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[IT뉴스]한국이 만드는 ‘마하-1’의 비밀…세상 어디까지 뒤집을까 [위클리반도체]

온카뱅크관리자

2024-04-07 14:06:00

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="UiBQ06qyRr">
          <p dmcf-pid="uHESghkPMw" dmcf-ptype="general">오찬종 기자의 위클리반도체-4월 첫째 주 이야기</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="72X7vUHEiD" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="영화 존 윅에 등장한 포드사의 마하1.  자료=서밋엔터테인먼트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140603220yyav.png" data-org-width="700" dmcf-mid="2fSHEYOJR0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140603220yyav.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            영화 존 윅에 등장한 포드사의 마하1. 자료=서밋엔터테인먼트
           </figcaption>
          </figure>
          <div dmcf-pid="zzTFO1vanE" dmcf-ptype="general">
           자동차를 좀 아는 독자분이시라면 ‘마하1’이라는 이름을 들었을 때 머스탱을 세상에 알린 포드의 강력한 슈퍼카를 떠올리실 겁니다. 영화 ‘존 윅’에서 은퇴한 킬러였던 그가 다시 분노의 복수를 시작하게 만든 시작점도 바로 그의 애마 마하1을 도둑맞았기 때문이죠.
          </div>
          <p dmcf-pid="qo9RuxKGJk" dmcf-ptype="general">포드의 마하1 출시로부터 50년이 흐른 2024년. 전설 속 그 이름을 물려받은 반도체 ‘슈퍼칩’의 존재가 세상에 알려지면서 뜨거운 주목을 받고 있습니다.</p>
          <p dmcf-pid="B7vts5SgMc" dmcf-ptype="general">삼성전자가 마하-1 개발에 성공한다면 엔비디아가 독주하던 AI칩 대표주자의 반열에 당당하게 이름을 올릴 수 있을 것으로 기대를 모으고 있죠. 여기에 자사의 D램까지 결합한다면 그 잠재력은 종전 ‘10만전자’를 훌쩍 넘을 것이라는 게 투자업계의 공통된 시각입니다.</p>
          <p dmcf-pid="bqy3ItTNJA" dmcf-ptype="general">삼성의 슈퍼칩 마하-1이 과연 그 이름에 걸맞게 AI 빅뱅 시대 경쟁자들보다 앞서 무서운 질주를 할 수 있을까요?</p>
          <p dmcf-pid="KEQg2LP3nj" dmcf-ptype="general">이번<strong> 위클리반도체에서는 삼성전자가 개발 중인 ‘마하-1’의 모든 것</strong>에 대해 알아보겠습니다.</p>
          <div dmcf-pid="9rRj4aMULN" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>“엔비디아의 AI는 전기료를 먹고 자란다”</strong>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="2XDvalEQna" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="생성형AI로 ‘전기를 먹는 하마’ 이미지를 생성한 모습. 자료=매경DB" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140604589azod.png" data-org-width="700" dmcf-mid="HDmSghkPMT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140604589azod.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            생성형AI로 ‘전기를 먹는 하마’ 이미지를 생성한 모습. 자료=매경DB
           </figcaption>
          </figure>
          <div dmcf-pid="VIiEQcJqRg" dmcf-ptype="general">
           ‘AI를 성장시키는 재료는 데이터가 아니라 전기료’라는 말이 나올 정도로 엔비디아의 AI칩은 막대한 전기를 필요로 합니다.
