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[IT뉴스]SK하이닉스 안현 “HBF·3D D램으로 메모리 병목 해결”

온카뱅크관리자

2026-10-14 13:27:25

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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="ZIVEvAqFLr">
          <div contents-hash="40bd79e5d56e24016992b60e59e8778a75caa960b01a24f223656dd34ab0d4a3" dmcf-pid="5CfDTcB3ew" dmcf-ptype="general">
           SK하이닉스가 인공지능(AI) 추론 환경에서 발생하는 용량 부족과 데이터 병목을 해결할 차세대 메모리 로드맵을 공개했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5e9add3968f841541ad3592740ec8b7e739dddc9aeb88c5798ead6783d8c62cf" data-idxno="454697" data-type="photo" dmcf-pid="1MWfi9hDeD" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="안현 SK하이닉스 개발총괄(사장)은 14일 서울 코엑스에서 열린 '반도체대전(SEDEX) 2026'에서 기조연설을 하고 있다. / 이광영 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014132335782neql.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="XrNXzYiPim" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014132335782neql.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            안현 SK하이닉스 개발총괄(사장)은 14일 서울 코엑스에서 열린 '반도체대전(SEDEX) 2026'에서 기조연설을 하고 있다. / 이광영 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="ef5ae3254e8522ebb9768c5d3130ed77c3df98c5c97de8611c3b7199f34b9c62" dmcf-pid="tRY4n2lwLE" dmcf-ptype="general">안현 SK하이닉스 개발총괄(사장)은 14일 서울 코엑스에서 열린 '반도체대전(SEDEX) 2026' 기조연설에서 HBM 대비 용량을 10배 늘리는 고대역폭플래시(HBF)의 세부 목표 규격과 로직 위에 D램을 얹는 '3D 적층 D램' 구상을 제시했다.</p>
          <p contents-hash="acb9e6e624231b4aac5e9a8fcd3550b094b060846f17b68af312cf3021fb25bc" dmcf-pid="FeG8LVSrRk" dmcf-ptype="general">안 사장은 'AI 시대, 메모리 기술의 진화 방향'을 주제로 한 기조연설에서 "과거 메모리 장벽이 연산기와 메모리 사이에서 발생했다면, 이제는 서로 다른 메모리 계층 간 데이터 이동 자체가 새로운 병목"이라고 진단했다.</p>
          <p contents-hash="f7d237f72b0132e467a78ec0df7f7f0f9b79c911bcb747675a4d6a7868979c4e" dmcf-pid="3dH6ofvmec" dmcf-ptype="general">병목의 원인으로는 효율 개선이 수요 폭증을 부르는 '제본스의 역설'을 지목했다. AI 모델 비용이 낮아질수록 에이전트 간 상호작용이 급증해 토큰 소비가 늘어난다는 분석이다. 안 사장은 이를 근거로 2026년 대비 2030년 AI 인프라 규모가 약 20배까지 팽창할 것으로 내다봤다.</p>
          <p contents-hash="f05ee3c165130d9daf3f9780cd17c578aba28ae68240463500f8770b82f8312e" dmcf-pid="0JXPg4TsnA" dmcf-ptype="general">컨텍스트(문맥) 길이 확장에 따른 메모리 고갈 문제도 구체적 수치로 짚었다. 100만(1M) 토큰을 넘어 1억(100M) 토큰 시대로 진입하면서 세션 처리를 위한 KV 캐시 용량이 13TB를 돌파해 HBM과 D램을 넘어 SSD까지 데이터가 흘러넘치는 '스필오버' 현상이 심화하고 있다고 지적했다.</p>
          <p contents-hash="66c7433cb8cdd61c9dc0f3715713d3c8cfcf68151d9ae3e62827913f4e2ea3fb" dmcf-pid="piZQa8yOLj" dmcf-ptype="general">SK하이닉스는 기존 HBM의 성능 향상과 함께 커스텀 제품군을 양대 축으로 제시했다. 표준 규격 HBM4E와 HBM5 개발을 이어가는 한편, 베이스다이에 고객 맞춤형 로직을 통합하는 커스텀 HBM(CHBM4E, CHBM5)을 각각 2026년과 2027년에 도입해 고객 맞춤형 비중을 확대한다는 구상이다.</p>
