반도체가 어려워? SK하이닉스 차세대 반도체 Trend, 한 장으로 끝내기 🔍

 반도체가 어려워? SK하이닉스 차세대 반도체 Trend, 한 장으로 끝내기 🔍 

안녕하세요, SK Careers Editor 22기 SK하이닉스 취재기자 문예은입니다.

요즘 뉴스에서는 매일 ‘AI’, ‘HBM’, ‘슈퍼컴퓨팅’ 같은 단어들이 쏟아집니다. 하지만 정작 “어떤 반도체가 AI 시대를 움직이는가?”는 명확히 정리된 콘텐츠가 많지 않습니다.그래서 이번 기사에서는 SK하이닉스가 집중하고 있는 4대 미래 기술—HBM4 · CXL · PIM · eSSD를 기준으로, AI 시대의 메모리 패러다임을 한눈에 이해할 수 있도록 간단하면서도 핵심만 정리해 보았습니다. ‘반도체 어려워요…’ 하는 독자도 쉽게 읽을 수 있는 안내서가 될 것입니다.

그럼 지금부터, AI 인프라를 바꾸는 기술들을 하나씩 알아볼까요?

SK Careers Editor 22기 문예은

HBM – AI의 두뇌를 ‘층층이 쌓아 올린 메모리 초고층빌딩’

HBM(High Bandwidth Memory)은 쉽게 말해 메모리를 층층이 쌓아 올린 “초고층 빌딩형 메모리”입니다. 예전 D램이 1층짜리 집이라면, HBM은 12층, 16층까지 올라가는 고층 아파트 같은 구조를 갖고 있습니다.층이 많아지면 어떤 장점이 있을까요? 데이터가 지나가는 길도 위아래로 훨씬 가까워져, AI가 초당 처리해야 하는 방대한 정보를 빠르게 전달할 수 있게 됩니다.

SK하이닉스는 최근 세계 최초로 HBM4 12단 개발에 성공하며 업계의 기술 리더십을 다시 한 번 입증했습니다. HBM4는 초당 2TB 이상의 데이터 처리 속도를 제공해 초거대 AI 모델의 학습·추론 속도를 크게 끌어올립니다.

그리고 이 성능의 핵심에는 몇 가지 중요 기술이 숨어 있습니다.

-       3D Stack 구조: D램 칩을 수평이 아닌 ‘수직으로’ 적층하는 구조
-       TSV(Through Silicon Via): 각 층을 미세한 전기 통로로 직접 연결해 데이터 이동 속도를 극대화
-       Advanced MR-MUF 기술: 칩과 칩 사이 틈을 안정적으로 메워 발열을 줄이고 신뢰성을 높이는 패키징 기술

쉽게 말해, AI의 속도를 끌어올리는 가장 중요한 엔진이 바로 HBM이며 그 중심에 SK하이닉스가 있습니다.
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CXL – AI 서버의 ‘데이터 고속도로 확장 공사’

CXL(Compute eXpress Link)은 AI 서버 안에서 데이터를 전달하는 ‘고속도로를 넓히는 기술’입니다. 기존 시스템에서는 CPU·메모리·그래픽카드가 서로 따로 움직여서 길이 막히는(병목 현상) 문제가 자주 발생했습니다. AI 모델이 커질수록 더 심각해지는 문제죠. CXL은 이 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 서버 안의 모든 장치를 공통 언어로 연결해 데이터가 훨씬 빠르게 이동하도록 만드는 기술입니다. SK하이닉스는 이를 기반으로 CMM-DDR5 (CXL 기반 확장 메모리 모듈), HMSDK (데이터를 적절한 메모리에 자동 배치하는 소프트웨어), 나이아가라 2.0 (여러 서버가 메모리를 공유해 쓰는 기술) 등을 선보였습니다.

특히 CMM-DDR5는 기존 DDR5만 장착한 시스템보다 대역폭 최대 50% 증가, 용량 최대 100% 증가로 AI 연산 환경을 크게 향상시킵니다.

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이를 비유하자면, 기존 서버가 1차선 도로였다면 CXL 기술을 적용한 시스템은 4~8차선 고속도로가 되는 셈입니다. 데이터 정체가 풀리니 AI 성능도 자연스럽게 올라갑니다.

CXL은 단순한 기술이 아니라 ‘서버 업계가 함께 정한 인터페이스 표준’입니다. 이 표준 덕분에 서버 안의 다양한 칩들이 하나의 큰 메모리를 유연하게 공유할 수 있고, AI 작업에 맞춰 가장 잘하는 연산을 나눠 맡는 ‘이종 컴퓨팅’ 구조가 가능해집니다.

