SK하이닉스가 3월 17일부터 21일(현지 시간)까지 미국 캘리포니아주 새너제이(San Jose)에서 열리는 ‘GTC(GPU Technology Conference) 2025’[관련링크]에 참가해, AI 시대를 선도하는 메모리 기술을 선보였다.

GTC는 엔비디아(NVIDIA)가 매년 개최하는 세계 최대 AI 전문 콘퍼런스다. 올해는 ‘What’s Next in AI Starts Here’라는 슬로건 아래 약 1,000개 이상의 세션과 300개 이상의 전시가 진행됐으며, AI 관련 최신 기술과 솔루션이 공유됐다.

▲ GTC 2025 행사장 내부 SK하이닉스 전시 부스

이번 행사에서 SK하이닉스는 ‘Memory, Powering AI and Tomorrow(메모리가 불러올 AI의 내일)’라는 주제로 전시 부스를 운영하며 ▲AI/DC(Data Center) ▲HBM* ▲온디바이스(On-Device) ▲오토모티브(Automotive) 등 네 가지 주요 영역에서 AI 혁신을 가속하는 메모리 제품들을 소개했다. 특히, HBM 섹션에서는 현재 개발 중인 HBM4 12단 모형을 공개하며 압도적인 기술 우위를 선보였다.

* HBM(High Bandwidth Memory): 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 기존 D램보다 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치, 고성능 제품. HBM은 1세대(HBM)-2세대(HBM2)-3세대(HBM2E)-4세대(HBM3)-5세대(HBM3E)-6세대(HBM4) 순으로 개발됨

▲ GTC 2025 행사장 내 SK하이닉스 전시 부스(AI/DC 섹션)

AI/DC 섹션에는 대규모 데이터 처리와 저장에 최적화된 기업용 SSD(Enterprise SSD, eSSD) ▲PEB110 ▲PS1010 ▲PE9010 등과 데이터센터용 DIMM* 제품인 ▲DDR5 RDIMM과 ▲MRDIMM, 세계 최고 사양의 그래픽 메모리 ▲GDDR7이 전시됐다. 또한, DDR5 기반의 CXL* 제품인 ▲CMM-DDR5과 AI 서버용 저전력 D램 모듈인 ▲SOCAMM* 등 차세대 AI 메모리도 함께 선보여 눈길을 끌었다. 회사는 LPDDR5X와 서버용 메모리 시장에서의 경쟁력을 바탕으로 SOCAMM 시장이 개화하는 시기에 맞춰 양산을 시작해 AI 메모리 포트폴리오를 확대해 나갈 계획이다.

* DIMM(Dual In-line Memory Module): 여러 개의 D램이 기판에 결합한 모듈
* CXL(Compute Express Link): 고성능 컴퓨팅 시스템에서 CPU/GPU, 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 인터페이스. 기존 메모리 모듈에 CXL을 적용하면 용량을 10배 이상 확장할 수 있음
* SOCAMM(Small Outline Compression Attached Memory Module): 기존의 서버용 메모리 모듈보다 더 작은 폼팩터를 가지면서 전력 효율이 높은 LPDDR5X 기반 차세대 메모리 모듈

HBM 섹션에서 가장 주목받은 제품은 단연 HBM4였다. 이번 행사에서 처음 공개된 SK하이닉스의 HBM4는 베이스 다이(Base Die) 성능을 대폭 개선하고, 전력 소모를 획기적으로 줄이는 방향으로 개발 중이다. 회사는 AI 메모리 솔루션인 HBM4를 선보이며 업계 선도적 위치를 더욱 공고히 할 것이라고 설명했다. 또한, 현존 최고 성능과 용량을 갖춘 HBM3E 12단 제품[관련기사]과 엔비디아의 ‘GB200 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(GB200 Grace Blackwell Superchip)’을 함께 전시해 시장에서의 경쟁 우위를 증명했다.

▲ GTC 2025 행사장 내부 SK하이닉스 전시 부스(온디바이스 섹션)

온디바이스 섹션에는 디바이스 자체에서 데이터 처리와 AI 연산을 수행할 수 있도록 최적화된 ▲LPDDR6 ▲LPCAMM2 ▲PCB01 ▲ZUFS 4.0 등의 고성능·저전력 메모리 솔루션들이 소개됐다.

▲ GTC 2025 행사장 내부 SK하이닉스 전시 부스(오토모티브 섹션)

오토모티브 섹션에서는 ▲HBM2E ▲LPDDR5 ▲UFS 3.1 ▲Gen4 SSD 등의 차량용 메모리 솔루션을 선보이며, 자율주행 및 미래 모빌리티 시대를 앞당길 혁신 기술을 제시했다.

이번 행사에서는 오프라인 전시 부스와 함께 온라인 방문객들을 위한 버추얼 부스(Virtual Booth)도 마련됐다. [관련링크] 회사는 지난해 성과와 함께 서버 솔루션, PS1012, GDDR7, CMM-DDR5 등의 주요 제품 정보를 웹 브로슈어로 제공하고, HBM, 1c DDR5*, Automotive 등의 혁신 솔루션을 소개하는 영상을 공개해 방문객들이 SK하이닉스의 지속적인 기술 리더십을 확인할 수 있게 했다.

* 10나노급 6세대(1c) 미세공정을 적용한 16Gb(기가비트) DDR5 D램. 10나노급 D램 공정 기술은 1x-1y-1z-1a-1b 순으로 개발돼 1c는 6세대다. 2024년 8월 SK하이닉스가 세계 최초로 개발에 성공했다.

▲ AI시대 HBM의 중요성에 대해 발표 중인 박정수 TL(HBM상품기획)

회사는 전시 외에도 발표 세션을 통해 업계 관계자들과 인사이트를 공유했다. 박정수 TL(HBM상품기획)은 ‘High-Bandwidth Memory: Backbone of High Performance Computing and AI(HBM: 고성능 컴퓨팅 및 AI의 핵심)’라는 주제로 발표를 진행하며, HBM 기술의 발전과 SK하이닉스의 독보적인 리더십을 강조했다.

▲ SK하이닉스의 차량용 메모리에 대해 발표 중인 김기홍 TL(Mobility사업)

김기홍 TL(Mobility사업)은 온라인 세션을 통해 ‘Preparing for the Future: Automotive Memory and Storage requirements(미래 전략: 차량용 메모리 및 스토리지 요구 사항)’라는 주제로 자동차 산업에서의 메모리 및 스토리지 특성과 SK하이닉스의 전략을 소개했다.

SK하이닉스는 “AI 기술이 급속도로 발전하는 가운데, 메모리 솔루션의 중요성도 더욱 커지고 있다”며, “이번 GTC 2025에서 AI 시대를 위한 최적의 메모리 솔루션을 선보이며 원팀 파트너십을 바탕으로 글로벌 AI 기업들과의 협력을 더욱 강화할 것”이라고 밝혔다.

SK하이닉스가 1월 7일(이하 현지시간)부터 10일까지 나흘간 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 IT/가전제품 전시회 ‘CES 2025(Consumer Electronics Show 2025)’에 참가했다.

올해 CES는 ‘연결하고, 해결하며, 발견하라: 뛰어들다(Connect, Solve, Discover: DIVE IN)’를 주제로 개최됐으며, 전 세계 글로벌 ICT 기업들의 기술력을 엿볼 수 있는 다양한 전시가 진행됐다.

SK하이닉스는 SK멤버사*와 함께 ‘혁신적인 AI 기술로 지속가능한 미래를 만든다(Innovative AI, Sustainable tomorrow)’를 주제로 전시관을 꾸미고, 지속가능한 미래를 위한 다양한 AI 메모리 기술력을 선보이며, SK의 미래 비전을 제시했다.

놀라운 기술력으로 CES 2025를 빛낸 SK 전시관(이하 SK관)을 함께 살펴보자.

* SK하이닉스, SK텔레콤, SKC, SK엔무브 등

지속가능한 미래, AI로 그리다

‘AI’와 ‘지속가능성’을 핵심 테마로 590여 평 규모의 전시관을 꾸민 SK는 AI 기술력을 활용해 개인의 생활과 공공 분야 서비스를 혁신하는 인프라 구축 모델을 선보이며, 지속가능한 미래를 만들겠다는 의지를 전시에 담아냈다.

SK관은 크게 ▲AI 데이터센터(Data Center, DC) ▲AI 서비스(Service) ▲AI 생태계(Eco-system)로 파트를 구성했다. 각 파트에서는 SK멤버사들의 최신 AI 기술과 AI를 활용한 다양한 서비스 및 시스템 등을 확인할 수 있었다.

SK관 외부에는 데이터의 최소 단위인 비트(bit)를 파도(Wave)처럼 형상화한 그래픽을 구현해 관람객들의 발길을 끌어모았다. 여기에는 데이터와 ICT 기술이 세상을 바꾸는 파도가 될 것이라는 의미를 담았다.

