삼성·SK '연산하는 메모리' 주목…AI 시대 "PIM 외에 대안 없다"

온디바이스 AI 기반 스마트폰·PC 증가
메모리 보틀넥 해결 위해선 'PIM' 필요

PIM 상용화 위해 학계·산업계 노력 필요
비즈니스 관점에서 PIM 매력도 높여야

삼성전자와 SK하이닉스가 인공지능(AI) 시대 메모리 반도체 한계를 극복하는 열쇠로 '프로세싱인메모리(Processing in Memory·PIM)'를 지목했다. 온디바이스 AI(기기 내부서 실행하는 AI) 기반의 스마트폰과 PC가 늘어나는 만큼 관련 분야에서 PIM 상용화에 힘써야 한다는 제안도 했다.


30일 서울 양재 엘타워에서 열린 '2024 제2회 AI-PIM 반도체 워크숍'에서 패널 토의가 진행되는 모습. 왼쪽부터 민경식 국민대 교수, 박종선 고려대 교수, 김동균 SK하이닉스 펠로우, 손교민 삼성전자 마스터 / [사진=김평화 기자]

30일 서울 양재 엘타워에서 열린 '2024 제2회 AI-PIM 반도체 워크숍'에서 패널 토의가 진행되는 모습. 왼쪽부터 민경식 국민대 교수, 박종선 고려대 교수, 김동균 SK하이닉스 펠로우, 손교민 삼성전자 마스터 / [사진=김평화 기자]

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김동균 SK하이닉스 펠로우는 30일 양재 엘타워에서 열린 '2024 제2회 AI-PIM 반도체 워크숍'에서 스마트폰에 AI 서비스 적용이 늘면서 생기는 메모리 과제가 커지고 있다며 "AI 번역만 하더라도 3~4시간 정도 되면 메모리 사용이 피크로 되면서 배터리를 많이 소모하게 된다"고 말했다.

또 "모바일의 경우 특히 하드웨어적인 한계가 명확하다 보니 제일 적합한 게 PIM"이라며 "개인 비서가 (스마트폰에서) 모든 것을 해주게 되면 PIM 외에는 대안이 없다고 본다"고 설명했다.


PIM은 메모리 반도체에 일부 프로세서 기능을 포함, 연산이 가능하도록 한 차세대 메모리 개념이다. 프로세서와 메모리 간 주고 받는 데이터양이 늘면서 생기는 메모리 보틀넥(Bottle Neck, 병목)을 해소하는 데 목적이 있다. 주된 연산을 프로세서에서 처리하고 간단한 연산은 메모리에서 처리하는 식이다. 작업 속도를 높이고 전력 소모를 줄이는 데 이점이 있다.


현재 삼성전자와 SK하이닉스는 모두 PIM 기술 및 연관 제품을 개발하고 있다. 다만 기술 난도가 높아 선행 개발에 어려움이 있는 데다 도입 과정에서 아키텍처를 바꾸는 등 여러 변화가 수반되다 보니 적극적인 도입이 어려운 상황이다. 상용화 가능성에 대해 의견이 갈리기도 한다. 이날 행사장에서 PIM 도입을 위한 여러 방안이 논의된 배경이다.

손교민 삼성전자 마스터는 "메모리 보틀넥을 해결하려면 PIM이 유효하지만 관련 생태계를 바꿔야 한다는 게 (도입에 있어서) 제일 어려운 점"이라며 "PIM 컨셉을 생각할 때 각자 레벨이 다르겠지만 가장 낮은 레벨에선 프로세서가 메모리 보틀넥으로 어려움이 생겼을 경우에만 D램에서 처리해주자는 게 삼성전자, SK하이닉스의 시각"이라고 설명했다.


또 "PIM에 대한 얘기가 나오면 챌린지가 있다고 하는데, 변화는 어렵고 시련이 있을 수밖에 없다"며 "이게 아니면 안 된다고 생각된다면 어려움이 있어도 가는 게 IT 산업 발전이었고 PIM 역시 그만큼의 동력을 지니고 있다고 본다"고 말했다. 이어 "최소한 5년 이내에는 꼭 필요한 솔루션"이라며 "학계와 산업계가 같이 노력을 해야 할 것"이라고 말했다.


이날 토론에 참석한 박종선 고려대 교수(전기전자공학부)와 민경식 국민대 교수(전자공학부)는 비즈니스 관점에서 PIM 매력도를 높여야 한다고 조언했다. PIM 도입을 위해 프로세서 개발 업체의 협력을 높일 방안을 고민해야 한다는 것이다.


박 교수는 "프로세서를 만드는 회사가 컴퓨팅을 메모리에서 하겠다는 것에 대해 어떻게 생각할지, 에너지 효율을 높이려면 아키텍처 구조를 바꿔야 하는데 이를 위해 더 비싼 메모리(PIM)를 살지 염려가 된다"며 "컴퓨팅 거버넌스를 지닌 회사들에도 (PIM 도입이) 이익이 될 수 있도록 비즈니스 모델을 만드는 게 중요할 것"이라고 제안했다.


한편 이날 발표 연사로 참석한 정기태 삼성전자 파운드리사업부 부사장은 중요도가 높아진 내장형 MRAM(eMRAM) 기술 개발에 힘쓰고 있다고 밝혔다. 14㎚(나노미터·1㎚=10억분의 1m) 공정 기반 제품 개발을 마친 상태로, 8㎚ 공정 개발이 거의 마무리된 상태라는 게 정 부사장 설명이다.





김평화 기자 peace@asiae.co.kr

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