삼성전자가 업계 최초로 CXL 2.0을 지원하는 128GB CXL D램을 개발했습니다.

*CXL(Compute Express Link, 컴퓨트 익스프레스 링크): 고성능 서버 시스템에서 CPU와 함께 사용되는 가속기, D램, 저장장치 등을 보다 효율적으로 활용하기 위한 차세대 인터페이스

삼성전자는 지난해 5월 세계 최초로 CXL 1.1 기반 CXL D램을 개발한데 이어, 1년 만에 CXL 2.0을 지원하는 128GB D램을 개발해 차세대 메모리의 상용화 시대를 앞당겼습니다.

이번 제품은 PCIe 5.0(x 8레인)을 지원하며, 최대 35GB/s의 대역폭을 제공합니다.

*PCIe(Peripheral Component Interconnect Express): 기존 SATA 전송 속도의 성능 한계를 극복한 고속 인터페이스 규격

삼성전자는 ‘CXL 2.0 D램’을 연내 양산할 계획이며, 차세대 컴퓨팅 시장 수요에 따라 다양한 용량의 제품도 적기에 선보여 CXL 생태계 확장을 가속화할 예정입니다.

CXL D램은 메인 D램과 공존하면서 대역폭과 용량을 확장할 수 있어 인공지능, 머신러닝 등 고속의 데이터 처리가 요구되는 차세대 컴퓨팅 시장에서 주목받고 있습니다.

삼성전자의 ‘CXL 2.0 D램’은 업계 최초로 ‘메모리 풀링(Pooling)’ 기능을 지원합니다.

‘메모리 풀링(Pooling)’은 서버 플랫폼에서 여러 개의 CXL 메모리를 묶어 풀(Pool)을 만들고, 여러 호스트가 풀(Pool)에서 메모리를 필요한 만큼 나누어 사용할 수 있는 기술입니다.

이 기술은 CXL 메모리의 전 용량을 유휴 영역 없이 사용할 수 있게 해줍니다.

고객이 이 기술을 데이터센터에 적용하면 보다 효율적인 메모리 사용이 가능해 서버 운영비를 절감할 수 있습니다.

또한 절감한 운영비를 서버의 메모리에 재투자하는 등 선순환 구조가 이어질 것으로 기대됩니다.

삼성전자 메모리사업부 신사업기획팀장 최장석 상무는 “삼성전자는 CXL 컨소시엄의 이사회(Board of Director, BoD) 멤버로서 CXL 기술을 선도하고 있다”라며, “데이터센터/서버/칩셋 등 글로벌 기업들과의 협력으로 CXL 생태계를 더욱 확장해 나갈 것”이라고 밝혔습니다.

인텔의 기술 이니셔티브 부문 책임자인 짐 파파스(Jim Pappas)는 “CXL 생태계 확대를 위해 삼성과 협력하게 되어 기쁘다”라며, “삼성과 지속 협력해 업계 전반에 걸쳐 혁신적인 CXL 제품의 성장과 채용이 확대될 수 있도록 힘쓸 것”이라고 밝혔습니다.

몬타지 테크놀로지(Montage Technology) 스테판 타이(Stephen Tai) 사장은 “몬타지는 CXL 2.0을 지원하는 컨트롤러를 업계 최초로 양산할 계획”이라며, “CXL 기술 발전과 생태계 확산을 위해 삼성전자와 적극적으로 협력해 나갈 것”이라고 말했습니다.

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[차세대 메모리 솔루션]

☐ 빅데이터 처리 기반 AI와 실생활을 잇다
(HBM3, Memory-Semantic SSD, CXL based Memory expander, SmartSSD)

인공지능(AI)은 우리의 생활 양식과 업무 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 가진 혁신 성장 분야입니다. 메모리는 이러한 AI 시스템의 학습 과정에 필수적인 역할을 수행하는데, 주로 과거의 경험적 자료에 대한 정보를 저장하고 불러오면서 특정 문제에 대해 개선점을 찾고 실수로부터 학습하게 하는 데 기여합니다.