또한, AI 시대에서 핵심적인 역할을 하게 될 데이터센터를 형상화한 전시관에는 SK하이닉스의 AI 메모리 반도체를 비롯해 더욱 효율적이고 안정적인 데이터센터 운영을 위한 AI 솔루션들을 확인할 수 있었다.

우리가 일상생활에서 활용할 수 있는 다양한 AI 서비스와 함께, AI 전문 회사인 가우스랩스[관련기사]를 비롯해, SK멤버사들과 지속적인 협력 관계를 맺고 있는 글로벌 AI 파트너사(SGH, 람다, 앤트로픽, 퍼플렉시티 등)의 소식을 함께 전하기도 했다.

SK관을 방문한 관람객들은 “AI 구현을 위한 데이터센터 혁신 기술뿐만 아니라 AI 활용 방안 등에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있어 유익했다”고 소감을 밝혔다.

혁신적인 AI 기술력 선보인 SK하이닉스

SK하이닉스는 이번 CES 2025에서 ▲AI 데이터센터와 ▲AI 서비스 파트에 최신 AI 메모리 반도체 제품을 전시했다. 회사는 이와 관련해 “AI를 활용해 지속가능한 미래를 실현하려는 SK의 비전에 적극 동참하며, 이번에 전시된 혁신적인 AI 메모리 반도체 제품들은 SK의 비전을 실현하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.

1. 압도적 성능의 AI 메모리 반도체, 데이터센터를 혁신하다

AI 데이터센터 전시관에서 가장 먼저 눈길을 끄는 제품은 기업용 SSD(Enterprise SSD, 이하 eSSD)다. 대규모 데이터 처리와 저장에 최적화된 eSSD는 데이터센터의 핵심 구성요소로 최근, 데이터양이 기하급수적으로 증가하면서 중요성이 더 부각되고 있다.

▲ AI 데이터센터 전시관에 전시된 SK하이닉스와 솔리다임의 eSSD 제품군

▲ AI 데이터센터 전시관에 전시된 SK하이닉스와 솔리다임의 eSSD 제품군

▲ AI 데이터센터 전시관에 전시된 SK하이닉스와 솔리다임의 eSSD 제품군

▲ AI 데이터센터 전시관에 전시된 SK하이닉스와 솔리다임의 eSSD 제품군

▲ AI 데이터센터 전시관에 전시된 SK하이닉스와 솔리다임의 eSSD 제품군

▲ AI 데이터센터 전시관에 전시된 SK하이닉스와 솔리다임의 eSSD 제품군

이에, SK하이닉스는 176단 4D 낸드플래시(NAND Flash, 이하 낸드) 기반의 데이터센터 eSSD인 ▲PS1010 E3.S를 비롯해 ▲PE9010 M.2, 238단 4D 낸드 기반의 ▲PEB110 E1.S, QLC* 기반 61TB(테라바이트) 제품인 ▲PS1012 U.2* 등 압도적인 성능의 eSSD 제품을 선보였다.

* 낸드플래시는 한 개의 셀(Cell)에 몇 개의 정보(비트 단위)를 저장하느냐에 따라 SLC(Single Level Cell, 1개)-MLC(Multi Level Cell, 2개)-TLC(Triple Level Cell, 3개)-QLC(Quadruple Level Cell, 4개)-PLC(Penta Level Cell, 5개) 등으로 규격이 나뉨. 정보 저장량이 늘어날수록 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장할 수 있음
* U.2: SSD의 형태를 칭하는 폼팩터(FormFactor)의 일종으로 2.5인치 크기의 SSD로 주로 서버나 고성능 워크스테이션(Workstation)에서 사용됨. 대용량 저장과 높은 내구성이 특징

여기에는 자회사 솔리다임(Solidigm)이 작년 11월 개발한 ▲D5-P5336 122TB 제품도 포함됐다. 이 제품은 현존 최대 용량을 자랑하며, 높은 수준의 공간 및 전력 효율성까지 갖춰 AI 데이터센터 고객들로부터 큰 관심을 받았다.

▲ SK 전시관에 전시된 HBM3E 16단 제품

▲ SK 전시관에 전시된 HBM3E 16단 제품

▲ 엔비디아(NVIDIA)의 GB200에 적용된 HBM3E

고도화된 AI 구현을 지원하는 대용량 메모리 제품도 소개했다. SK하이닉스는 최근 AI 메모리 제품으로 많은 관심을 받는 HBM*의 최신 제품인 ▲16단 HBM3E를 공개했다. 이 제품은 1.2TB 이상의 대역폭과 48GB(기가바이트)의 용량을 갖춘 현존 최고 사양의 HBM으로 업계 관계자와 관람객으로부터 큰 관심과 호응을 얻었다.

* HBM(High Bandwidth Memory): 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 기존 D램보다 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치, 고성능 제품. HBM은 1세대(HBM)-2세대(HBM2)-3세대(HBM2E)-4세대(HBM3)-5세대(HBM3E) 순으로 개발됨. HBM3E는 HBM3의 확장(Extended) 버전

▲ GDDR6-AiM과 AiMX

이와 함께, 데이터센터용 DIMM* 제품군인 ▲DDR5 RDIMM과 ▲MRDIMM* 등도 선보였다. 2024년, SK하이닉스는 업계 최초로 10nm 공정의 6세대 기술(1cnm)을 기반으로 한 DDR5를 개발했으며, 이 기술이 적용된 DDR5 RDIMM은 기존 제품 대비 동작 속도는 11%, 전력 효율은 9% 향상된 제품이다.

* DIMM(Dual In-line Memory Module): 여러 개의 D램이 기판에 결합한 모듈
* MRDIMM(Multiplexer Ranks Dual In-line Memory Module): DIMM 제품 중에서도, 모듈의 기본 정보처리 동작 단위인 랭크(Rank) 2개가 동시 작동되어 속도가 향상된 제품

▲ CMM-DDR5와 CMM-Ax

▲ CMM-DDR5와 CMM-Ax

차세대 인터페이스로 주목받는 DDR5 기반의 CXL* 제품으로 최대 128GB의 개별 용량과 초당 35GB의 대역폭을 자랑하는 ▲CMM-DDR5* 역시 큰 관심을 받았다. 부스에서는 카드 형태의 CXL 메모리 제품인 ▲CMM-Ax의 모습도 확인할 수 있었다. CMM-Ax는 내부에 NMP(Near Memory Processing) 장치를 탑재해 연산 기능을 더한 제품으로, 최대 512GB 용량과 초당 76.8GB 대역폭의 압도적인 성능을 보인다.

* CXL(Compute Express Link): 고성능 컴퓨팅 시스템에서 CPU/GPU, 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 인터페이스. 기존 메모리 모듈에 CXL을 적용하면 용량을 10배 이상 확장할 수 있음
* CMM-DDR5: CXL 기술을 적용한 DDR5 기반 메모리 모듈로, 기존 대비 대역폭을 50% 확장하고 메모리 용량을 두 배로 늘려 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI 응용에서 탁월한 성능을 발휘함. SK하이닉스의 CMM-DDR5는 AI 추론 및 인메모리 데이터베이스(DB) 환경에서 데이터 접근 속도와 자원 활용을 최적화해 데이터 처리 효율을 크게 높임

▲ GDDR6-AiM과 AiMX

부스에서는 PIM* 제품군 역시 찾아볼 수 있었다. 초당 16Gb(기가비트)의 속도로 데이터를 처리하는 GDDR6에 연산기능을 더한 ▲GDDR6-AiM은 CPU/GPU와 함께 사용할 경우, 특정 조건에서 연산 속도가 최대 16배 이상 빨라지는 제품이다. 또한 가속기 카드 제품인 ▲AiMX*를 전시하며, AI 데이터센터를 혁신하는 ‘풀 스택 AI 메모리 프로바이더(Full Stack AI Memory Provider)’로서의 면모를 뽐냈다.

* PIM(Processing-In-Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 더해 인공지능(AI)과 빅데이터 처리 분야에서 데이터 이동 정체 문제를 풀 수 있는 차세대 기술
* AiMX(AiM based Accelerator): GDDR6-AiM 칩을 사용해 대규모 언어 모델(Large Language Model, 대량의 텍스트 데이터로 학습하는 인공지능으로 챗GPT가 이에 해당)에 특화된 SK하이닉스의 가속기 카드 제품

2. 일상 속 AI의 발견, ‘온디바이스 AI’

SK하이닉스는 데이터센터용 AI 메모리 제품에 이어 일상에서 사용하는 디바이스에 최적화된 온디바이스 AI* 제품들도 선보였다. LPCAMM2, ZUFS 4.0, PCB01 등 혁신적인 제품들은 전시 내내 많은 관람객의 이목을 끌었다.

