CPU 대체하는 D램 기술

CPU 대체D램

데이터 저장하던 D램, CPU 연산 능력까지

- 삼성전자, SK하이닉스가 '데이터 저장'을 넘어서 '연산'까지 가능한 차세대 메모리 반도체 개발에 속도를 내고 있다. D램의 속도/용량을 키운 고대역폭 메모리(HBM)에서 멈추지 않고, 중앙처리장치(CPU) 등 프로세서를 대체할 신제품을 내놓겠다는 것이다. 

 

연산용 메모리 반도체가 대중화되면 CPU/그래픽처리장치(GPU)의 필요성이 줄어서, 빅테크 등 고객사에도 이익이다. 반도체업계에서는 인공지능(AI) 시대에 대용량 데이터 처리의 중요성이 계속 커져서 데이터 저장/연산이 가능한 차세대 메모리가 산업의 중심에 서게 될 것이란 전망이 나온다. 

박사급 인력 적극 채용

 

 

- 삼성전자의 선행기술 개발 조직인 반도체연구소는 최근 '차세대D램 개발'을 담당할 박사급 인력 채용에 나섰다. '차세대 고성능/저전력 트랜지스터 개발' 등의 업무를 맡게 된다. '삼성의 두뇌'로 불리는 SAIT에서도 차세대 메모리용 신소재 연구가 활발히 진행되고 있다. 

 

SK하이닉스도 2021년 미래기술연구원 내 RTC를 출범시켰다. RTC는 D램/낸드플래시 혁신제품 개발, AI용 메모리 개발, 새로운 구조의 메모리 등을 연구하고 있다. 미국 IBM을 거쳐서 국제반도체연구소인 IMEC에서 일했던 사람이 부사장을 맡았다. 

데이터 막힘 뚫는 PIM 반도체

- 삼성전자, SK하이닉스가 연구개발 조직을 강화하고 인력을 확충하는 건 '프로세싱 인 메모리', 즉 'PIM'이라고 불리는 반도체 개발에 속도를 내기 위해서다. PIM은 메모리 반도체지만, 연산까지 수행하는 게 특징이다. 메모리는 데이터를 저장하고 CPU/GPU 등은 연산을 수행하는 것이다. 

 

하지만 데이터 처리량이 폭증하고, 메모리 반도체의 대역폭(데이터를 CPU 등으로 운반하는 능력)에 한계가 오면서 데이터 처리 속도가 느려지는 '병목 현상'이 나타났다. PIM 반도체는 CPU 등이 맡고 있는 연산 기능 일부를, 메모리 반도체에 넣거나 근처에 배치하는 방식으로 개발되고 있다. 

 

메모리 반도체가 연산까지 하게 되면 프로세서의 부담을 덜어서 전력 소모가 줄고, 병목 현상도 감소한다.

LLW D램 주목

 

 

- 일부 성과도 나오고 있다. 삼성전자는 2022년 10월 미국 팹리스(반도체 설꼐 전문 업체) AMD의 'MI-100' GPU에 자체 개발한 'HBM-PIM'(HBM에 PIM 기능을 넣은 제품)을 적용해, 성능을 시험했다. 연산까지 담당하게 되자, GPU의 데이터 처리 속도가 두 배 빨라졌고, 전력 소모는 50% 감소한 것으로 알려졌다.  

 

SK하이닉스는 2022년 그래픽 D램인 GDDR에 PIM을 적용한 'GDDR6-Aim' 샘플을 공개했다. 이 샘플을 기기에 적용했을 때, 과거보다 연산 속도가 16배 빨라졌다는 게 SK하이닉스의 설명이다. 두 회사가 PIM의 본격적인 적용을 위해 노력 중이고, PIM이 고도화되면 CPU/GPU 역할의 상당수를 메모리가 가져올 것이라는 전망이다. 

 

생성형 AI를 구동하게 될 개인용 기기(온디바이스)에서 데이터를 효율적으로 처리하는 'LLW D램'도 차세대 제품으로 꼽힌다. LLW는 전력이 적게 들고, 대역폭이 큰 게 특징이다. 2024년 말 양산이 목표라고 한다. 

 

 

 

---

 

관련 글: AI가 근태 관리/생산성 체크까지

관련 글:  세계는 공급망 안정화를 위해 변화 중 | 탈세계화

관련 글: 반도체 희소가스 중국 의존도 더 높아졌다