          </div>
          <p dmcf-pid="fvasdrg2io" dmcf-ptype="general">엔비디아의 A100 GPU 최대 소비전력은 400W(와트), H100의 경우 700W에 달하며, 올해 출시되는 B100은 정확하게 공개되지는 않았지만 1K(1000)W 수준일 것으로 예상됩니다. 이는 대형 에어컨에 버금가는 수준이죠. 데이터 센터 내부에서 수 만대에 에어컨이 24시간 끊임없이 돌아가는 상상을 해보신다면 그 전기 사용량이 어느 정도일지 체감이 되실 겁니다.</p>
          <p dmcf-pid="4lorRDLKRL" dmcf-ptype="general">오죽하면 엔비디아의 GPU ‘H100’의 올해 연간 소비전력량이 소규모 국가와 맞먹는 수준이 될 것이라는 전망이 나왔습니다.</p>
          <p dmcf-pid="8WACnOj4Rn" dmcf-ptype="general">엔비디아는 지난해 150만개, 올해 200만개의 H100을 판매할 것으로 전망했습니다. 이렇게 되면 총 350만개의 H100이 연간 1만3091GWh의 전력을 소비하게 됩니다. 이는 리투아니아, 과테말라의 연간 소비전력량(1만3092GWh)과 비슷한 수치죠.</p>
          <p dmcf-pid="67vts5Sgei" dmcf-ptype="general">엔비디아의 AI칩이 막대한 전기 소모가 요구되는 이유 중 하나는 데이터 병목현상이 발생하기 때문입니다.</p>
          <p dmcf-pid="PNfJqeVZJJ" dmcf-ptype="general">HBM(고대역폭메모리)과 GPU 사이 1000개의 연결 통로가 있지만 방대한 데이터들이 이동하기엔 아직 턱없이 도로가 좁고 부족합니다. 이 때문에 발열과 전기 소모가 발생합니다. 물론 발열을 잡기 위해 가동하는 냉각 장치로 인해 추가적인 전기도 더 소모되고요.</p>
          <p dmcf-pid="QRu41VUlMd" dmcf-ptype="general">때문에 AI 업계에선 이 때문에 만약 GPU의 데이터 병목현상을 누군가 잡아낼 수 있다면 수 조원 이상 연간 비용 지출을 절약해주는 막강한 엔비디아의 대항마가 돼줄 것으로 기대했습니다.</p>
          <div dmcf-pid="xVZzTuXDRe" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>메모리 사업부가 슈퍼칩을 만든 사연</strong>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="ytsYcymeJR" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="PIM 기술 개념도. 자료=삼성전자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140605970lmua.png" data-org-width="600" dmcf-mid="ZvJJqeVZMS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140605970lmua.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            PIM 기술 개념도. 자료=삼성전자
           </figcaption>
          </figure>
          <div dmcf-pid="W41BWz5riM" dmcf-ptype="general">
           삼성이 시스템 반도체인 마하-1 개발 아이디어를 떠올린 것은 시스템반도체 사업부가 아닌 메모리 반도체 사업부였습니다. 2년여 전 차세대 메모리 반도체인 PIM을 개발하면서였죠.
          </div>
          <p dmcf-pid="Y5ryjvwMdx" dmcf-ptype="general">PIM(Processing-in-Memory)은 메모리 내부에 연산 작업에 필요한 프로세서 기능을 더한 차세대 신개념 융합기술입니다. 쉽게 말하면 데이터 저장을 담당하는 메모리에 일부 시스템 반도체의 연산 기능을 더한 것입니다.</p>
          <p dmcf-pid="Gqy3ItTNdQ" dmcf-ptype="general">최근 AI의 응용 영역이 확대되고 기술이 고도화됨에 따라 고성능 메모리에 대한 요구가 지속적으로 커져 왔으나 기존의 메모리로는 폰 노이만 구조의 한계를 극복하기 어려웠죠.</p>
          <p dmcf-pid="HQ02XK3ILP" dmcf-ptype="general">폰 노이만 구조는 대부분의 컴퓨터에서 사용하는 방식으로 CPU가 메모리로부터 명령어를 불러오고 실행하며 그 결과를 다시 기억장치에 저장하는 작업을 순차적으로 진행합니다. 이 과정에서 CPU와 메모리간 주고받는 데이터가 많아지면 작업처리가 지연되는 현상이 생기죠.</p>
          <p dmcf-pid="Xf5qy7ZwJ6" dmcf-ptype="general">삼성전자는 이를 극복하기 위해 메모리 내부에 각각 작은 인공지능 엔진을 장착하고 병렬처리를 극대화해 성능을 높였습니다.</p>
          <p dmcf-pid="ZUl5rXhLe8" dmcf-ptype="general">메모리 내부에서 연산처리가 가능해 CPU와 메모리간 데이터 이동이 줄어들어 AI 가속기 시스템의 에너지 효율을 높일 수 있습니다.</p>
          <p dmcf-pid="5wMNfgxpR4" dmcf-ptype="general">이 연구를 진행하면서 삼성은 메모리와 시스템반도체 간 구조를 최적화시키는 경험을 쌓기 시작합니다. 데이터 병목현상을 풀어내기 위한 최적의 구조를 찾아내죠. 이를 바탕으로 AI가속기를 직접 만들 수 있다는 희망을 발견합니다. 만약 최적화된 인프라 안에서 데이터까지도 최적화할 수 있다면 효율성을 극도로 끌어올리는게 가능할 거란 확신을 했습니다.</p>
          <p dmcf-pid="1CnDxkiBJf" dmcf-ptype="general">이를 본격적으로 실증해보기 위해선 HW 기업인 삼성전자 혼자만의 힘으로는 한계가 있었습니다. 보다 AI 데이터 처리 경험이 보다 많은 SW 기업과 연합이 필요했죠.</p>
          <div dmcf-pid="t6FKGBtsiV" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>절대칩 원정대의 든든한 우군 ‘네이버’…8배 향상 칩 개발 성공</strong>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="FDxaVoQ0R2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지난해 12월 네이버-삼성전자의 AI 반도체 솔루션 개발 협업 MOU 체결식. 자료=네이버" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140607381vmqq.png" data-org-width="560" dmcf-mid="1PrrRDLKeh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140607381vmqq.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            지난해 12월 네이버-삼성전자의 AI 반도체 솔루션 개발 협업 MOU 체결식. 자료=네이버
           </figcaption>
          </figure>
          <div dmcf-pid="3CnDxkiBM9" dmcf-ptype="general">
           같은 시각 판교의 네이버는 고민에 빠져있었습니다. 엔비디아의 GPU기반 AI칩 구매 비용이 너무 비싸고 전력 소모량 역시 부담이 됐거든요.
