김정호KAIST(카이스트) 전기·전자공학부 교수는 3일 서울 중구 프레스센터에서'HBF기술개발 전략 설명회'를 열고 이같은 내용의 연구 성과를 발표했다. 김 교수는HBM의 기본 구조를 창안한 인물로'HBM의 아버지'로 불린다. 현재HBM에 이어 '메모리 병목'을 해결할 핵심 기술로HBF에 주목하고 있다.
HBF는 낸드플래시를 수직으로 적층해 만든 새로운 메모리 아키텍처다. 전원이 차단되면 데이터가 사라지는 D램과 달리 낸드플래시는 전원이 꺼진 뒤에도 데이터를 유지한다.AI(인공지능) 학습과 추론 과정에서 처리해야 할 데이터의 양이 급격히 늘면서 메모리 용량을 확대할 수 있는HBF의 중요성도 커질 것이란 전망이다.
김 교수는 "AI는 실시간 자료뿐 아니라 기존에 저장된 정보를 가지고 평생 학습하는데 그럼 메모리 수요가 증가할 수밖에 없다"며 "이로 인해 데이터 저장 공간이 중요해지면서 낸드플래시 등 '콜드 데이터' 회사가 성장하고 있다"고 밝혔다.
실제로AI데이터센터의 저장 공간 수요가 커지면서 낸드플래시 가격이 급등하고 있다. 지난해 초만 해도 공급 과잉으로 가격 약세가 이어졌지만AI서버용 수요가 빠르게 늘면서 시장 분위기가 반전됐다. 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 낸드플래시 가격은 전분기 대비 40% 이상 오를 것으로 보인다.
/사진=뉴스1 김 교수는 앞으로GPU(그래픽처리장치)보다 메모리가 더 중요한 시대가 될 것으로 예상했다.GPU혁신의 한계가 분명하다는 진단이다. 그는 "AMD의 차세대AI가속기MI445X에는GPU2개가 붙어있는데GPU가 2개 이상 탑재되면 칩간 통신 기간이 길어져 오류가 난다"고 지적한 뒤 "GPU의 이노베이션(혁신)은 거의 끝났다고 본다"면서 "대부분의GPU성능 향상은 메모리에서 나왔다"고 강조했다.
다만HBF는 아직 개발 초기 단계에 머물러 있다. 기술 사양이나 아키텍처 구조에 대한 표준화도 이뤄지지 않은 상황이다. 김 교수는GPU와HBM옆에HBF를 함께 배치하는 구조를 제안했다. 그는 "HBM과HBF를 모두 제작해 납품할 수 있는 곳은 삼성전자와SK하이닉스 밖에 없다"며 "HBM이 데이터를 생성할 때 용량이 부족하면HBF가 공급하는 역할인데 필요에 따라서는GPU와HBF가 바로 연결될 수도 있을 것"이라고 설명했다.
HBF는HBM과 유사한 구조를 활용해 개발 속도 역시 더 빠를 것이란 분석도 내놨다. 김 교수는 "HBF는TSV(실리콘관통전극) 구조와 본딩(열압착) 기술을HBM과 동일하게 사용한다"며 "HBM이 3년 간격으로 새로운 세대가 나왔다면HBF는 2년 간격으로 개발 속도가 더 빠를 것"이라고 내다봤다.
국내 메모리 기업 역시 발빠르게 관련 기술 확보에 나서고 있다.SK하이닉스는 미국 샌디스크와 협력해HBF국제 표준화를 추진하고 있다.HBF를HBM과 함께 배치해 용량 문제를 보완하는 방향을 검토 중이다. 삼성전자는 내부적으로HBF독자 개발을 진행하고 있는 것으로 알려졌다. 업계에선 2027년경 첫HBF제품이 시장에 출시될 것으로 보고 있다.
김 교수는 상용화를 위해 '고객 확보'가 가장 중요하다고 판단했다. 그는 "기술적으로 보면HBM과 낸드 기술의 결합이라 개발은 속도전이고 열 문제를 어떻게 해결하는지가 관건"이라며 "하지만 무엇보다 중요한 건 '누가 써줄 것이냐'인데 글로벌 빅테크 기업에HBF의 필요성을 어떻게 납득시킬지 여부가 핵심"이라고 말했다.