최근 큰 화두로 떠오른 챗GPT의 경우, 책, 기사, 웹페이지를 포함한 방대한 텍스트 데이터를 분석하고, 광범위한 언어 패턴과 구조를 학습하면서 인간과 유사한 언어를 생성할 수 있게 훈련됩니다. 이를 통해 사용자는 대화하듯이 챗GPT와의 채팅을 통해 생성된 정보를 제공받을 수 있습니다. 챗GPT와 같은 대화형 AI는 실시간으로 결정을 내려야 하므로, 해당 AI에는 필요 정보에 신속히 접근할 수 있는 고성능 메모리가 요구됩니다.

이러한 관점에서 삼성전자의 HBM3 (High Bandwidth Memory)가 특히 주목받고 있습니다. HBM3는 D램 여러 개를 수직으로 연결해 최대 6.4Gbps의 데이터 처리 속도와 819GB/s에 달하는 대역폭을 지원하는* 고성능·고부가가치 제품입니다. 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)와 함께 작동하면서 서버의 학습 및 연산 성능 향상에 도움을 줄 수 있습니다.

AI 및 관련 첨단 기술이 진화하는 과정에서 데이터 생성, 저장, 처리로 인한 데이터 양은 기하급수적으로 증가할 것으로 보이며, 이를 최대한 효율적으로 처리하기 위해 다양한 메모리 솔루션의 개발이 필수적입니다.

삼성전자는 이러한 첨단 기술의 발전을 선도하며, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에 최적화된 ‘메모리 시맨틱 SSD (Memory-Semantic SSD)’과 기존 제품 대비 최대 2배*까지 D램 용량을 확장할 수 있는 ‘메모리 익스펜더 (CXL)’, 초고용량 스토리지 박스 솔루션인 ‘페타바이트 스토리지 (Petabyte storage)’, 그리고 자체 데이터 처리 기술을 적용해 CPU 활용도를 획기적으로 개선한 ‘스마트SSD (SmartSSD)’ 등의 차세대 혁신 메모리 솔루션을 선보이고 있습니다.

* 삼성전자 데이터 시트 기준
* 기존 1CPU당 최대 8TB, 메모리 익스펜더 (CXL) 솔루션 사용 시 1CPU당 최대 16TB 가능하며, 최대 용량은 시스템 환경에 따라 달라질 수 있음

[모바일]

☐ AR, VR, XR⋯ 초실감경험을 최대한으로 누리다 (LPDDR5 uMCP)

한편, 모바일 영역에서도 증강현실(AR, Augmented Reality), 가상현실(VR, Virtual Reality) 및 확장현실(XR, Extended Reality)과 같 새로운 기술들이 매우 빠르게 발전되고 있습니다. 이들은 몰입형 환경을 만들기 위한 렌더링 과정에서 고해상도 이미지, 3D 모델, 멀티미디어 콘텐츠와 같은 대용량 그래픽 데이터를 필요로 합니다. 이러한 데이터를 끊김 없이 효율적으로 저장·처리하려면 일반적으로 높은 대역폭, 적은 지연시간, 빠른 읽기·쓰기 속도를 충족하는 메모리가 적합합니다. 특히 AR과 VR을 모두 포괄하는 확장현실(XR)의 경우, 응용처에 따라 다양한 메모리 유형의 조합이 필요할 수 있습니다.

삼성전자의 LPDDR5 uMCP는 이러한 실감형 기술(Reality Technology) 구현에 가장 적합한 메모리 솔루션입니다. 실감형 기술 구현을 위해서는 실시간으로 빠르게 데이터를 로드하고 처리하는 데 사용되는 메모리와, 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보가 지워지지 않는 플래시 메모리의 조합이 필요합니다. LPDDR5 uMCP는 고성능 D램 LPDDR5(Low-Power DDR)와 낸드플래시 UFS 3.1(Universal Flash Storage)을 하나의 패키지에 통합해, 빠른 데이터 처리와 저장 기능을 동시에 수행할 수 있어 최적화된 실감형 기술 솔루션을 제공합니다.
 
☐ ‘고속·고효율’ 다양한 조건에서도 효과적인 촬영 경험을 선사하다 (LPDDR5X, UFS 4.0)

스마트폰으로 밤에 사진을 찍거나, 촬영한 사진을 즉시 필터링할 때도 메모리의 역할은 중요합니다. 대낮에 촬영된 사진보다 조도가 낮아 더 긴 노출 시간이 필요한 야간 촬영 사진은 메모리에 더 많은 양의 데이터가 저장됩니다. 사진 필터링 시, 대량의 원본 이미지 데이터와 필터링 이미지를 실시간으로 가공하고 처리해야 하므로, 지연 없이 빠르고 효율적인 데이터 처리를 돕는 메모리가 필요합니다.