          <p contents-hash="64a8c36e23d2b907306e4f061f98aabd50452c9c19279e50005786821240115a" dmcf-pid="Un5xN6WInN" dmcf-ptype="general">연산기와 메모리 간 물리적 거리를 극단적으로 줄일 해법으로는 '3D 스택 D램'을 소개했다. GPU나 NPU 등 프로세서 바로 위에 D램을 수직 적층하는 구조다. 입출력 통로(I/O)를 기존 HBM보다 수십 배 늘려 신호 전송 속도를 높이고 소모 전력을 획기적으로 낮춘다.</p>
          <p contents-hash="75b37ed1bd42e200176387dda518cbff25c8e90a50bd467d0f1060d6f6e2cf3a" dmcf-pid="uL1MjPYCda" dmcf-ptype="general">용량 한계를 돌파할 새로운 메모리 계층으로는 낸드 기반의 'HBF'를 전면에 내세웠다. HBM의 TSV(실리콘관통전극) 적층 기술을 낸드플래시에 접목한 차세대 메모리다. 동세대 HBM 대비 대역폭은 절반 수준이지만 용량은 약 10배로 늘려 HBM과 D램 사이의 간극을 메운다는 목표다.</p>
          <p contents-hash="930ff382cf7cffa5dfd98c76e443b902c4328e21dc07b9061dcde6ed24e016f9" dmcf-pid="7otRAQGhng" dmcf-ptype="general">낸드의 느린 속도와 신뢰성에 대한 업계의 우려에는 실제 AI 워크로드 데이터로 반박했다. AI 추론 환경에서는 데이터를 읽는 작업이 쓰는 작업보다 약 30만 배 많이 발생하며, 고정된 연산 흐름을 활용한 사전 가져오기(Prefetch) 기술을 적용해 지연 시간을 상쇄할 수 있다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="18358fe1206ba55e63283692acfb3683f9c2fa7f0a0ba7642f0b6e6f23a11051" dmcf-pid="zgFecxHleo" dmcf-ptype="general">HBF의 구체적인 표준화 로드맵도 처음 공개했다. SK하이닉스는 샌디스크 및 주요 클라우드 기업(CSP)과 OCP 컨소시엄을 구성해 7월 0.7 규격을 선보였다. 2027년 1월 최종 표준(Spec v1.0)을 확정할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="b4df34219c11bb66122c8903feba9c52d452f715b7dd3498a0f7e28886d3d7b5" dmcf-pid="qa3dkMXSeL" dmcf-ptype="general">시스템 단위의 병목을 풀기 위한 대안으로 CXL 기반 '풀드 메모리'도 제시했다. 개별 서버에 흩어진 메모리를 묶어 유휴 공간을 공유함으로써, 대규모 LLM 모델 구동 시 발생하는 KV 캐시의 낭비와 부족 문제를 동시에 해소하는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="b58513d1697de597a068550f014f0a0e0882847c00110679587c5a0a16fe9658" dmcf-pid="BN0JERZvRn" dmcf-ptype="general">차세대 스토리지 솔루션인 '스토리지 넥스트'의 개발 현황도 공유했다. PCIe 7세대(Gen7) 기반의 이 제품은 데이터 접근 단위를 기존 4KB에서 512B로 8분의 1 축소했다. 이를 통해 초당 입출력 횟수(IOPS)를 최대 1억 회까지 끌어올려 데이터 처리 속도를 4배 이상 높였다.</p>
          <p contents-hash="cc5eb9c525cbea6e5dfe7b1824f02bb459e9851e1b49aa5642c0f00ab56c2df6" dmcf-pid="biZQa8yOJi" dmcf-ptype="general">안 사장은 AI 인프라 확장을 1960년대 미국의 '문 프로젝트'에 빗대며 국내외 반도체 생태계 협력을 촉구했다. 그는 "AI 확산으로 대한민국 반도체에 절호의 기회가 찾아왔다"며 "국내외 파트너들과 함께 메모리 계층을 혁신해 새로운 AI 생태계를 이끌어가겠다"고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="887c46312c1ff45fd1a4fc18d64b9ee9db9eb5811ae8bd6930f05c94caa048ca" dmcf-pid="Kn5xN6WIRJ" dmcf-ptype="general">이광영 기자<br>gwang0e@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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