[IITP 기술산책] 차세대 메모리, AI시장 확대 필수 요소

AI 반도체 시장 시스템 반도체 영역만 아냐...도전적 연구개발 필요

(지디넷코리아= 김채리 정보통신기획평가원 동향분석팀 책임)2022년 11월 챗GPT(Chat GPT) 서비스 등장 이후 인공지능을 개인이 직접 활용하는 시장이 활짝 열렸다. 고용량·고속 연산이 가능한 슈퍼컴퓨터급 성능을 기반으로 한 서비스 모델이 소비자 가까이로 확대됐다. Chat GPT로 대표되는 생성형 AI서비스 등 인공지능 발전은 눈부신 속도로 진행 중이다. AI가 정교화, 고도화할수록 처리해야 할 데이터 양과 속도도 기하급수로 증가함에 따라 다량의 데이터를 한번에 저장하고 빠르게 처리할 수 있는 메모리 반도체 기술 중요성도 함께 커졌다.

■ 왜 다시 메모리인가?

현재 우리가 인공지능에 기대하는 궁극적 목표는 사람과 같은 방식으로 동작하는 인간 행동의 완전한 모방이다. 인공의 존재가 인간처럼 동작하기 위해서는 크게 두 가지 기능이 필요한데, 데이터 학습과 추론을 위한 ‘연산’ 기능과 연산에 필요한 대규모 데이터 저장 및 처리를 포함한 데이터 ‘조달’ 기능이다. 이 두 가지 기능을 얼마만큼 빠르고 대규모로 처리하느냐가 인공지능 모델의 성능을 결정하는 요인이다.

근래 몇 년간 컴퓨팅 기술 발전은 연산 기능에 집중되며 병렬 연산이 가능한 GPU 등의 로직 반도체 발전에 초점을 맞춰왔다. 상대적으로 데이터를 저장하는 용도로 활용하는 메모리 반도체는 성숙 시장으로 분류되며 주목받지 못하는 상황이었다. 하지만 다시, 초거대 AI 등장으로 대량의 데이터 조달이 시스템 성능에 핵심 요소로 작용하며 메모리 반도체 시장에 이목이 쏠리고 있다.

■ 인공지능 시대, 메모리 반도체 역할

글로벌 시장조사기관인 트렌드포스는 2023년 D램 시장의 가장 큰 수요처가 모바일기기 시장에서 서버 시장으로 바뀌는 첫해가 될 것이며, 향후 서버향 메모리 수요가 지속 증가할 것으로 전망했다. 대규모 인공지능 서비스가 대중화할수록 서버 등에 필요한 메모리 수요는 기하급수적으로 늘어날 수밖에 없다는 뜻이다.

인공지능 시스템이 점차 고도화하면서 한꺼번에 많은 양의 정보를 받고 처리하기 위해 큰 용량과 빠른 속도, 효율적인 전력 구조를 가진 메모리가 필요하게 되는 것이다. 인공지능 성능을 뒷받침해줄 수 있는 고용량·고효율의 차세대 메모리 솔루션 개발이 중요해지고 있는 시점이다.

■ 고용량·고효율의 차세대 메모리 기술 등장

다량의 데이터를 효율적으로 저장·처리하기 위해 메모리 성능은 지속적으로 진화하고 있다. 기존 메모리는 미세화·적층화 기술을 통해 성능 향상을 지속해왔다. D램은 속도와 용량 등 표준 규격 개선을 통해 5세대 모델인 DDR5를, 낸드플래시는 더블스택 기술을 통한 238단 초고적층 낸드를 구현했다.

메모리 자체 규격 개선 뿐 아니라 연산장치와 저장장치 간 병목현상 해결을 위한 메모리 솔루션도 등장했다. 현재 컴퓨팅 구조인 폰 노이만 구조에서는 데이터 연산과 저장이 서로 다른 부품에서 수행되기 때문에 처리해야 하는 데이터 용량이 커질수록 이동 정체가 발생하는 병목현상이 나타난다. 이를 해결하기 위한 차세대 메모리 솔루션으로 데이터 이동에 필요한 대역폭을 늘린 HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리), 메모리 내부에서 일부 연산 기능을 수행하도록 한 PIM(Processing in Memory) 등의 기술이 등장했다.

■ 메모리 강자들의 차세대 메모리 시장 선점 노력 지속

반도체는 기술 개발과 함께 칩 생산 과정에서 안정적 수율 및 대량 생산을 통한 경제성 확보가 중요하다. 현재 메모리 시장의 강자로 군림하고 있는 삼성전자, SK 하이닉스, 마이크론 등 거대 기업들은 이미 확보한 노하우 및 인프라를 토대로 공격적인 연구개발에 나서고 있다.

특히, 메모리 시장 내 기술 우위를 점하고 있는 우리 기업은 차세대 시장 선점을 위한 선두 경쟁에 치열히 임하고 있다. 삼성전자는 2021년 PIM-HBM 반도체를 최초로 상용 출시했으며, SK 하이닉스는 세계 최초로 HBM 개발 이후 2022년 HBM3를 출시, AI 서버용 GPU인 엔비디아의 H100, AMD의 MI300 등과 함께 활용돼 AI 모델의 데이터 처리 속도를 크게 향상시키는데 기여하고 있다.

■ 아직은 한계 존재, 그럼에도 미래를 위한 R&D는 필수

차세대 메모리 기술은 아직까지 기존 시스템과의 호환성과 가격 효율성 측면에서 성장에 제약이 있다. 하지만 초거대 인공지능 모델을 활용한 서비스는 이제 막 개화하는 시장이다. Chat GPT와 같은 인공지능 서비스가 더욱 대중화되기 위해서는 방대한 데이터와 연산 규모를 감당할 수 있는 차세대 메모리 반도체가 필수 요소다.

메모리 반도체 수요는 인공지능 시대에 더욱 증가할 것이고, 대중을 상대로 한 인공지능 활용 서비스가 일반화하는 시기에 맞춰 메모리 슈퍼사이클은 다시 시작될 것으로 예상한다. AI 반도체 시장은 더이상 시스템 반도체만의 영역이 아니다. 차세대 메모리 기술에 대한 도전적인 연구개발(R&D)로 우리 메모리 기업들이 미래에도 초격차 일류 기업으로 건재하길 기대한다.

김채리 정보통신기획평가원 동향분석팀 책임(crkim@iitp.kr)