삼성전자의 LPDDR5X와 UFS 4.0는 한층 강화된 촬영 경험을 제공하는 솔루션입니다. LPDDR5X는 프리미엄 저전력 D램으로 8.5Gbps의 초고속 데이터 처리 속도와 20% 더 높은 전력 효율을 달성한 제품입니다. 1TB 고용량 스토리지가 탑재된 플래시 메모리 UFS 4.0은 이전 제품 대비, 이전 제품 대비 2배 빠른 속도와 45% 향상된 배터리 효율을 바탕으로 데이터 이동 시 병목현상을 획기적으로 개선합니다.

또한, 이 두 제품은 다양한 촬영 조건에서도 사진을 빠르고 매끄럽게 촬영할 수 있도록 돕기 때문에 사용자의 원활한 창작 활동도 지원할 수 있습니다.

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[PC / GFX]

☐ 높은 효율성으로 한층 몰입감 있는 PC 경험을 제공하다 (PM9C1a, GDDR6)

울트라북, 태블릿 등 휴대성이 높은 디바이스에서 최적의 성능과 전력 효율을 내려면 콤팩트한 폼팩터, 높은 전력 효율성, 빠른 데이터 전송 속도를 갖춘 메모리가 필수적입니다. 메모리의 폼팩터가 작을수록 디바이스를 작게 만들 수 있어 사용자 휴대성이 좋아지며, 전력 효율이 우수한 메모리는 배터리 의존도가 높은 휴대 장치의 전력 소모를 줄이고, 배터리의 수명을 연장하는 데 도움을 줍니다.

이러한 관점에서, 삼성전자의 PM9C1a와 GDDR6는 보다 효율적이고 쾌적하게, 한층 더 몰입감 있는 PC 경험을 제공하는 최적의 메모리 솔루션입니다.

PM9C1a는 PC 효율을 대폭 높인 SSD로, 고성능, 전력 효율, 소형화 등 세 가지 강점이 핵심입니다. 연속읽기 속도 6,000MB/s, 연속쓰기 속도 5,600MB/s의 성능을 내며, 기존 제품* 대비 전력 효율을 70%까지 높였고, 세가지 종류의 M.2 폼팩터로 제공돼 디바이스 내 효율적인 공간 활용에 다양한 선택권을 부여한 제품이다. 또한 빠른 데이터 전송 속도를 통해 사용자의 효율적인 멀티태스킹에 도움을 줍니다.

GDDR6는 압도적인 성능과 높은 대역폭을 결합한 고성능 그래픽 솔루션으로, 무려 16Gb에 달하는 용량과 최대 24Gbps의 속도를 지원합니다. 고성능 컴퓨팅(HPC)과 그래픽 작업에 최적화되어 있어, PC와 노트북 게임 구동 시 한층 강화된 몰입 경험을 제공하며, 전문가용 워크스테이션을 포함한 여러 응용처에 활용되어 사용자가 창의력을 최대한으로 발휘할 수 있도록 돕는 솔루션입니다.

* PM9B1  

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[오토모티브 솔루션]

☐ 다이나믹한 도로에서 안전한 운행 경험을 제공하다 (Automotive solutions)

지속적인 자율주행 기술의 발전과 상용화가 이뤄지면서, 차량용 메모리의 중요성도 높아지고 있습니다. 차량용 메모리는 자율주행 차량이 새로운 상황을 학습하고 과거 경험 데이터를 통해 정보 기반의 결정을 내리는 데 중요한 역할을 수행합니다. 예를 들어, 차량용 메모리는 다른 차량의 위치, 도로 상태, 날씨와 같은 정보를 포함해 방대한 양의 차량 주변 환경 데이터를 수집하고 저장할 수 있도록 돕습니다. 또한 차로에 합류하는 다른 차량에 어떻게 반응했는지, 악천후에 어떻게 대응했는지 등 과거 상황 데이터를 기반으로 운전자에게 최적의 주행 경로를 제시할 수 있습니다. 자율주행은 안전과 직결되는 분야이기에, 메모리를 얼마나 신뢰할 수 있는지, 메모리가 극한의 상황에서도 동작할 수 있는지 등 신뢰도와 내구성이 매우 중요한 요소입니다.