* 온디바이스(On-Device) AI: 물리적으로 떨어진 서버의 연산을 거치지 않고 기기 자체에서 AI 기능을 구현하는 기술. 스마트폰 기기가 자체적으로 정보를 수집하고 연산하기 때문에 AI 기능의 반응 속도가 빨라지고 사용자 맞춤형 AI 서비스 기능도 강화되는 장점이 있음

▲ LPCAMM2

▲ LPCAMM2

먼저, 저전력, 고성능, 모듈 방식으로 구현한 ▲LPCAMM2*는 여러 개의 LPDDR5X*를 하나로 묶은 모듈로 기존 SODIMM* 두 개를 하나로 대체하는 성능을 제공한다. 저전력 특성에 더해, 공간 절약까지 가능해 최근 온디바이스 AI 제품으로 주목받고 있다.

* LPCAMM2(Low-Power Compression Attached Memory Module): 데스크톱/노트북/태블릿용 메모리를 차세대 모듈 규격(CAMM)에 맞춰 개발한 제품. 기존 모듈 대비 단면 구성으로 두께가 반으로 줄고, 고용량 저전력의 특성을 지니고 있음
* LPDDR5X: 스마트폰과 태블릿 등 모바일용 제품에 들어가는 D램 규격으로, 전력 소모량을 최소화하기 위해 저전압 동작 특성을 갖고 있음. 규격 명에 LP(Low Power)가 붙으며, 최신 규격은 LPDDR 7세대(5X)로 1-2-3-4-4X-5-5X 순으로 개발됨. LPDDR5T는 SK하이닉스가 최초 개발한 버전으로, 8세대 LPDDR6가 업계에 공식 출시되기 전 7세대인 LPDDR5X의 성능을 업그레이드한 제품
* SODIMM(Small Outline DIMM): PC에서 사용되는 초소형 모듈로 전체 길이가 짧음

▲ ZUFS

▲ ZUFS

함께 전시된 ▲ZUFS* 4.0은 스마트폰에서 온디바이스 AI를 구현하는 데 최적화된 낸드 솔루션으로, 업계 최고 성능을 자랑한다. 기존 UFS와 달리, 데이터를 용도와 사용 빈도에 따라 다른 공간에 저장해 스마트폰 OS의 동작 속도와 저장 장치의 관리 효율성을 높인다는 특징이 있다. SK하이닉스는 이 제품 사용 시, 장시간 사용 환경에서 기존 UFS 대비 앱 실행 시간이 약 45% 개선되며, 성능 저하에 따른 제품 수명이 40% 늘어난 것을 확인했다.

* ZUFS(Zoned Universal Flash Storage): 디지털카메라, 휴대전화 등 전자제품에 사용되는 플래시 메모리 제품인 UFS의 데이터 관리 효율이 향상된 제품

▲ PCB01

▲ PCB01

▲PCB01은 온디바이스 AI PC에 최적화된 고성능 PCIe 5세대 SSD 제품이다. 연속 읽기 속도는 초당 14GB, 연속 쓰기 속도는 초당 12GB로 업계 최고 수준의 속도를 자랑한다. 또한, 전력 효율 역시 이전 세대 대비 30% 이상 개선되며 대규모 AI 연산 작업의 안정성을 제공한다.

이처럼 SK하이닉스는 CES 2025를 통해 데이터센터와 온디바이스 AI를 포괄하는 다양한 제품을 선보이며 기술의 폭넓은 적용 가능성을 제시했다. 회사는 “CES 2025에서 선보인 압도적인 성능의 AI 메모리 제품들을 통해 명실공히 ‘풀 스택 AI 메모리 프로바이더’의 면모를 선보였으며, AI 분야의 리더십을 확고히 다졌다”고 평가하며, “앞으로도 지속가능한 미래를 위해 AI 혁신을 지속적으로 추진할 것”이라고 밝혔다.

SK하이닉스가 세계 최고층인 321단 1Tb(테라비트) TLC(Triple Level Cell)* 4D 낸드 플래시를 양산하기 시작했다고 21일 발표했다.

SK하이닉스는 “당사는 2023년 6월에 직전 세대 최고층 낸드인 238단 제품을 양산해 시장에 공급해 왔고, 이번에 300단을 넘어서는 낸드도 가장 먼저 선보이며 기술 한계를 돌파했다”며, “내년 상반기부터 321단 제품을 고객사에 공급해 시장 요구에 대응해 나갈 것”이라고 밝혔다.

SK하이닉스는 이번 제품 개발 과정에서 생산 효율이 높은 ‘3-플러그(Plug)*’ 공정 기술을 도입해 적층 한계를 극복했다. 이 기술은 세 번에 나누어 플러그 공정을 진행 한 후, 최적화된 후속 공정을 거쳐 3개의 플러그를 전기적으로 연결하는 방식이다. 이 과정에서 저변형* 소재를 개발하고 플러그 간 자동 정렬(Alignment) 보정 기술을 도입했다. 이와 함께, 회사 기술진은 이전 세대인 238단 낸드의 개발 플랫폼을 321단에도 적용해 공정 변화를 최소화함으로써 이전 세대보다 생산성을 59% 향상시켰다.

이번 321단 제품은 기존 세대 대비 데이터 전송 속도는 12%, 읽기 성능은 13% 향상됐다. 또, 데이터 읽기 전력 효율도 10% 이상 높아졌다. SK하이닉스는 321단 낸드로 AI향 저전력 고성능 신규 시장에도 적극 대응해 활용 범위를 점차 넓혀갈 계획이다.

SK하이닉스 최정달 부사장(NAND개발 담당)은 “당사는 300단 이상 낸드 양산에 가장 먼저 돌입하면서 AI 데이터센터용 SSD, 온디바이스 AI 등 AI 스토리지(Storage, 저장장치) 시장을 공략하는 데 유리한 입지를 점하게 됐다”며, “이를 통해 당사는 HBM으로 대표되는 D램은 물론, 낸드에서도 초고성능 메모리 포트폴리오를 완벽하게 갖춘 ‘풀스택(Full Stack) AI 메모리 프로바이더(Provider)’로 도약할 것”이라고 말했다.

▲ SC 2024에 참여한 SK하이닉스 부스

SK하이닉스가 17일부터 22일까지(미국시간) 미국 조지아주 조지아 월드 콩그레스 센터(Georgia World Congress Center)에서 열린 ‘슈퍼컴퓨팅 2024(Super Computing 2024, 이하 SC 2024)’에 참가해 HPC와 AI를 위한 최첨단 솔루션을 선보였다.

SC 2024는 1988년부터 매년 열리는 HPC 분야의 대표적 글로벌 콘퍼런스로, HPC와 AI 기술의 최신 동향을 공유하고 업계 전문가들이 교류하는 행사다.

올해 SK하이닉스는 ‘MEMORY, THE POWER OF AI’를 주제로 전시를 열어, HPC·AI 제품 시연과 함께 첨단 메모리와 스토리지 기술에 대한 발표를 진행했다. 회사는 이번 행사를 통해 SK하이닉스의 축적된 기술력을 선보이며 글로벌 시장에서의 AI 리더십을 입증했다.

AI 데이터센터 기술의 미래를 선도하는 솔루션

SK하이닉스는 글로벌 AI 메모리 시장에서의 기술 리더십을 보여주는 다양한 제품을 전시했다. 데이터센터 솔루션 섹션에서는 ▲HBM3E ▲DDR5 Server DIMM ▲Enterprise SSD 등 회사의 핵심 제품을 선보였다.

▲ 데이터센터 솔루션 섹션에 전시된 HBM3E

▲ 데이터센터 솔루션 섹션에 전시된 DDR5 Server DIMM

▲ 데이터센터 솔루션 섹션에 전시된 Enterprise SSD

데이터 처리 성능이 향상된 차세대 메모리 HBM3E가 전시되어 관람객들의 눈길을 끌었다. HBM3E[관련기사]는 현존하는 HBM* 제품 중 최대 용량인 36GB를 구현한 신제품으로, AI 메모리 시장을 선도하는 기술력을 통해 주요 고객사와의 협력을 한층 강화하고 있다. AI 반도체 제조사들이 점점 더 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 고용량 HBM이 필요함에 따라, SK하이닉스는 지난 9월 업계 최초로 12단 적층 D램 양산을 시작하며 반도체 시장 변화에 빠르게 대응했다.

* HBM(High Bandwidth Memory): 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 기존 D램보다 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치, 고성능 제품. HBM은 1세대(HBM)-2세대(HBM2)-3세대(HBM2E)-4세대(HBM3)-5세대(HBM3E) 순으로 개발됨. HBM3E는 HBM3의 확장(Extended) 버전.

이와 함께, 회사는 DDR5 RDIMM(1cnm)을 공개해 큰 관심을 끌었다. 이 제품은 차세대 미세화 공정이 적용된 D램으로, 전력 효율이 높아져 데이터센터 전력 비용 절감에 기여할 것으로 기대된다. 또한 회사는 고성능 서버용으로 설계된 다양한 DDR5 모듈의 DDR5 MCRDIMM*과 DDR5 3DS RDIMM 등의 제품군을 소개했다.