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PIM – 스스로 계산하는 ‘똑똑한 메모리’

PIM(Processing In Memory)은 기존 메모리가 하던 역할을 완전히 바꾸는 기술입니다. 기존 구조는 저장만 하는 창고인 메모리, 그리고 계산하는 두뇌인 CPU로 이루어져 있었습니다.

하지만 AI 시대에는 저장된 데이터를 계속 CPU에 실어 날라야 해서 전달 시간이 길어지고 전력 소모도 증가했습니다. 그래서 등장한 것이 PIM입니다. PIM은 메모리 안에 작은 계산 기능을 넣어, CPU로 다 보내지 않고 저장된 데이터 일부를 메모리에서 바로 계산하도록 만든 기술입니다.

예를 들어, 책을 도서관에서 찾은 뒤 집에 가져가서 읽는 게 기존 방식이었다면, PIM은 도서관 안에서 바로 책을 읽고 요약까지 하는 방식입니다. 시간도, 에너지도 절약되는 구조죠.

SK하이닉스는 다음과 같은 PIM 기반 제품을 출시했습니다.
-       GDDR6-AiM(Accelerator-in-Memory): 그래픽용 메모리(GDDR6)에 연산 기능 탑재
-       AiMX(AiM 기반 Accelerator): AiM 칩 여러 개를 묶어 성능을 극대화한 가속기 카드
-       AiMX 32GB 신제품: 이전보다 용량을 두 배 늘려 연산 성능을 한층 강화

PIM 작동 원리는 메모리 내부에 작은 연산 블록을 넣고 간단한 계산을 먼저 메모리에서 처리한 뒤, CPU에는 ‘최종 정리된 데이터’만 전달해 전체 연산을 가볍게 만드는 구조로 이루어집니다.
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AI의 연산량이 계속 증가하는 현 시점에서 PIM은 앞으로 뇌 구조를 모방한 뉴로모픽 반도체로 나아가는 핵심 기반 기술로도 평가됩니다. [관련 기사]

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eSSD – AI의 기억을 책임지는 ‘대용량 저장 엔진’

eSSD(Enterprise SSD)는 기업 환경에서 사용되는 고성능 저장장치입니다. AI는 하루에도 수십억 건의 데이터를 읽고 쓰기 때문에 그만큼 저장장치의 속도·내구성·전력 효율이 매우 중요합니다.

SK하이닉스의 PS1010·PS1030 eSSD 제품군은 PCIe 5.0 기반으로 이전 세대 대비 전송 속도가 훨씬 빠르고 전력 소모도 낮습니다.

왜 PCIe 5.0이 중요할까요?
PCIe 5.0은 이전 세대보다 데이터를 오가는 속도가 두 배 이상 빨라진 인터페이스 기술입니다. 쉽게 말해, 기존 도로보다 훨씬 넓고 빠른 ‘데이터 전용 고속도로’가 새로 생긴 셈입니다. 속도가 빨라지면 자연스럽게 동시에 처리할 수 있는 데이터 양(대역폭)도 크게 늘어나는데, AI 학습처럼 엄청나게 많은 데이터를 계속 읽고 쓰는 작업에서는 이 차이가 성능 전체를 좌우합니다.

그래서 PCIe 5.0은 AI 서버의 반응 속도를 높이고, 대용량 데이터 처리 시간을 크게 단축하며 전체 시스템 효율을 올려주는 차세대 저장장치(eSSD)의 핵심 기반 기술로 평가됩니다. [관련 기사]

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또한, SSD를 구성하는 NAND 기술의 핵심 요소인 TLC / QLC 개념도 중요합니다.
-       TLC(Triple Level Cell): 한 셀에 3비트를 저장
-       QLC(Quad Level Cell): 한 셀에 4비트를 저장 (더 높은 저장 효율, 대용량에 유리)

QLC 기반 SSD는 적은 칩으로도 큰 용량을 만들 수 있어 최근 AI 데이터센터에서 빠르게 채택되는 트렌드입니다. 결국 eSSD는 AI에게 장기기억(LTM)을 맡아 처리하는 저장 엔진 역할을 하며 HBM(두뇌), CXL(혈관), PIM(보조 두뇌)과 함께 AI 서버 전체의 균형을 잡아주는 필수 기술입니다.

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이번 콘텐츠에서는 SK하이닉스가 전개하는 4대 차세대 메모리 기술을 중심으로 AI 시대의 반도체 구조를 간단하게 정리해보았습니다.

AI는 결국 ‘데이터를 얼마나 빠르게, 많이, 효율적으로 처리할 수 있는가’의 싸움이며, 그 중심에는 메모리 기술이 있습니다. HBM4 · CXL · PIM · eSSD는 단순한 제품이 아니라, SK하이닉스가 미래 AI 인프라의 표준을 만들어가는 과정이기도 합니다.

앞으로도 SK하이닉스 취재기자로서 쉽고 명확하게 기술과 산업의 흐름을 소개하겠습니다!