삼성전자의 AutoSSD AM991은 차량용 반도체의 신뢰성 테스트 표준이자 품질 기준인 AEC-Q100* Grade 2 인증을 받은 제품으로 -40°C~105°C의 폭넓은 온도 범위에서 안정적인 성능을 보장하고 있으며, 고도화된 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 자율주행(AD), 차량용 인포테인먼트(IVI) 등 더 나은 운전자 경험을 위한 시장의 요구에 대응하는 최적의 솔루션입니다. 삼성전자는 AutoSSD 외에도 차량용 Auto LPDDR5X, Auto UFS, Auto GDDR6 와 같이 차량과 관련된 다양한 응용처에 대응할 수 있는 메모리 포트폴리오도 제공하고 있습니다.

지금까지 MWC에서 공개된 삼성전자의 첨단 메모리 솔루션들을 알아보았습니다. 이처럼 삼성전자의 메모리는 AI, 실감형 기술, 자율주행차 등 첨단 응용 기술이 최대한의 성능을 발휘하도록 핵심적인 역할을 하며, 기술의 다양한 활용과 조합에 따라 실생활에서 고속·효율성, 몰입감, 안전성 등 최적의 사용자 경험을 선사합니다. 삼성전자의 차세대 메모리 솔루션이 이루어 나갈 기술 혁신과 라이프 스타일의 변화에 많은 기대와 관심 부탁드립니다.

* AEC-Q100 (Automotive Electronic Council): 자동차 전자부품 협회에서 자동차에 공급되는 전자부품에 대한 신뢰성 평가 절차 및 기준을 규정한 문서로 전 세계 통용되는 기준

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어느새 우리의 일상에 깊이 들어와 있는 인공지능 (Artificial Intelligence, 이하 AI). 우리가 사용하고 있는 많은 서비스들은 음성 인식, 기계 번역과 같은 AI 응용을 활용하고 있으며, 앞으로 더욱 성장할 자율주행, 메타버스 이미지 분류 등의 분야도 AI의 발전에 기반하고 있습니다. 이와 같은 AI 기술을 구현하는 숨은 공신이 바로 메모리 반도체 기술입니다.

현재 AI 응용은 이미지 분류, 음성 인식, 기계 번역 분야에서 널리 활용되고 있는데, 이들 인공지능 시스템의 성능과 에너지 효율을 끌어올리기 위해서는 메모리 솔루션 기술의 발전과 성능 향상이 필수적입니다.

왜 그럴까요? 이 배경을 이해하기 위해서는 폰 노이만 구조에 대한 이해가 필요합니다. 폰 노이만 구조는 오늘날 대부분의 컴퓨팅 시스템에서 사용하는 방식으로, CPU가 주 기억장치인 메모리로부터 명령어를 불러오고 실행하며 그 결과를 다시 기억장치에 저장하는 작업을 순차적으로 진행합니다. 이 과정에서 CPU와 메모리 간 주고받는 데이터가 많아지면 작업 처리가 지연되는 현상이 생깁니다. 이를 ‘폰 노이만 병목현상’이라고 합니다. 따라서 이러한 구조 하에서는 성능 향상에 한계가 있기 때문에, IT 업계에서는 이를 획기적으로 극복할 수 있는 다양한 방안이 논의되고 있습니다.

삼성전자는 이러한 시장의 요구에 부응하고, 메모리 산업이 지속적으로 발전할 수 있도록 하기 위해, 메모리 관점에서 이를 해결할 수 있는 솔루션을 활발하게 개발하고 있습니다. 그러한 노력을 바탕으로 개발된 솔루션 중 하나는, 앞으로 메모리 패러다임을 바꿔나갈 것으로 기대되는 PIM(Processing in memory) 기술입니다.

PIM은 Processing in memory라는 말 그대로 메모리 내에 데이터의 연산 처리를 할 수 있는 logic unit을 탑재한 것입니다. 메모리 내부의 각 뱅크에 인공지능 엔진을 장착하고 데이터의 병렬 처리를 극대화하는 것인데요. 이를 통해 CPU와 메모리 간의 데이터 이동을 줄일 수 있기 때문에 컴퓨팅 시스템, AI 가속기 시스템 등의 전체 성능을 높이고 에너지 효율도 함께 제고할 수 있습니다.