* MCRDIMM(Multiplexer Combined Ranks Dual In-line Memory Module): 여러 개의 D램이 기판에 결합된 모듈 제품으로, 모듈의 기본 정보처리 동작 단위인 랭크(Rank) 2개가 동시 작동되어 속도가 향상된 제품

이외에도 SK하이닉스는 기존 출시한 초고성능 PCIe* 5세대 제품 PS1010과 더불어, 데이터센터용 PCIe 5세대 eSSD(Enterprise SSD) 신제품 PEB110을 공개했다. PCIe 5세대 기술은 이전 세대보다 대역폭이 두 배로 넓어져 더 빠른 데이터 전송 속도를 제공하며, PEB110은 이를 통해 전력 효율과 성능이 크게 개선됐다.

* PCIe(Peripheral Component Interconnect express): 디지털 기기의 메인보드에서 사용하는 직렬 구조의 고속 입출력 인터페이스

HPC·AI 혁신 솔루션 한 자리에… 미래 기술로 성능 혁신을 보여주다

HPC·AI 솔루션 섹션에서는 차세대 메모리 기술을 통한 데이터 처리와 응용 성능 향상을 실감할 수 있도록 다양한 고성능 솔루션을 시연했다.

▲ HPC·AI 솔루션 섹션에서 시연 중인 CMM-DDR5

▲ HPC·AI 솔루션 섹션에서 시연 중인 PIM(AiMX)

SK하이닉스는 이번 행사에서 차세대 메모리 기술인 CXL(Compute Express Link)*을 적용한 CMM-DDR5*를 선보였다. CXL 메모리는 여러 컴퓨팅 장치가 메모리를 공유하여 데이터 전송 속도와 자원 활용도를 높이는 기술로, HPC와 AI 응용에 필요한 메모리 용량 확장을 지원한다. 이러한 CXL 메모리 기술이 적용된 CMM-DDR5 데모에서는 Intel® Xeon® 6 프로세서가 장착된 서버 플랫폼을 사용해 AI 데이터 처리 작업을 더 빠르게 수행하는 사례를 소개해 큰 호응을 얻었다.

* CXL(Compute Express Link): 고성능 컴퓨팅 시스템에서 CPU/GPU, 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 인터페이스. 기존 메모리 모듈에 CXL을 적용하면 용량을 10배 이상 확장할 수 있음
* CMM-DDR5: CXL 기술을 적용한 DDR5 기반 메모리 모듈로, 기존 대비 대역폭을 50% 확장하고 메모리 용량을 두 배로 늘려 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI 응용에서 탁월한 성능을 발휘함. SK하이닉스의 CMM-DDR5는 AI 추론 및 인메모리 데이터베이스(DB) 환경에서 데이터 접근 속도와 자원 활용을 최적화해 데이터 처리 효율을 크게 높임

또한 회사는 PIM*기술을 활용한 AiMX*를 통해 최신 언어 모델인 LLaMA-3 70B의 실시간 처리 성능을 시연했다. 데이터센터의 언어 모델 서비스는 여러 사용자의 요청을 동시에 처리하는 방식으로 GPU 효율을 개선하고 있으나, 동시에 처리할 요청이 많아짐에 따라 이 과정에서 발생하는 결과물인 생성 토큰의 길이가 증가하여 GPU 효율이 낮은 Attention Layer*의 연산량이 커지는 문제가 있다. 이번에 공개된 SK하이닉스의 AiMX는 연산을 가속해 데이터 처리 속도를 높이고 전력 소모를 줄임으로써, 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 고성능·저전력 솔루션으로서의 강점을 보여줬다.

* PIM(Processing-In-Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 더해 인공지능(AI)과 빅데이터 처리 분야에서 데이터 이동 정체 문제를 풀 수 있는 차세대 기술
* AiMX(AiM based Accelerator): GDDR6-AiM 칩을 사용해 대규모 언어 모델(Large Language Model, 대량의 텍스트 데이터로 학습하는 인공지능으로 챗GPT가 이에 해당)에 특화된 SK하이닉스의 가속기 카드 제품
* Attention Layer: 입력 데이터의 각 부분에 가중치를 부여하여 관련 정보에 더 집중하게 하는 메커니즘으로 언어모델에서 사용되는 핵심 알고리즘

▲ HPC·AI 솔루션 섹션에서 시연 중인 CXL Pooled Memory(Niagara 2.0)

▲ HPC·AI 솔루션 섹션에서 시연 중인 Computational SSD

나이아가라(Niagara) 2.0 데모에서는 CXL Pooled Memory* 솔루션을 활용해 거대언어모델(LLM) 추론 서비스에서 발생하는 LLM 모델 스위칭* 오버헤드를 개선하는 방안을 선보였다. 이 솔루션은 GPU 메모리 부족으로 인해 불가피하게 발생하는 LLM 모델 스위칭 오버헤드를 줄여 추론 시간을 단축할 수 있음을 보였다.

* Pooled Memory: 여러 개의 CXL 메모리를 묶어 풀(Pool)을 만들어 여러 호스트가 효과적으로 용량을 나누어 사용하여 전반적인 메모리 사용률을 높이는 기술
* LLM 모델 스위칭: GPU 메모리상의 기존 LLM 모델을 삭제하고 사용자의 요청에 맞는 LLM 모델을 load 하는 기능

SSD 시연에서는 Checkpoint Offloading SSD 솔루션을 활용해 체크포인팅(Checkpointing)* 기술을 효과적으로 지원함으로써, LLM 학습 시스템에서 발생하는 장애로 인한 자원 및 비용 낭비를 줄이고 학습 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

* 체크포인팅(Checkpointing): 학습 과정 중 특정 시점의 모델 파라미터와 관련 주요 데이터를 저장하여 시스템 장애 발생 시 저장된 특정 시점에서 학습을 재시작할 수 있도록 지원하는 기술

▲ HPC·AI 솔루션 섹션에 전시된 Object-based Computational Storage

▲ HPC·AI 솔루션 섹션에 전시된 Near-Memory Processing

SK하이닉스는 미국 로스앨러모스 국립연구소(Los Alamos National Laboratory, 이하 LANL)*와 협업하여 개발한 객체 기반 연산 스토리지(Object-based Computational Storage, OCS)* 기술을 활용해 필요한 데이터만 분석 서버로 전송함으로써 HPC 환경의 데이터 병목 현상을 개선하는 데모를 선보였다. 또한, 대규모 데이터 처리에서 성능을 크게 향상시킬 수 있는 HBM 기반 NMP(Near-Memory Processing)* 기술도 함께 소개했다.

* LANL(Los Alamos National Laboratory): 미국 에너지부 산하 국립연구소로 국가안보와 핵융합 분야를 비롯해 우주탐사 등 다양한 분야의 연구를 하는 곳으로 특히 2차 세계대전 당시 맨해튼 프로젝트에 참여해 세계 최초로 핵무기를 개발한 곳
* 객체 기반 연산 스토리지(Object-based Computational Storage, OCS): 데이터 분석을 위해 설계된 컴퓨팅 스토리지 솔루션으로, 데이터 인식 기능을 통해 컴퓨팅 노드의 도움 없이 독립적으로 분석 작업을 수행할 수 있음. 이 기술은 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 대규모 데이터의 효율적 처리를 가능하게 함
* NMP(Near-Memory Processing): CPU-메모리 간 데이터 이동 시 발생하는 병목 현상을 해결하고, 처리 성능 향상을 위해 연산 기능을 메인 메모리 옆으로 이동하는 메모리 아키텍처

발표 세션에서 차세대 HPC·AI 기술 비전 제시

▲ SC 2024에 참석해 발표를 진행한 SK하이닉스 박정안 TL(Sustainable Computing)

▲ SC 2024에 참석해 발표를 진행한 SK하이닉스 김종률 팀장(AI System Infra)

SK하이닉스는 이번 행사에서 주요 연사로 나서 자사의 기술 비전과 차세대 솔루션을 공유했다. 박정안 TL(Sustainable Computing)은 LNAL와 공동 개발한 객체 기반 연산 스토리지(Object-based Computational Storage, OCS) 표준화에 대해 발표했다. 박 TL은 “SK하이닉스의 OCS는 추가적인 컴퓨팅 자원 없이도 데이터 저장 장치가 스스로 분석을 수행해 기존보다 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 한다”고 밝혔다.

또한 김종률 팀장(AI System Infra)은 ‘HPC·AI 시스템을 위한 메모리와 스토리지의 힘’을 주제로, SK하이닉스의 최신 연구 성과를 기반으로 한 메모리와 스토리지 기술을 소개했다. 김 팀장은 HPC·AI 시스템에 적용할 수 있는 CXL 메모리와 HBM 기반의 Near-Memory Processing 기술 및 CXL Pooled Memory 기반의 데이터 공유 기술에 대한 연구 결과와 기술 인사이트를 소개하였다.

뉴스룸에서는 이처럼 급변하는 환경 속에서 SK하이닉스가 ‘글로벌 No.1 AI 메모리 기업’의 위상을 얻게 된 배경과 경쟁력에 대해 진단하고, 앞으로 나아가야 할 방향에 대해 논의하기 위해 SK하이닉스 신임임원들을 초청해 좌담회를 진행했다.

