데이터 처리 속도 극대화…에너지 소모 80% 줄여
PIM 적용 시제품 세계 최고 권위 학회서 공개 예정

SK하이닉스가 개발한 차세대 메모리반도체 PIM이 적용된 ‘GDDR6-AiM’ (사진=SK하이닉스 제공)

SK하이닉스가 개발한 차세대 메모리반도체 PIM이 적용된 ‘GDDR6-AiM’ (사진=SK하이닉스 제공)

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[아시아경제 이혜영 기자] SK하이닉스가 연산 기능을 갖춘 차세대 메모리 반도체(PIM)를 개발했다. 융복합 메모리로의 영역 확장을 시도해 온 SK하이닉스의 ‘차세대 스마트 메모리’ 첫번째 결과물이다. SK하이닉스는 PIM를 적용, 전력 소모를 80% 가량 줄인 ‘GDDR6-AiM’ 시제품도 함께 선보이며 영역 확장에 나섰다.


16일 SK하이닉스는 이달 말 미국 샌프란시스코에서 열리는 반도체 분야 세계 최고권위 학회인 ‘2022 국제고체회로학술회의(ISSCC)’에서 구체적인 PIM 개발 성과를 공개한다고 밝혔다.

PIM은 메모리 반도체에 연산 기능을 더해 인공지능(AI)과 빅데이터 처리 분야에서 데이터의 이동 시 발생하는 정체를 해결할 수 있는 차세대 기술이 적용된 반도체다.


그동안 메모리 반도체는 데이터 저장 역할을 맡고, 사람의 뇌 역할인 연산 기능은 비메모리 반도체인 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)가 담당한다는 것이 일반적인 인식이었다. 그러나 최근 들어 글로벌 반도체 기업들이 이 같은 영역을 파괴하기 시작했고 메모리와 시스템을 합친 융복합 반도체 개발과 제품 출시 경쟁이 치열해졌다.

'저장+연산' 한번에…SK하이닉스, 차세대 지능형 PIM 개발(종합) 원본보기 아이콘

SK하이닉스도 이 같은 흐름을 읽어내며 PIM 반도체 개발에 매진해왔다. 글로벌 반도체 시장에서 AI 등 시스템반도체가 차지하는 비중이 55%를 넘어서는 등 메모리 영역의 확장이 불가피한 상황이기 때문이다. 현재 삼성전자에 이어 전 세계 메모리반도체 시장 점유율 2위를 차지하는 SK하이닉스는 PIM 개발 등을 필두로 한 기술 혁신으로 성장 동력을 더욱 강화해 나갈 방침이다.

향후 이 기술이 진화하면 스마트폰 등 ICT 기기에서 메모리반도체가 중심적인 역할을 하는 ‘메모리 센트릭 컴퓨팅’도 가능해질 것으로 전망되고 있다.


안현 SK하이닉스 솔루션개발담당 부사장은 "SK하이닉스는 자체 연산 기능을 갖춘 PIM 기반의 GDDR6-AiM을 활용해 새로운 메모리 솔루션 생태계를 구축할 것"이라며 "사업모델과 기술개발 방향성을 지속적으로 진화시켜 나가기 위해 노력하겠다"고 말했다.

전력 소모 80% 가량 줄인 'GDDR6-AiM' 개발

SK하이닉스는 PIM이 적용된 첫 제품으로 ‘GDDR6-AiM’ 샘플도 개발했다. 초당 16기가비트(Gbps) 속도로 데이터를 처리하는 GDDR6 메모리에 연산 기능이 더해진 제품이다. 일반 D램 대신 이 제품을 CPU·GPU와 함께 탑재하면 특정 연산의 속도는 최대 16배까지 빨라진다. 향후 GDDR6-AiM은 머신러닝과 고성능 컴퓨팅, 빅데이터 연산과 저장 등에 활용될 전망이다.

SK하이닉스가 개발한 차세대 메모리반도체 PIM이 적용된 ‘GDDR6-AiM’ (사진=SK하이닉스 제공)

SK하이닉스가 개발한 차세대 메모리반도체 PIM이 적용된 ‘GDDR6-AiM’ (사진=SK하이닉스 제공)

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특히 이 제품은 GDDR6의 기존 동작 전압인 1.35V보다 낮은 1.25V에서 구동된다. 또 자체 연산을 하는 PIM이 CPU·GPU로의 데이터 이동을 줄여 소모 전력을 줄여준다. SK하이닉스는 자체 시뮬레이션에서 기존 제품 대비 에너지 소모를 80% 가량 획기적으로 줄이는 효과를 확인했다고 설명했다. 회사는 이 제품이 들어가는 기기의 탄소 배출을 저감시키는 효과도 거둘 수 있을 것으로 보고 있다.


SK하이닉스는 지능형 반도체 등 메모리 영역 확대를 위해 기술 개발 속도를 한층 높여 나갈 전망이다. 이를 위해 최근 SK텔레콤에서 분사한 AI 반도체 기업인 사피온(SAPEON)과 협력, GDDR6-AiM과 AI 반도체를 결합한 기술을 선보일 계획이다.

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류수정 사피온 대표는 "인공 신경망 데이터 활용이 최근 급속도로 늘어나 이러한 연산 특성에 최적화한 컴퓨팅 기술이 요구된다"며 "양사의 기술을 융합해 데이터 연산·비용·에너지 사용 측면에서 효율성을 극대화할 것"이라고 말했다.


이혜영 기자 hey@asiae.co.kr

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