차세대 메모리의 혁신을 이끄는 삼성전자 반도체

이렇게 PIM을 필두로, 삼성전자 반도체는 AI 응용처에 쓰일 다양한 차세대 메모리 솔루션을 활발히 개발하고 상용화하고 있는데요. 이렇게 인류의 미래를 더욱 편리하게 열어나가는 일을 하고 있는 전문가들은 어떤 분들일까요?

삼성전자 반도체 뉴스룸이 차세대 메모리 PIM의 개발과 상용화를 담당하고 있는 전문가들을 직접 만나보았는데요. D램 설계를 담당한 이석한 님, 소프트웨어와 응용 분야를 담당한 노유환 님, 그리고 PIM 제품의 사업화를 담당한 김진현 님과 함께 차세대 메모리의 동향에 대해 이야기를 나눠보았습니다.

Q. 폰 노이만 구조의 한계를 극복하기 위해 반도체 업계가 수십 년간 노력해온 것으로 알고 있습니다. PIM 솔루션이 중장기적으로 폰 노이만 병목현상을 해결하는 데 어떻게 기여할 수 있을까요?

A. PIM은 70년대 이미 컴퓨팅 구조 학계에서 제안되었을 정도로 필요성과 목적이 명확했습니다. 데이터 연산을 위해 메모리 데이터를 CPU에 자주 이동해야만 하는 기존의 폰 노이만 구조에서 CPU와 메모리의 성능 차이에 의한 병목현상은 이미 예견되어 있었기 때문이죠. 다만 이제까지는 메모리의 괄목할 만한 속도 증가와 CPU/GPU들의 병렬 연결을 이용하여 이를 극복해왔지만, 최근에는 인공지능 서비스를 위해 구축한 전체 시스템에서 전력 소모가 감당할 수 없을 정도로 증가하게 됨에 따라 다른 솔루션이 필요했던 상황입니다. PIM은 이러한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 기술인데요, 중장기적인 관점에서는 기하급수적으로 규모가 증가하고 있는 초거대 AI 응용에서 에너지 효율을 높이는데 크게 기여할 것으로 기대하고 있습니다.

Q. 말씀해 주신대로 AI, 빅데이터 처리를 위한 반도체 기술들이 주목을 받고 있는데요. 삼성전자 반도체는 고성능 컴퓨팅에 최적화된 HBM-PIM, LPDDR-PIM, GDDR-PIM 등 PIM(Processing in memory) 기술을 활용한 다양한 솔루션들을 선보이고 있습니다. 삼성전자의 PIM 기술이 기존에 다른 업체들이 해왔던 PIM 기술과 비교해 갖는 차별화 포인트가 있을까요?

A. 삼성전자는 2021년에 업계 최초로 HBM-PIM을 개발했습니다. 이후에도 부품 수준의 성능에 머무르지 않고, 가속기 카드 수준, 그 다음은 가속 서버 레벨, 더 나아가서는 데이터센터를 구성하는 클러스터 레벨까지 기술을 확장하여 왔습니다. 또한 PIM과 같은 새로운 기술 적용에 다소 보수적이었던 데이터센터 및 슈퍼컴퓨팅 업체를 위해, 고객이 바로 사용할 수 있는 실제 인공지능 응용에 PIM 기술을 적용하여 최종 고객 레벨에서 어떠한 성능을 기대할 수 있는지를 시현했습니다.

그동안 반도체 업계에서 제시되어 온 PIM 기술은 CPU 또는 GPU의 기능을 단순히 메모리로 옮겨서 데이터의 이동을 최소화한 것이 대부분이었는데요. 이는 시스템 수준의 비약적인 성능 향상을 가져오거나, 컴퓨팅 구조를 변경시킬 정도의 영향을 끼치지는 못했었습니다. 삼성전자 PIM 기술만이 가진 차별성은 △ 메모리 병렬처리 극대화 △ 인공지능 전용 가속 △ PIM을 지원하는 소프트웨어 제공 △ 현재 업계에서 상용되고 있는 CPU/GPU와 함께 바로 적용 가능한 호환성 (CPU나 GPU의 변경이 필요하지 않음) △ 메모리 셀에 가장 가까운 연산기 배치에 따른 에너지 효율 극대화로 요약할 수 있습니다.