이 자리에는 ‘뉴스룸 2024 임원 인터뷰 시리즈[관련기사]’에 함께한 권언오 부사장(HBM PI), 길덕신 부사장(소재개발), 김기태 부사장(HBM S&M), 손호영 부사장(Adv. PKG개발), 오해순 부사장(낸드 Advanced PI), 이동훈 부사장(321단 낸드 PnR), 이재연 부사장(Global RTC)이 참석했다. 좌담회 사회는 원정호 부사장(Global PR)이 맡았다.

▲ 좌담회에 참석한 SK하이닉스 임원들. 왼쪽부터 권언오 부사장(HBM PI), 김기태 부사장(HBM S&M), 이동훈 부사장(321단 낸드 PnR), 오해순 부사장(낸드 Advanced PI), 길덕신 부사장(소재개발), 손호영 부사장(Adv. PKG개발), 이재연 부사장(Global RTC)

▲ 왼쪽부터 이재연, 원정호(Global PR), 권언오, 이동훈 부사장(첫 번째 사진), 손호영, 오해순 부사장(두 번째 사진) 길덕신, 김기태 부사장(세 번째 사진)

AI 시대를 이끌어가는 SK하이닉스의 경쟁력은 어디서 왔나?

① 시장이 열리기 전부터 HBM에 대한 장기간 끈질긴 연구개발과 투자
② 고객에 대한 깊은 이해와 긴밀한 협업
③ 분야 간 벽이 허물어지는 이종 융합의 미래 준비

SK하이닉스는 지난 3월부터 AI 메모리인 HBM 5세대 제품 HBM3E를 세계 최초로 양산하며 시장을 이끌어가고 있다. 또 회사는 다음 세대 제품인 HBM4의 양산 시점을 내년으로 앞당기고 글로벌 투자와 기업간 협력을 통해 차세대 기술력을 확보해 나가는 등 AI 메모리 업계 위상을 강화하고 있다. 좌담회에서는 SK하이닉스가 선도적인 입지를 다지게 된 배경에 대한 논의부터 진행됐다.

▲ 권언오 부사장

권언오: “시장이 열리기 전부터 오랜 시간 동안 끈질기게 이어져 온 AI 메모리에 대한 투자와 연구가 회사 성장의 밑거름이 됐다. 이를 바탕으로 우리는 AI 인프라에 필수적인 HBM과 함께, 다양한 분야에서 쓰이게 될 고성능 메모리를 개발하는 등 기술력과 양산 노하우를 선제적으로 확보하면서 탄탄하게 경쟁력을 축적해 올 수 있었다.”

김기태: “항상 고객과의 최접점에서 협업을 하고, 고객에 대한 높은 이해도를 기반으로 그들의 요구사항을 충족시키는 것이 SK하이닉스의 강점이다. 또, HBM을 적기에 공급하면서 대규모 양산 경험을 보유한 것도 우리가 높은 신뢰를 받는 이유라고 볼 수 있다.”

손호영: “HBM의 성공은 고객과의 협력은 물론, 내부 부서간 협업 과정에서도 이전보다 열린 방식으로 일해왔기에 가능했던 일이다. 앞으로 더 다양해질 시장의 요구에 부응하려면 고객과 한 차원 더 높은 협력 관계를 맺고, 메모리와 시스템, 전공정과 후공정의 경계가 허물어지는 이종간 융합을 위한 협업을 준비해야 한다.”

이어 고용량 낸드 솔루션에 대해서도 이야기가 오갔다.

▲ 이동훈 부사장

이동훈: “AI에 필요한 대량의 데이터를 축적하기 위해서는 낸드 기반의 고용량 SSD 제품이 필수적이다. SK하이닉스는 낸드의 초고층 데이터 저장 영역을 안정적으로 구현하는 멀티 플러그(Multi-Plug) 기술과 제품 크기를 줄여 생산성을 높여주는 올(All) PUC(Peri. Under Cell) 기술 등을 업계에서 가장 먼저 확보해 이 분야 경쟁력을 높이고 있다.”

오해순: “낸드 적기 개발은 물론 원가 경쟁력 측면에서도 SK하이닉스는 세계 최고 수준이 됐다. 우리는 낸드 분야에서도 고객의 다양한 요구에 맞춰줄 수 있는 역량을 갖춰나가고 있다.”

AI 인프라의 핵심인 메모리, 향후 중요성 더 커질 전망

AI 메모리가 이처럼 각광을 받게 된 데 대해 임원들은 HBM, CXL*, eSSD*, PIM* 등 고성능 솔루션들이 기존 메모리의 데이터 병목 현상을 해결하고, AI의 동작 속도를 높여주고 있기 때문이라고 진단했다. 또 이들은 앞으로 AI 활용 분야가 더 확대되면 고성능·고용량 메모리 수요는 계속 증가할 것이라고 입을 모았다.

* CXL(Compute eXpress Link): 메모리와 다른 장치들(로직, 스토리지 등)을 연결하는 인터페이스를 하나로 통합해 효율성을 높이고 고대역폭과 고용량을 구현해 주는 기술
* eSSD(enterprise Solid State Drive): 낸드와 컨트롤러가 결합된 스토리지 솔루션 제품이 SSD이며, eSSD는 기업용 SSD를 의미함
* PIM(Processing-In-Memory): 메모리에 프로세서의 연산 기능을 탑재한 차세대 지능형 메모리

김기태: “생성형 AI 기술이 교육, 의료 등 공공 서비스뿐만 아니라 B2C 시장에서 주요 소비자층 분석, 상품·서비스 개발 및 마케팅, 공급망 관리에까지 폭넓게 활용되고 있어 메모리의 활용도는 더욱 높아질 것으로 보고 있다.”

▲ 길덕신 부사장

길덕신: “생성형 AI 기술 자체도 중요하지만 이 기술을 얼마나 많은 응용 분야에 접목해 소비자에게 제공할 수 있는지가 중요하다. 향후 온디바이스, 자율주행, 그리고 로봇 산업과 AI간 융합이 반도체 시장의 변화와 성장을 주도하게 될 것이다.”

이동훈: “AI 기술이 더 발전하게 되면 메타버스가 실제 현실에 가까울 정도로 고도화되는 미래도 생각해볼 수 있다. 빅테크 기업들이 이 분야를 선점하려는 과정에서 여기에 탑재되는 메모리 수요가 커질 수 있다.”

▲ 오해순 부사장

AI 산업이 확장되면서 새로운 메모리 시장이 열리고 있다는 분석도 나왔다.

오해순: “그동안 AI 산업에서 낸드에 대한 주목도가 높지 않았지만 대용량 AI 서버 수요가 늘면서 eSSD와 같은 낸드 솔루션이 각광받기 시작했다. 여러 분야에서 신시장이 열리고 있는 만큼, 다양한 메모리 제품들이 주목받고 있는 상황이다.”

손호영: “당초에는 AI 메모리 시장이 지금과 같은 양상으로 전개될지 예견하기 어려웠다. 지금은 업계가 다양한 미래 가능성을 고려해 고객 맞춤형 메모리 솔루션을 확보하는 데 집중하고 있다.”

이재연: “차별화된 기술력을 갖추기 위해 기존 메모리의 한계를 뛰어넘는 이머징(Emerging) 메모리에 대한 관심도 커지고 있다. 특히 기존 D램의 고속 성능과 낸드의 고용량 특성을 동시에 갖춘 MRAM(자기 저항 메모리)*, RRAM(저항 변화 메모리)*, PCM(상변화 메모리)* 등이 주목받고 있다.”

* MRAM(Magnetic Random Access Memory): 자기(磁氣) 스핀의 운동 방향에 따라 소자의 저항이 바뀌는 현상을 이용해 데이터의 저장 유무를 구분하는 메모리
* RRAM(Resistive RAM): 소자 내 필라멘트에 전압을 가해 생기는 저항차에 따라 데이터를 저장하는 메모리
* PCM(Phase-Change Memory): 특정 물질에 전압을 가하면 상태(Phase)가 변하는 현상을 이용해 데이터를 저장하는 메모리

미래 시장 변화에 따른 SK하이닉스의 우선 과제는?

미래 산업과 기술 변화상에 대해 선제적으로 대응하기 위해 회사가 주목해야 할 부분에 대해서도 임원들은 다양한 의견을 제시했다. 우선, 기술 우위를 지키기 위해 고객관계 강화, 글로벌 협력이 중요하다는 의견이 나왔다.

▲ 김기태 부사장

김기태: “AI 서비스가 다변화해도 지금의 폰노이만 방식(로직 반도체와 메모리가 분리된 형태)의 컴퓨팅 구조가 지속될 때까지는 메모리에 요구되는 최우선 스펙은 ‘속도’와 ‘용량’이 될 것이다. SK하이닉스가 HBM을 비롯해 AI 메모리 기술 우위를 유지하려면 전공정의 설계·소자·제품 경쟁력뿐만 아니라 현재 독보적인 역량을 확보한 후공정의 고단 적층 패키징 기술력도 계속 강화해야 한다.

