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[IT뉴스]김정호 KAIST 교수 “HBM 다음은 HBF…HBF 통해 AI 컴퓨팅 도약할 것"

온카뱅크관리자

2026-02-03 14:47:35

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="0hVXFXqFGw">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fa02c85d6d31430efc8ec4b8fbd24b1474cc0b8e56324a6e1756f7bcbc6e86a1" dmcf-pid="plfZ3ZB3ZD" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수. /한양대 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/chosun/20260203144526285bbzs.jpg" data-org-width="415" dmcf-mid="3wulWltW5r" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/03/chosun/20260203144526285bbzs.jpg" width="658"></p>
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            김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수. /한양대 제공
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          <p contents-hash="78a9344a66113d577165c38ef49fe20c1c92183e05b93a1a62191522229e958c" dmcf-pid="UatmhmGhXE" dmcf-ptype="general">“인공지능(AI) 시대엔 1인당 100TB의 메모리가 필요해집니다. 이른바 ‘메모리 헝그리’ 시대죠. 앞으로 AI 시대엔 속도는 고대역폭 메모리(HBM), 용량은 고대역폭 플래시(HBF)가 맡게 될 겁니다.”</p>
          <p contents-hash="b239c5c98443425c0260eb8278f902a1602d1de9eb87cd4e459d8c7160848236" dmcf-pid="uNFslsHlYk" dmcf-ptype="general">김정호 KAIST 전기 및 전자공학부 교수가 3일 오전 서울 중구 프레스룸에서 ‘HBF 연구 소개 및 기술 개발 전략 설명회’를 열고 이렇게 말했다. 김 교수는 AI 반도체의 핵심 기술인 HBM의 기본 개념과 구조를 창안하고 설계 기술을 정립한 주역으로 꼽힌다. 삼성전자·SK하이닉스 등 HBM 사업을 시작할 수 있게 주춧돌을 놓았다는 평가를 받는다. 현재 그가 주도하는 KAIST 테라랩에서는 HBF 기술 관련 연구를 진행하고 있다.</p>
          <p contents-hash="a422973e7a06836e1a6cacee982e287082dd30b7610eb6b69bc11c581fbb0249" dmcf-pid="7j3OSOXStc" dmcf-ptype="general">김 교수는 이날 “현재 HBM만으로는 AI 발전 속도에 맞춰 대응하기 어렵다”며 “보다 큰 용량의 새로운 메모리가 필요하다”고 강조했다. 그는 현재의 HBM을 GPU 옆의 ‘책꽂이’, HBF는 그 뒤를 받치는 ‘도서관’에 비유하기도 했다. HBF는 낸드플래시를 수직으로 쌓아 고대역폭과 대용량을 동시에 잡은 기술이다. HBM보다 전력 소모가 낮고 대용량 구현이 쉬운 것이 장점으로 꼽힌다.</p>
          <p contents-hash="dd1af306fa30a343b62ecf1b1c59e6a1a21b07d4509b184d068f08eb067b06d1" dmcf-pid="zA0IvIZvYA" dmcf-ptype="general">김 교수는 이날 AI 메모리를 ‘핫 메모리’와 ‘콜드 메모리’로 구분하기도 했다. 앞으로 즉각적인 연산에 필요한 핫 메모리를 HBM이 담당한다면, 방대한 과거 정보를 저장하는 콜드 메모리는 낸드플래시 기반의 저장소(스토리지)가 맡는다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="4a70be7bef1b97dee6c241bcb2ee4602a21eeacbed4583af0e59483a9a75298c" dmcf-pid="qcpCTC5Ttj" dmcf-ptype="general">그는 “가령 AI에 ‘어린 시절 모습을 그려달라’고 하면 과거 데이터를 꺼내와야 한다. 이 역할은 HBM이 아니라 콜드 메모리 영역”이라고 했다.</p>
          <p contents-hash="9b2acca7a04de257adcb632668d7bc4f042b61fc1182cc2b692dfb0473dc0568" dmcf-pid="BkUhyh1yHN" dmcf-ptype="general">문제는 현재의 컴퓨터 구조가 AI 진화 속도를 따라가지 못한다는 점이다. 지금까지는 GPU가 아무리 빠르게 데이터를 처리하려 해도, 대용량 데이터는 중앙처리장치(CPU) 쪽에 붙은 먼 저장소에서 읽어 와야 하는 병목 현상이 발생했다.</p>
          <p contents-hash="43894f1c84dd1457b5fc9af4122134fc9f49b469893472dc598f70e674a10cc1" dmcf-pid="bEulWltWta" dmcf-ptype="general">김 교수는 “이미지, 영상, 사운드, 문서가 결합된 멀티모달 AI 환경에서는 기존 방식으로는 속도 지연을 해결할 수 없고, 대용량 메모리를 GPU 바로 옆에 붙이는 구조적 변화가 필요하다. 그 가교 역할을 수행하는 것이 바로 HBF”라고 했다.</p>
          <p contents-hash="0b32383121eedd726e51bfdc327a615a2dc5760f583c0da928542b55ebed0565" dmcf-pid="KD7SYSFYYg" dmcf-ptype="general">“그동안 AI 성능 경쟁은 그래픽처리장치(GPU)가 주도해 왔지만, 앞으로는 메모리가 더 중요한 시대가 될 것이고, HBF를 통해 AI 컴퓨팅은 또 한 번 도약하게 될 것”이라는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="becdca2d2280ebf643dfeb239cd245486ab71a8edb68f2fa5b9be6f0aeb694db" dmcf-pid="9wzvGv3GGo" dmcf-ptype="general">김 교수는 AI 시대가 고도화될수록 이 같은 변화가 우리나라 삼성전자와 SK하이닉스에 유리하게 작용할 가능성이 높다고 내다봤다. 두 회사는 전 세계에서도 HBM 기술은 물론이고 낸드플래시, 패키징 역량을 동시에 보유한 몇 안 되는 기업이고, 앞으로 HBF로 확장할 수 있는 기술 기반을 갖췄다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="24bc7f6caa8c0f5a955be880f03bd3bd6acec73608b176306a70276340739471" dmcf-pid="2rqTHT0HGL" dmcf-ptype="general">그는 “구글은 방대한 데이터라는 강점을 갖고 있지만, 파운드리와 메모리 패키징은 없다”며 “이 영역은 삼성과 SK하이닉스의 강점이자 절대 내줄 수 없는 경쟁력”이라고 했다.</p>
          <p contents-hash="9c671c99fa12b3edd8f6de8b64dea25988eb780793b5c0cb792073806411f934" dmcf-pid="VatmhmGh5n" dmcf-ptype="general">김 교수는 “HBF 상용화 시점은 2027년 말~2028년쯤이 될 것”이라고도 했다. 초기에는 AI 추론용으로 채택이 시작되지만 이후엔 HBM과 HBF를 결합한 하이브리드 메모리가 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다는 전망이다.</p>
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