          </div>
          <p dmcf-pid="0o9RuxKGLK" dmcf-ptype="general">국내 SW와 HW 1위 기업들인 삼성과 네이버는 전략적으로 손을 잡으며 반엔비디아 전선을 만들었습니다. SW의 개발은 네이버가, 칩 디자인과 생산은 삼성전자가 맡기로 했습니다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="p0CXDGIiib" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="삼성과 네이버가 공동 개발한 마하-1 시제품 이미지. 자료=네이버" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140608840gcmm.png" data-org-width="567" dmcf-mid="F766F47vMI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140608840gcmm.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            삼성과 네이버가 공동 개발한 마하-1 시제품 이미지. 자료=네이버
           </figcaption>
          </figure>
          <div dmcf-pid="Uj4iBdf5dB" dmcf-ptype="general">
           삼성전자와 네이버는 마하-1 개발에 반도체 엔지니어 40여 명을 투입했습니다. 그 결과 지난해 말 FPGA(프로그래밍이 가능한 비메모리 반도체)를 활용해 마하-1 설계 효율성을 검증하는 데 성공했죠. 현재 양산을 위한 반도체 설계 확정을 앞두고 있습니다.
          </div>
          <div dmcf-pid="uyjIisNfnq" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>경계현 삼성 사장의 자신감 “마하-2도 바로 개발 시작”</strong>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="7lwTNSDxez" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="경계현 삼성전자 사장 SNS" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140610207wkpp.png" data-org-width="647" dmcf-mid="0dxaVoQ0is" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140610207wkpp.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            경계현 삼성전자 사장 SNS
           </figcaption>
          </figure>
          <div dmcf-pid="z1y3ItTNd7" dmcf-ptype="general">
           마하-1에 대한 양사의 기대감은 상당합니다. 1분기 주주총회에서 양사 모두 마하-1에 대한 기대를 투자자들에게 부탁했죠.
          </div>
          <p dmcf-pid="qSryjvwMeu" dmcf-ptype="general">삼성전자는 주총에서 마하-1의 대략적인 스펙을 밝혔습니다. 메모리 처리량을 8분의 1로 줄이고, 8배의 파워 효율을 갖게 하는 것을 목표로 합니다. 더 나아가 값비싼 HBM보다 저전력(LP) 메모리를 써도 AI 추론이 가능하다고 밝혔죠. 이미 해당 솔루션을 활용해 네이버의 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’를 구동하는 데 성공한 상태입니다.</p>
          <p dmcf-pid="BpX7vUHEnU" dmcf-ptype="general">최수연 네이버 대표는 주총에서 “AI 시대가 되면서 사실 저희와 같은 대용량의 서비스를 제공하는 회사로서는 칩에 대한 비용 문제가 가장 큰 고민”이라면서 “성능 검증 등 안정화 테스트를 올해로 예상하고 있다. 저희로서는 당연히 기대가 큰 프로젝트“라고 강조했습니다.</p>
          <p dmcf-pid="b71BWz5rMp" dmcf-ptype="general">경계현 삼성전자 사장은 한발 더 나아가 마하-1이 나오기도 전에 마하-2 개발을 선언하며 자신감을 드러내기도 했습니다. 경 사장은 SNS를 통해 “일부 고객들은 1T(1조개) 파라미터 이상의 큰 애플리케이션에 마하를 쓰고 싶어한다”며 “생각보다 더 빠르게 마하-2의 개발이 필요한 이유가 생긴 것이다. 준비를 해야겠다”고 밝혔습니다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="KXS1mZloL0" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140611551eypn.png" data-org-width="700" dmcf-mid="pPCXDGIiMm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/07/mk/20240407140611551eypn.png" width="658"></p>
          </figure>
          <div dmcf-pid="9ztbYq1me3" dmcf-ptype="general">
           삼성전자, SK하이닉스 등 국내 대표 기업들부터 TSMC와 인텔까지!
          </div>
          <p dmcf-pid="2J6LKi8tLF" dmcf-ptype="general">글로벌 산업의 핵심인 반도체 기업들에 관한 투자 정보를 매주 연재합니다.</p>
          <p dmcf-pid="V3GUl0YcLt" dmcf-ptype="general">‘기자 페이지’를 구독하시면 소식을 놓치지 않고 받아보실 수 있습니다.:)</p>
         </section> 
        </div> 
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