Q. 삼성전자는 2021년 ISSCC 학회에서 PIM을 적용한 HBM을 처음 발표한 바 있는데요. PIM을 본격적으로 개발하기 시작한 시기와 개발 과정에서의 에피소드가 궁금합니다.

A. 우리 회사가 처음 PIM을 개발할 당시에는 어떤 응용을 타겟으로 어떻게 개발할 지에 대한 논의를 위해 상품기획, 개발자들이 모여 많은 시간을 할애하여 치열한 논쟁을 펼쳤습니다. 당시 논의했던 인공지능, 네트워크, 모바일, HPC(High-performance computing) 등의 응용 분야는 아직도 많은 고객들의 요청사항이 접수되고 그들과의 협력이 진행되고 있습니다.

PIM을 처음 개발하던 당시에 저희가 절대 타협하지 않은 부분은, 초기 PIM 제품은 기존 CPU/GPU를 변경하지 않고도 적용이 가능하도록 해야 한다는 것이었고 성능을 위해 D램 셀 가장 근처에 가속 엔진을 병렬로 위치시켜야 한다는 것이었습니다. 또한 외부적인 요인보다도 사업화 측면에서, 이런 중장기적인 기술을 제품에 적용하는 것이 맞는지에 대한 논의가 지속되어 왔지만, 삼성전자만이 할 수 있다는 의지와 함께 PIM 기술이 메모리 기술의 미래가 될 것이라는 신념에는 변함이 없었습니다.

Q. 삼성전자가 PIM을 개발하는 과정에서 학계와의 협력을 비롯해 다른 기업, 연구 기관들과도 적극적인 교류를 해 온 것으로 알고 있습니다. 기술 개발 과정에서 다양한 주체들과 협력한 것이 어떠한 효과를 가져왔는지 설명해주실 수 있으실지요?

A. PIM은 단순히 메모리에 가속 엔진을 넣는 것으로 완성되는 기술이 아닙니다. 메모리에 연산기가 들어가는 순간, 기존에 생각하지 못했던 많은 일들이 일어나기 때문이죠. 또한 PIM을 효과적으로 사용하기 위해서는 가장 적합한 응용을 중심으로 성능 향상과 응용 서비스 생태계가 구축되어야 합니다. 삼성전자는 차세대 IT 시스템들에 PIM의 적용과 확산을 앞당기고 PIM 생태계를 구축하기 위해, 이미 개발된 HBM-PIM로부터 얻은 결과와 PIM 개발 환경을 모두 개방하고, 외부 기업, 국책연구소 등과 다양하게 교류하고 있습니다. PIM의 성공은 훌륭한 제품뿐만 아니라 잘 구축된 생태계에 달려 있기 때문입니다.

Q. 현재까지 PIM 기술은 주로 데이터센터를 운영하는 플랫폼 기업들과 고성능 컴퓨팅이 필요한 슈퍼컴퓨터 등에 활용되고 있습니다. 한편, 삼성전자는 PIM 기술을 HBM뿐 아니라 LPDDR, GDDR 등의 제품으로도 확장하고 있는데요, 이와 같은 기술들이 활용될 수 있는 또 다른 영역은 어떤 것들이 있다고 보시는지요?

A. PIM은 단순한 메모리 제품이 아니라, 컴퓨팅 구조 차원의 메모리 기술이자 솔루션입니다. 사업화 초기에는 응용처를 HPC와 데이터센터로 타겟했기 때문에 HBM에 우선 적용했지만 추후 모바일, 그래픽 영역에도 적용하는 것이 당연한 순서라 볼 수 있습니다.

데이터를 이용하는 응용은 성능 측면에서 컴퓨팅 성능이 중요한 응용과, 메모리 성능을 더 요구하는 응용으로 크게 나눠볼 수 있는데요. PIM이 주목하는 응용은 메모리 성능을 필요로 하는 응용이고, 이런 응용은 빅데이터와 인공지능 시대에는 대부분을 차지하게 될 것입니다. 논리적으로 계산하는 응용보다는 모든 데이터를 모아놓고 답을 얻는 방법이 더 정확하고 빠르다는 것에 주목하고 있기도 하고요. 이러한 메모리 중심의 PIM 응용 사례로는, 인간의 뇌와 같은 저전력 초거대 AI 모델을 활용한 챗봇과 각종 추천 서비스, 실시간 번역 및 음성 인식, 기후나 생명 등 과학 연구를 위한 슈퍼컴퓨팅, 저전력 On-device AI mobile 응용 등 많은 데이터를 저전력으로 활용하여 빠른 연산 처리가 필요한 모든 영역이 될 것으로 예측됩니다.