또, 현재 시장 상황을 보면, 빅테크 고객들이 AI 시장 주도권을 확보하기 위해 신제품 출시 시점을 앞당기고 있다. 이에 맞춰 우리는 차세대 HBM 제품 등을 적기에 공급할 수 있도록 올해에 이어 내년까지의 계획을 미리 논의하는 중이다.”

권언오: “다음 세대 제품인 HBM4는 메모리에 로직 반도체 공정을 도입하는 첫 제품이 될 것이다. 신공정을 도입하는 일은 고객들이 원하는 수준 이상의 스펙을 구현하는 것 외에도, 관련 업계와의 협업으로 이어져 새로운 기회를 만들어줄 것으로 전망된다.”

▲ 손호영 부사장

손호영: “기존 메모리의 성능을 높이고, 메모리와 비메모리 등 이종 간 집적을 구현하려면 어드밴스드 패키징 기술을 고도화해야 한다. 이를 위해서는 다양한 분야의 글로벌 산학연(産學硏) 주체들과 함께 기존 메모리 분야에서부터 융복합 반도체에 이르기까지 협력을 강화해야 한다.”

이와 함께, 소재 개발을 통한 품질 강화, AI용 고성능 낸드 기술력 제고, 차세대 메모리 연구개발 등에 대해서도 임원들은 중요성을 강조했다.

길덕신: “새롭게 등장하는 AI와 반도체 시장을 예의주시하고, 급변하는 상황에 유연하게 대응할 수 있는 개발 환경을 조성해야 한다. 반도체 소재의 혁신을 통해 공정 단순화, 불량률 제어, UPH(Unit Per Hour, 라인에서 시간당 생산하는 제품의 수량) 등을 개선하고, 최근 중요성이 커지고 있는 패키징 분야에서는 수율과 방열 특성을 높여 제품 성능과 품질을 강화하는 소재를 개발하는 것이 중요하다.”

이동훈: “기하급수적으로 늘어나는 데이터를 제한된 공간 안에 최대한 많이, 작은 전력으로 저장하는 능력이 중요해지고 있다. 이를 위해서는 고용량·저전력 eSSD가 필수적이며, 여기에 들어가는 낸드에 300단 이상의 초고층 저장영역을 구현할 때 필요한 성능·품질·신뢰성을 확보해야 한다.”

오해순: “고용량에 특화돼 있으면서 읽기/쓰기 속도까지 보완한 QLC(Quadruple Level Cell)* 기술은 TCO(총소유비용) 절감이라는 장점을 가지고 있어 최근 AI 서버에서 QLC 기반 eSSD 사용량이 증가하고 있다. 관련 시장을 공략하기 위해 적기에 제품을 개발하도록 힘쓸 것이다.”

* 낸드 셀 한 개의 용량이 1bit면 SLC(Single Level Cell), 2bit는 MLC(Multi Level Cell), 3bit는 TLC(Triple Level Cell), 4bit는 QLC(Quadruple Level Cell)

▲ 이재연 부사장

이재연: “우리가 예상하는 변화가 먼 미래에 일어날지, 곧바로 눈 앞의 현실이 될지 예측하기 어려울 정도로 글로벌 환경이 빠르게 변하고 있다. 앞서 언급한 MRAM, RRAM, PCM 외에도 우리는 초고속·고용량·저전력 특성을 동시에 지닌 SOM(Selector Only Memory)*, Spin Memory*, Synaptic Memory* 등 이머징 메모리에 주목하고 있으며, 앞으로도 다양한 미래 기술에 대한 연구개발을 지속 강화할 필요가 있다.”

* SOM(Selector-Only Memory): 기존 메모리의 캐패시터(저장영역)와 트랜지스터(제어영역)(=셀렉터) 기능을 단일 소자에 구현한 메모리로, 기존 PCM의 미세공정 한계를 극복할 수 있음

* Spin Memory: 전자가 갖는 스핀 운동 특성을 응용해 데이터의 저장 유무를 구분하는 메모리로, 대표적으로 MRAM이 있음

* Synaptic Memory: 인공 신경망 소자를 기반으로 한 메모리로, 인간 두뇌와 유사한 고효율 컴퓨팅 구조를 구현해 기존 컴퓨팅 구조(직렬 처리 방식)의 한계인 데이터 병목 현상 등을 해결함

▲ 2024년 과학기술진흥유공자 장관표창 전수식에 참여한 Solution개발 김진수 팀장(슬라이드 두 번째 사진, 첫 째줄 왼쪽에서 세 번째)

“이번 수상은 반도체 솔루션 제품 개발팀과 검증 부서들이 원 팀(One Team)으로 이룬 성과입니다. 저 혼자만의 성과가 아닌 만큼, 치열한 개발 과정을 함께한 우리 구성원들과 기쁨을 나누고 싶습니다. 이번 수상을 동력 삼아 업계를 선도하는 기술 혁신을 이어가도록 하겠습니다.”

지난 5월 3일, 서울 양재 엘타워에서 개최된 ‘2024년 과학기술진흥유공자 장관표창’ 전수식에서 SK하이닉스 Solution개발 김진수 팀장이 과학기술정보통신부장관 표창을 수상했다. 김 팀장은 2012년 SK하이닉스에 입사해 SSD(Solid State Drive)* 등 낸드플래시(이하 낸드) 제품의 펌웨어* 적용 및 솔루션* 개발을 주도하며, 고객의 니즈에 부응하는 최고의 제품을 완성하는 데 크게 기여했다는 평가를 받고 있다. 뉴스룸은 김진수 팀장을 만나 수상 소감과 함께 앞으로의 포부에 대해 들어봤다.

* SSD(Solid State Drive): 반도체를 이용해 정보를 저장하는 장치. 순수 전자식으로 작동하므로 기계식인 HDD보다 긴 탐색 시간, 반응 시간, 기계적 지연, 소음, 전력 소모량을 크게 줄여준다.
* 펌웨어(Firmware): 하드웨어(Hardware)와 소프트웨어(Software)의 중간 개념으로 하드웨어에 내장돼 하드웨어를 직접 제어하는 소프트웨어 프로그램을 지칭한다. 펌웨어는 제품의 속도와 안정성 등을 최적화하는 데 큰 도움이 된다.
* 솔루션: 반도체에 전용 소프트웨어를 탑재해 성능을 비약적으로 끌어올리는 시스템

펌웨어 전문가, ‘SSD 솔루션 기술 발전과 함께 성장’

김 팀장은 SK하이닉스 SSD 솔루션의 성장을 함께했다. 지난 2014년, 자사 최초의 2D TLC 낸드 기반 SATA 펌웨어 개발을 시작으로 ▲자사 분당캠퍼스 최초 기업용(Enterprise) SATA SSD 펌웨어 플랫폼 국산화 성공 및 Zircon-Lite SoC 기반 SSD 솔루션(SE5031) 개발 ▲PCIe GEN3 업계 최고성능/최소전력 SSD 솔루션(PC711/BC711) 개발 ▲자사 최초 D램리스(DRAM-Less) SSD 솔루션 개발 및 국산화 등을 이끌었다. 과거 솔루션 적용 비중이 낮은 단품(Raw) 중심의 낸드 사업은 솔루션 개발을 통한 고부가가치 사업으로의 빠른 전환과 확대가 필요했다. 펌웨어 전문가인 김진수 팀장은 이 과정에서 핵심적인 역할을 했다.

“ICT의 발전과 함께 낸드의 성능과 수율 향상이 필요했습니다. 반도체 자체의 성능도 중요했지만, 다양한 환경에 맞춰 최적의 솔루션을 제공할 수 있는 ‘커스터마이징’이 핵심이었죠. 이를 위해 회사는 본격적으로 펌웨어를 적용한 SSD 솔루션을 개발하기 시작했습니다.”

김 팀장은 SSD 솔루션 개발을 시작한 계기와 함께 지금까지의 성과에 대한 소회를 밝히기도 했다.

“시장의 변화에 따라 솔루션 기술 개발은 낸드 사업의 생존과 직결된 문제가 됐습니다. 내재화된 솔루션 기술을 보유하지 않으면 장기적으로 시장을 주도할 수 없는 상황이었죠. 이 때문에 저희는 펌웨어, 하드웨어, SoC(System on Chip), 검증 부서 등이 ‘원 팀’이 되어 경쟁력 높은 솔루션 기술 내재화를 실현하기 위해 힘을 모았습니다.”

