[뉴스토마토 이명신 기자] 고대역폭메모리(HBM)과 같은 차세대 메모리 솔루션인 고대역폭플래시(HBF)가 인공지능(AI) 시대 핵심축으로 부상할 것이라는 분석이 나왔습니다. 2038년 HBF 비중이 HBM을 뛰어넘을 것으로 전망되는 가운데 HBM과 HBF를 동시에 생산할 수 있는 삼성전자와 SK하이닉스 등이 중장기적으로 수혜를 입을 것이라는 전망입니다.
김정호 한국과학기술원(카이스트) 전기 및 전자공학부 교수가 3일 서울 중구 프레스센터에서 열린 ‘HBF 연구내용 및 기술개발 전략 설명회’에서 발표하고 있다. (사진=이명신 기자)
김정호 한국과학기술원(카이스트) 전기 및 전자공학부 교수는 3일 서울 중구 프레스센터에서 열린 ‘HBF 연구내용 및 기술개발 전략 설명회’에서 “AI 시대를 본격적으로 여는 데 가장 큰 핵심은 반도체”라며 “지금까지 GPU가 중요했지만, 앞으로 메모리가 더 중요한 시대가 될 것”이라며 이같이 전망했습니다.
김 교수는 AI가 거대언어모델(LLM)을 넘어 이미지, 오디오, 동영상 등 다양한 방식의 데이터를 동시에 인식하고 처리하는 ‘멀티모달’ 단계에 진입했다고 진단했습니다. 이에 AI가 필요한 데이터가 급격히 늘어났고, 용량이 제한적인 HBM만으로는 한계가 있다는 분석입니다.
김 교수는 “기존엔 학습과 추론을 분리해서 바라봤지만, 이는 더 이상 유효하지 않다”며 “두 과정의 경계가 사실상 무너졌다”고 말했습니다. 그러면서 “GPU의 혁신은 끝나가고 있다”며 “메모리를 통해 AI 성능을 개선할 수밖에 없다”고 지적했습니다.
HBF가 ‘차세대 HBM’으로 주목받는 이유입니다. HBF는 D램을 적층한 HBM처럼 낸드를 쌓아 올린 메모리입니다. 읽기와 쓰기 속도는 HBM보다 느리지만, 전력 소모가 적고 대용량 구현이 쉬운 것이 강점입니다.
김 교수는 “데이터를 많이 끌어와서 연산하는 디코더 영역에서 HBF의 쓸모가 커질 것”이라며 “AI가 멀티모달로 진화하면서 이 같은 수요도 확대될 전망”이라고 했습니다. 이를 두고 김 교수는 HBM을 ‘책장’에, HBF를 ‘도서관’에 비유하기도 했습니다.
HBF를 적용한 차세대 AI 가속기 구조로 ‘GPU-HBM-HBF’를 제안했습니다. 기존에는 GPU 주위에 HBM만 탑재했다면, HBM과 HBF를 함께 배치해 연산은 HBM이 처리하고 대용량 데이터를 HBF가 처리하는 방식입니다.
김 교수는 “2038년 HBF의 비중이 HBM보다 더 커질 것”으로 전망했습니다. HBF의 제조 공정이 HBM과 유사한 만큼, HBM을 양산 중인 삼성전자와 SK하이닉스가 수혜를 입을 것이라는 관측입니다. SK하이닉스는 내년 양산을 목표로 샌디스크와 협력 중이며, 삼성전자 역시 독자 개발을 진행하는 중입니다.
한편 ‘HBM의 아버지’로 불리는 김 교수는 차세대 메모리 구조를 처음 제안하고 HBM의 기본 개념을 정립한 주요 인물로, 메모리 중심 컴퓨팅 분야의 대표적 석학으로 평가받고 있습니다.
이명신 기자 sin@etomato.com
이 기사는 뉴스토마토 보도준칙 및 윤리강령에 따라 오승훈 산업1부장이 최종 확인·수정했습니다.
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