삼성·SK, 차세대 AI용 GDDR7 D램 양산 속도 낸다
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삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 그래픽카드용 D램인 GDDR7 D램의 상용화에 속도를 낸다.
삼성전자의 이번 발표가 주목받는 것은 지난해 7월 업계 첫 개발 사실을 공개한 32Gbps GDDR7 D램보다 속도가 더 빨라졌기 때문이다.
반도체업계 한 인사는 "삼성전자는 주요 고객사들의 차세대 시스템에 GDDR7 D램을 탑재해 테스트하고 있다"며 "상반기 양산 준비를 마친 후 하반기께 고객사 맞춤형 제품을 출시할 수 있을 것"이라고 전했다.
D램업계는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 장악한 3사 과점 체제다.
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SK하이닉스, PAM3 방식 GDDR7 개발 현황 첫 발표
HBM과 함께 AI 필수 D램…K반도체 수익성 높아질듯
[이데일리 김정남 기자] 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 그래픽카드용 D램인 GDDR7 D램의 상용화에 속도를 낸다. 이는 인공지능(AI) 시대의 핵심인 그래픽처리장치(GPU)에 주로 쓰이는 부품인데, 올해 상반기 안에 양산한다는 계획이다. 고대역폭메모리(HBM)에 이어 GDDR7 D램 역시 한국산(産) 반도체가 주도권을 잡을 수 있을 것이라는 관측이 나온다.
삼성, 속도 더 빨라진 GDDR7 공개
30일 업계에 따르면 삼성전자(005930)는 다음달 20일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열리는 국제전기전자공학회(IEEE)의 국제고체회로학회(ISSCC) 컨퍼런스에서 16Gb 용량의 37Gbps GDDR7 D램을 주제로 발표한다. Gbps는 1초당 전송되는 기가비트 단위 데이터를 말한다.
GDDR은 그래픽카드 전용으로 만든 D램이다. 일반 DDR은 PC 중앙처리장치(CPU) 내부에 있는 DDR용 메모리 컨트롤러로 처리하는데, GDDR은 그래픽카드용이어서 GPU에서 처리한다. GDDR은 DDR과 비교해 대량의 데이터를 한꺼번에 처리하는데 특화한 구조다. 그래서 제조단가 역시 비싸다. AI 시대 들어 GPU 공급 부족 사태가 나타날 정도라는 점에서 기존 HBM과 함께 GDDR D램 역시 메모리반도체의 수익성을 높일 수 있는 ‘효자’라는 평가다.
삼성전자의 이번 발표가 주목받는 것은 지난해 7월 업계 첫 개발 사실을 공개한 32Gbps GDDR7 D램보다 속도가 더 빨라졌기 때문이다. 세계에서 가장 빠른 수준이다. 32Gbps GDDR7 D램을 그래픽카드에 탑재하면 초당 최대 1.5TB의 데이터를 처리할 수 있는데, 37Gbps 하에서는 성능이 확연히 나아졌을 것으로 보인다. 업계에 따르면 현재 GDDR6X의 경우 19~24Gbps 정도다. 차세대 제품의 속도가 빨라진 것은 기존 NRZ(Non-Return-to-Zero) 방식보다 동일 신호 주기에 1.5배 더 많은 데이터를 전송할 수 있는 PAM3(Pulse-Amplitude Modulation) 방식을 적용했기 때문에 가능한 것이다. 삼성전자는 이번 컨퍼런스에서 PAM3에 대해 집중적으로 다룰 계획이다.
반도체업계 한 인사는 “삼성전자는 주요 고객사들의 차세대 시스템에 GDDR7 D램을 탑재해 테스트하고 있다”며 “상반기 양산 준비를 마친 후 하반기께 고객사 맞춤형 제품을 출시할 수 있을 것”이라고 전했다. IT 전문매체 테크레이더는 “엔비디아, AMD의 차세대 GPU에 탑재돼 연말 출시될 것으로 보인다”고 했다. 이는 경쟁사인 미국 마이크론과 비슷한 속도다. D램업계는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 장악한 3사 과점 체제다.
SK하이닉스, GDDR7 현황 첫 발표
SK하이닉스(000660) 역시 이번 컨퍼런스에서 16Gb 35.4Gb/s GDDR7 메모리를 소개하는 세션을 준비했다. 삼성전자와 같은 날 발표에 나선다. SK하이닉스도 삼성전자처럼 PAM3 신호 방식을 적용해 데이터 처리 속도를 높였다. SK하이닉스는 올해 상반기 양산을 목표로 하고 있다. SK하이닉스는 지난해 개발 사실을 공개한 삼성전자와 달리 이번 학회에서 개발 현황을 처음 발표한다.
GDDR7 D램은 아직 규격화가 이뤄지지 않은 차세대 제품이다. DDR은 현재 쓰이는 D램의 표준 기술 규격이다. 동작 속도가 빨라질수록 뒤에 붙은 세대가 올라간다. 과점 체제를 구축한 한국 기업들이 GDDR7 D램을 선점하면 메모리 수익성을 더 높일 수 있을 것이라는 전망이 나온다.
특히 이같은 그래픽 메모리는 워크스테이션(고성능 개인용 컴퓨터), PC, 노트북, 게임 콘솔 등 높은 그래픽 성능이 필요한 응용처 외에 초고속 대용량 데이터 처리가 필수적인 자율주행, 딥러닝, 가상현실, 메타버스 등에서도 주목받는 제품이다.
김정남 (jungkim@edaily.co.kr)
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