. 김 이사는 “원격 직접 메모리 접근(RDMA) 기반 네트워크 파일 시스템(NFS) 프로토콜을 도입해 서버와 스토리지 간 데이터 전송 속도를 높였으며, 이를 통해 AI 워크로드에 필요한 초고속 저장 환경을 구현했다"고 설명했다. 씨게이트는 자이라텍스 인수를 통해 확보한 진동·온도 제어 기술을 고밀도 스토리지 설계에 적용했다. 김 이사는 “이 기술은 수천 개의 드라이브가 탑재된 장비에서도 안정적인 작동을 보장하며, 글로벌 클라우드 서비스 공급업체(CSP)의 대규모 인프라 구축에 폭넓게 활용되고 있다”고 말했다. 그는 “앞으로도 AI 인프라의 중심에는 데이터를 안전하게 보관하는 스토리지가 있을 것”이라며 “씨게이트는 AI 데이터 시대의 신뢰할 수 있는 파트너로 자리매김하겠다”고 강조했다.

2025.11.10 16:44김미정

SSD-프로세서 직결 난항…HBF가 돌파구 될까

“SSD(솔리드스테이트드라이브)를 프로세서에 직접 연결하는 기술은 오랜 시간 꾸준히 연구됐습니다. 그러나 실제 적용에는 다소 난항을 겪는 상황입니다.” 26일 한 반도체 업계 관계자는 현재 SSD 연결 기술에 대해 이 같이 평했다. CPU, GPU 등 프로세서와 SSD를 직접 연결하기 어렵다는 것이다. 이 같은 상황이 발생한 가장 큰 이유는 메모리와 스토리지의 역할 차이에서 기인한다. CPU 등 프로세서는 연산을 하기 위해 매우 빠른 데이터 접근이 필요하다. 그래서 접근 속도가 빠른 D램과 직접 연결돼 동작한다. 반면 SSD는 저장장치라서 접근 속도가 D램 대비 다소 느리다. CPU가 SSD를 주 메모리처럼 쓰면 연산 속도가 크게 떨어질 수 밖에 없다. 그럼에도 불구하고 SSD와 프로세서를 직접 연결하려는 이유는 데이터 이동 비용을 절감하기 위해서다. 현재 반도체 구조에서 프로세서가 SSD 데이터를 사용하려면 SSD-낸드플래시 컨트롤러-D램-프로세서 단계를 거쳐야 한다. 반도체가 데이터 이동에서 발열이 발생한다는 점을 고려하면, 에너지 낭비가 심한 셈이다. 대규모 데이터센터에서는 비용 문제와도 직결된다. 이에 글로벌 반도체 기업들은 프로세서와 SSD를 직접 연결하기 위한 연구를 진행 중이다. 대표적인 기업이 엔비디아다. 엔비디아는 IBM, 여러 대학들과 손을 잡고 GPU를 위한 대용량 가속기 메모리 기술 BaM(Big Accelerator Memory)을 개발하기도 했다. BaM은 차세대 전송 프로토콜 NVMe(비휘발성 기억장치 익스프레스)를 통해 SSD와 GPU를 직접 연결하는 기술이다. HBF, SSD 연결 판도 바꿀 게임체인저될까 업계에서는 HBF(High Bandwidth Flash)가 SSD와 프로세서간 연결을 바꿀 게임체인저로 보고 있다. HBF는 D램과 유사한 방식으로 프로세서에 더 가까이 배치된 플래시 메모리다. HBM(고대역폭메모리)이 D램을 적층한 제품이라면, HBF는 플래시를 쌓아 올린 메모리다. 두 제품 모두 메모리 적층을 통해 대역폭을 대폭 넓혔다는 공통점을 갖고 있다. HBF가 HBM처럼 정보 처리를 빠른 속도로 할 수 있는 것이다. SSD와 프로세서 연결간 문제로 지적되던 속도 문제를 해결한 셈이다. 다만, 아직 넘어야할 장애물이 존재한다. HBF를 구현하기 위한 일종의 인프라 구축이 어렵다는 의견이다. HBF를 오가는 블록 스토리지(일종의 데이터 묶음)의 단위가 크기 때문이다. 정명수 카이스트 교수는 “블록 스토리지가 커서 I/O 그래뉴얼리티(한 번의 입출력으로 접근하거나 전송할 수 있는 데이터 블록의 최소 단위)가 기존과 다르다”며 “큰 정보량을 한 번에 움직일 수 있을만한 소프트웨어 등 인프라가 필요하다”고 말했다.

2025.08.26 16:25전화평

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