가까운 미래에 우리의 일상이 될 인공지능 서비스들. AI가 만들어나갈 좀 더 편리하고 스마트한 세상의 핵심에는 메모리 반도체가 있습니다. 상상을 현실로 만들기 위해 오늘도 노력하고 있는 삼성전자 반도체에 많은 응원 부탁드립니다.

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삼성전자와 레드햇(Red Hat)은 차세대 메모리 분야 소프트웨어 기술 관련 상호 협력키로 했습니다.

레드햇은 글로벌 오픈소스 솔루션 선도 기업으로, 두 회사는 NVMe SSD, CXL 메모리, 컴퓨테이셔널 메모리/스토리지 (Computational Memory/Storage), 패브릭(Fabrics) 등 차세대 메모리 솔루션 기술 관련 소프트웨어 개발과 에코시스템 확대를 위해 협력하기로 했습니다.

*NVMe(Non-Volatile Memory express): PCIe 기술을 기반으로 한 비휘발성 저장장치용 인터페이스
*컴퓨테이셔널 메모리/저장장치: 분산 연산이 가능한 메모리/스토리지로 PIM 기술 등을 포함함

또한, 두 회사는 삼성전자가 개발하는 메모리 소프트웨어 기술이 레드햇 리눅스를 포함한 오픈소스 소프트웨어에서 지원이 가능하도록 협력하고, 검증과 프로모션도 함께 진행하기로 했습니다.

최근 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 메타버스(Metaverse) 등 첨단 산업의 발전으로 인해 데이터 사용량이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터센터에서 메모리/스토리지 활용의 패러다임도 변화하고 있습니다.

두 회사는 급증하는 데이터의 안정적인 저장, 처리를 위해 CXL, PIM 등 차세대 메모리를 활용할 수 있는 기술과 함께 여러 개의 메모리/스토리지를 묶어 가상화하는 패브릭까지 포함하는 소프트웨어 솔루션 개발에 적극 협력할 계획입니다.

*PIM(Processing In Memory): 메모리 내에서 연산처리가 가능하도록 메모리 내부에 프로세서 기능을 더한 차세대 메모리 반도체
*CXL(Compute Express Link): 고성능 컴퓨팅 시스템에서 CPU와 함께 사용되는 가속기, 메모리, 저장장치 등을 보다 효율적으로 활용하기 위해 새롭게 제안된 인터페이스

삼성전자는 하반기 ‘삼성 메모리 리서치 클라우드(Samsung Memory Research Cloud, SMRC)’를 오픈하고, 차세대 메모리 솔루션 개발과 평가를 위한 최적화된 환경을 제공할 예정입니다.

SMRC는 삼성전자 차세대 메모리를 탑재한 고객사 서버의 하드웨어와 소프트웨어의 최적 조합을 분석하고 성능을 평가할 수 있는 환경을 제공합니다.

삼성전자 메모리사업부 AE(Application Engineering)팀 배용철 부사장은 “이번 레드햇과의 협력으로 차세대 메모리 분야에서 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어까지 기술 표준화와 함께 안정적인 에코시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대한다”며, “이번 협력을 통해 업계의 다양한 파트너들로 협력을 확대하며 새로운 고객 가치를 창출해 나가겠다”고 말했습니다.

레드햇 아시아태평양총괄 마르옛 안드리아스(Marjet Andriesse) 부사장은 “다가오는 데이터 중심 시대에 메모리 기반 하드웨어와 소프트웨어의 결합은 필수적이며, 이를 위해 이번에 삼성전자와 협력하게 돼 기쁘다”고 말했습니다.

삼성전자는 메모리 솔루션과 관련한 다양한 오픈소스 소프트웨어 개발을 위해 활발히 활동하는 한편 업계 파트너들과 협력을 확대하고 있습니다.

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