고부가가치 위한 ‘SSD 솔루션’

김 팀장은 솔루션 개발을 통해 얻을 수 있는 이점에 관해서도 설명했다. “SSD 솔루션 기술은 여러 개의 낸드를 합친 것과는 비교할 수 없을 정도의 고부가가치 제품 생산을 가능케 합니다. 단순히 성능 향상에만 집중하는 것이 아닌 다양한 영역에서 환경에 맞는 최적의 성능과 솔루션을 발휘할 수 있어, 응용 제품 개발이 수월하고 수익 다변화까지 유도할 수 있습니다.” 김 팀장의 말처럼 SSD 솔루션 기술은 일반 소비자가 사용하는 Client(소비자용) SSD, 기업에서 활용하는 Enterprise(기업용) SSD, 스마트폰과 같은 모바일에 사용하는 MCP* 등 다양한 낸드 응용 제품 개발에 적극 활용됐다.

* MCP(Multi Chip Package): 낸드와 D램과 같이 2개 이상 종류의 메모리 반도체를 수직으로 쌓아 하나의 패키지로 만든 제품. 스마트폰이나 태블릿 PC와 같은 모바일 기기에 활용된다.

“SSD 솔루션 개발 이후, PC711/BC711을 비롯해 ‘Gold P31[관련기사]’ ‘Platinum P41’ ‘Beetle X31(외장형 SSD)[관련기사]’ 등 소비자용 SSD 개발 및 출시를 꾸준히 이어 왔는데요. 덕분에 일반 소비자들에게 SK하이닉스의 SSD 브랜드 이미지를 널리 알리고, 글로벌 소비자용 SSD 시장에서의 점유율도 크게 늘릴 수 있었습니다.”

특히, 김 팀장은 다가오는 AI(Artificial Intelligence, 인공지능) 시대를 맞아, SSD 솔루션의 중요성은 더욱 커질 것으로 전망했다.

“SK하이닉스의 HBM3와 같은 고객 맞춤형 메모리는 이미 AI 시장에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 초기 AI 시장에서는 SSD와 같은 저장장치의 역할이 매우 제한됐지만, AI 기술이 고도화됨에 따라 저장장치의 역할은 더욱 확대될 것으로 생각합니다. SK하이닉스는 이미 ‘Total AI Solution Provider’로서 시장을 선도하고 있습니다. 이러한 명성에 걸맞게 낸드 부문의 혁신을 이뤄 앞으로의 AI 시장에서 핵심적인 역할을 수행하겠습니다.”

‘절실함’으로 기술 혁신 앞장서고파

김 팀장은 인터뷰를 통해 미래 기술 개발에 대한 의지를 드러내기도 했다. 그는 “지금까지 SSD 솔루션 개발 및 연구는 저장장치의 무결성이나 처리량, QoS* 등에 집중했지만, 미래에는 다양한 연산이 가능한 ‘가속기’ 역할을 위한 연구와 개발이 강화될 것”이라고 강조했다.

* QoS(Quality of Service, 서비스 품질): 읽기/쓰기의 작업을 하는 동안 지연 시간(응답 시간) 및 IOPS(초당 입출력) 성능의 일관성을 의미한다.

끝으로 그는 “HBM3가 글로벌 1위의 신화를 만든 것처럼, 낸드 및 솔루션 개발에서도 이와 같은 신화를 만들어 가겠다”고 포부를 밝히며, 수상 소감을 전했다.

“표창을 받으면서 지금까지 제가 참여했던 여러 프로젝트가 떠올랐습니다. 짧은 기간 동안 정말 많은 성과를 만들었다는 생각이 들기도 했는데요. 저와 우리 구성원들이 지금과 같은 성과를 이룰 수 있었던 밑바탕에는 업계를 선도하고자 하는 절실함이 있었습니다. 앞으로도 이 절실함을 잊지 않고 고객을 만족시킬 수 있는 최고의 기술력을 선보이도록 하겠습니다.”

낸드플래시의 기술 동향과 전망

스토리지(Storage) 향(向) 낸드 제품, 특히 3D 낸드 제품 영역에서는 SK하이닉스를 비롯한 주요 업체들이 경쟁에 참여하고 있다. 현재까지 낸드 기업들에 의해 상용화된 3D 낸드 제품들은 대부분 128단, 176단, 232단 TLC* 및 QLC* 제품이며, 낸드 칩당 메모리 용량은 현재 512Gb(기가비트)와 1Tb(테라비트)(또는 1.3Tb)가 주를 이루고 있고, SK하이닉스는 이미 차세대 제품인 321단 4D PUC 제품 칩을 FMS 2023에서 공개한 바 있다[관련기사]. 321단 제품의 경우, 셀렉터(Selector)로 사용되는 게이트(Gate)들과 패싱 게이트(Passing Gate)들을 합친다면 한 개의 수직 스트링*에 구성된 실제 총 게이트 수는 340개를 넘을 것으로 예상된다.

* TLC(Triple Level Cell, 트리플 레벨 셀): 낸드플래시 메모리의 한 형태로서 메모리 셀당 최대 3비트의 데이터를 저장할 수 있다.
* QLC(Quad Level Cell, 쿼드 레벨 셀): 낸드플래시 메모리의 한 형태로서 메모리 셀당 최대 4비트의 데이터를 저장할 수 있다.
* 스트링(String): 3D 낸드 구조에서 한 개의 수직 스트링은 여러 개의 워드라인들, 소스와 드레인 영역 부근의 셀렉트 트랜지스터들, 그리고 몇 개의 더미 또는 패싱 게이트들로 구성된다.

낸드의 경우, 불과 10여 년 전까지도 14nm~16nm 기술을 적용한 2D 낸드 제품이 시장의 주를 이뤘다. 쿼드러플 패터닝 기술*과 에어갭* 등의 새로운 기술이 개발되고 적용됐음에도 불구하고, 비트(bit) 밀도 증가의 어려움, 공정 결함 증가, 셀 간섭(Interference) 증가 등의 이유로 인해 혁신적인 성능 향상이 어려웠다. 이에 GAA* 셀 타입을 갖는 3차원 구조로 전환하면서 SK하이닉스를 비롯한 여러 낸드 기업들은 CTN*을 기반으로 하는 3D 낸드 제품을 상용화했다.

* 쿼드러플 패터닝 기술: 단일 노광 공정으로 만들기 힘든 미세선폭의 패턴을 여러 번의 노광 공정, 박막 증착 공정, 식각 공정 기술을 추가 활용해 패턴 형성을 하는 것을 멀티 패터닝(Multi-Patterning)이라고 하는데, 한 번만 추가 활용할 경우에 이를 더블 패터닝(Double Pattering Technology, DPT)이라고 부르며, 더블 패터닝을 한번 더 반복할 경우 쿼드러플 패터닝(Quadruple Patterning Technology, QPT)이라고 부른다.
* 에어갭(Air-Gap): 회로와 회로 사이에 절연 물질이 아닌 빈 공간(Air)으로 절연층을 형성하는 기술
* GAA(Gate-All-Around): 반도체 미세화 한계 극복을 위해 도입한 기술로, 3나노 이하 초미세 회로에 도입될 트랜지스터(전류 흐름을 증폭하거나 스위치 하는 역할) 구조다.
* CTN(Charge Trap Nitride): 전하 포획 물질로 플로팅 게이트와 같이 3D 낸드에서 데이터를 저장하는 물질

반면, 플로팅 게이트* 기반의 3D 낸드를 CMOS-under-Array(CuA) 구조로 상용화한 낸드 기업들도 있었다. 이외에도 여러 연구소, 대학교, 장비회사들은 VRAT, VSAT, VCSTAR 등 여러 가지 다양한 3D 낸드 구조를 제안하기도 했다. 이런 수많은 기술 개발 끝에 현재 상용화된 기술들은 ▲BiCS* ▲P-BiCS* ▲T-CAT V-NAND* ▲FG-CuA* ▲Xtacking* 등이며, CuA 개념이 접목된 ▲CoP*와 ▲4D PUC* 등의 기술이 최근 TLC 및 QLC 제품군에 적용되고 있다. SK하이닉스의 경우, 96단 낸드 제품부터 4D PUC를 적용했다.

* 플로팅 게이트(Floating Gate, FG): 전원이 꺼져도 전자의 값을 보관할 수 있는 공간으로 이후 플래시 메모리에 적용된다.
* BiCS(Bit Cost Scalable): 도시바 메모리와 샌디스크에서 제안한 3차원 낸드 구조
* P-BiCS(Pipe-Bit Cost Scalable): BiCS 구조의 하부에 Pipe(도관) 형태의 연결 게이트를 형성해 낸드 스트링을 서로 연결해 주는 3차원 낸드 구조
* T-CAT V-NAND(Terabit Cell Array Transistor Vertical NAND): 삼성전자가 제안한 3차원 낸드 구조
* FG-CuA: Poly-Si(폴리-실리콘) 전하 저장체를 활용한 낸드 셀 어레이 아래에 CMOS 주변회로를 형성한(CMOS under Array) 3차원 낸드 구조
* Xtacking: 중국 업체에서 자체 개발한 낸드 제품에 적용 중인 웨이퍼 본딩 기술이며 하이브리드 본딩 기술을 활용하고 있다.
* CoP(Cell array-on-Periphery): 셀의 제어를 담당하는 주변회로를 데이터 셀 어레이 아래에 배치해 표면적을 줄이는 기술
* PUC(Peri Under Cell): 셀 영역 하부에 셀 작동을 관장하는 주변회로(Peri.)를 배치해 전체 면적을 줄이고 적층 수를 늘리는 기술

162단에서 처음으로 CuA 개념을 적용한 한 업체는 218단 조기 개발에 주력하고 있다. 특히 이 제품은 하이브리드 본딩 기술을 처음으로 적용하는 제품(CMOS Bonded Array, CBA)인 만큼 고용량, 고집적, 고성능, 저비용 등의 여러 시도가 이뤄지고 있다.

상용화된 3D 낸드를 살펴보면, 전반적으로 비트 밀도는 200대 단 TLC 기준 15~16Gb/mm², QLC 기준 19~20Gb/mm² 수준까지 도달했다. 워드라인 수직 방향 선폭(Pitch)은 지속적으로 감소해 일부 제품에서는 이미 최소 구간에서 42~43nm까지 감소했다. 이에 더해 일부 업체들은 Deck* 사이의 두꺼운 버퍼 레이어를 제거함으로써 공정 효율성과 제품의 성능을 개선했다.

* Deck: 3차원 낸드 구조 형성 시에 단수가 높아짐에 따라 한 번에 수십, 수백 단을 형성하기 어려우므로 이를 두 차례 또는 그 이상으로 나누어 구조를 형성하는 공정을 활용한다. 이 경우 여러 개의 Deck이 낸드 셀 어레이를 형성해 적층 모양을 갖게 된다. 통상적으로 한 개의 Deck은 48~128개의 수직 낸드 셀로 구성돼 있다.

▲ 그림 1: 하이브리드 본딩 기술이 적용된 3D 낸드 제품의 예시 ‘Xtacking 본딩 영역’ (출처: TechInsights Report AME-2304-801 published on July 17, 2023)

향후 3D 낸드의 경우에도 D램과 마찬가지로 하이브리드 본딩 기술이 적용 및 확대될 것으로 예상된다. SK하이닉스를 비롯한 주요 낸드 기업들은 현재 하이브리드 본딩 공정 기술을 평가하고 있는 상황이며, 업체별로 하이브리드 본딩 공정을 적용해 Gen2(Xtacking 1.0, 64단) 이후부터 현재의 Gen4 232단 Xtacking 3.0까지 양산하거나, 218단부터 하이브리드 본딩 공정을 적용한 3D 낸드 CBA 구조를 출시한다는 계획이다.

3D 낸드의 단수는 현재의 200~300단 수준에서 향후 수년 내에 500~600단의 제품이 개발될 것으로 보이며, 이 경우, TLC 칩 기준으로 2Tb 다이(Die)가 주요 제품군이 될 것으로 예상된다. 하지만, 여러 가지 도전 과제들 역시 만만치 않다. ▲스트링/셀 전류(Cell Current) 확보 ▲HARC* 장비/공정 개발 ▲극저온 에칭* 적용 확대, ▲Carrier Mobility* 증가 ▲Stress/Warpage 보상 공정* ▲무결점 하이브리드 본딩* 기술 ▲X-&Y- 셀 미세화* ▲Multi-Bonded 낸드* 기술 확보 ▲CMOS/Peripheral Area Scaling* 등의 과제 해결을 위한 노력이 지속돼야 한다.

* HARC(High Aspect Ratio Contact): 높은 종횡비를 갖는 컨택을 의미하며 특히 단수가 증가한 3차원 낸드의 경우에는 종횡비가 50 이상으로 매우 높아서 식각 공정 및 증착 공정에서 높은 종횡비를 감안한 공정 및 장비가 필요하다.
* 극저온 에칭: 저온 또는 극저온 식각장비를 의미하며 공정 온도가 낮아질수록 특히 극저온 상태로 갈수록 높은 종횡비를 갖는 컨택 공정에 유리하다.
* Carrier Mobility: 전류는 곧 전자의 흐름이므로 전자(캐리어)의 이동도를 증가시켜 주는 것이 셀 전류를 확보하는 방법의 하나가 될 수 있다.
* Stress/Warpage 보상 공정: 3차원 낸드 구조 형성 공정 시에 단수가 증가함에 따라 옥사이드와 나이트라이드 막질 증착 증가로 인한 막질 스트레스 증가와 이에 따른 웨이퍼의 휨(Warpage) 현상이 나타나게 되는데 이를 개선하는 공정이다.
* 무결점(Defect-Free) 하이브리드 본딩: 반도체 웨이퍼 또는 반도체 칩을 본딩하는 경우, Cu(구리) 배선 공정과 평탄화 그리고 열처리 기술을 접목하여 사용하는데, 배선 패턴의 높낮이 및 돌출 정도, 평탄화 공정 조건에 따라 발생할 수 있는 미세 동공 등의 결함을 없애는 기술이다.
* X-&Y- 셀 미세화: X-축 및 Y-축 방향으로의 미세화
* Multi-Bonded 낸드: 사용 가능한 웨이퍼 본딩(하이브리드 본딩) 기술을 확대해 여러 번의 낸드 셀 어레이 적층 또는 여러 장의 낸드 어레이 웨이퍼와 주변회로 웨이퍼를 본딩하는 기술이다.
* CMOS/Peripheral Area Scaling: 메모리의 주변회로에 필요한 트랜지스터들이 형성된 영역을 더욱 미세화하기 위한 노력을 의미한다.

지금까지, D램과 낸드플래시로 대표되는 메모리 시장의 동향을 함께 살펴봤다. 누군가는 메모리의 중요성을 간과하기도 한다. 하지만 메모리 없이는 어떠한 반도체 제품의 미래도 없다. 미래를 상징하는 AI, 사물인터넷(IoT), 클라우드, 메타버스, 게임, 자율주행, 우주 산업, 무인 의료 서비스 등 모든 분야는 메모리 기술의 발전이 없이는 이룰 수 없는 것들이다. 지금까지도 잘해 왔지만, 다가올 미래에 획기적인 기술 혁신을 위해, 메모리 강국 대한민국의 SK하이닉스와 같은 기업이 모든 영역에서 리더십을 발휘하기를 바란다.

SK하이닉스가 더 젊어졌다. 회사는 지난 연말 있었던 2024년 신임임원 인사에서 ‘역대 최연소 신임임원’으로 이동훈 부사장을 선임하며, 젊은 리더십을 내세웠다.

1983년생인 이 부사장은 올해 신설된 조직인 ‘N-S Committee*’의 임원으로 발탁됐다. 그는 대학에서 학업 중이던 2006년 SK하이닉스 장학생으로 선발돼 석·박사 과정을 수료하고, 2011년 입사한 기술 인재다. 특히, 이 부사장은 128단과 176단 낸드 개발 과정에서 기술전략 팀장을, 238단 낸드 개발 과정부터는 PnR(Performance & Reliability) 담당을 맡아 4D 낸드 개발 전 과정에서 핵심 역할을 수행하며 SK하이닉스의 4D 낸드 기술이 업계 표준으로 자리 잡는 데 기여했다.

* N-S Committee: 낸드(NAND)와 솔루션(Solution) 사업 경쟁력을 강화하기 위한 신설 조직으로, 낸드·솔루션 사업의 컨트롤 타워 역할을 맡아 제품 및 관련 프로젝트의 수익성과 자원 활용의 효율성을 높이는 업무를 담당함

뉴스룸은 SK하이닉스 낸드의 미래를 이끌어갈 차세대 기술 리더인 이 부사장을 만나 신임임원으로서의 포부와 소감에 대해 들었다.

변혁의 순간, 중요한 것은 ‘유연한 대응’

이 부사장은 AI 시대의 도래와 함께 급변하는 미래에 신속하면서도 유연하게 대응하는 것이 중요하다고 강조했다.

“기술의 발전으로 우리 삶이 급변하고 있으며, 이러한 변화에 어떻게 대응하는지는 회사의 미래를 결정하는 관건이 될 것입니다. 과거 인터넷이나 스마트폰의 등장과 그 이후를 생각해 보면 잘 알 수 있죠.”

이 부사장이 소속된 조직인 ‘N-S Committee’는 이러한 환경 변화를 선도하기 위한 SK하이닉스의 대응 전략에 따라 만들어졌다. 생성형 AI 등으로부터 발생하는 방대한 양의 데이터를 저장하기 위해 낸드는 솔루션의 도움을 받아야 한다. 회사는 ‘N-S Committee’라는 컨트롤 타워를 통해 낸드와 솔루션 사업을 동시에 최적화하고, 개발 효율과 고객 만족을 높여 경쟁력을 강화하겠다는 계획이다.

“특정 기술이 등장했을 때 유연하게 대응하기 위해서는 관련된 조직 모두가 수시로 정보를 공유하고 협업할 필요가 있습니다. 고객들이 원하는 제품을 더 빠르게 공급하기 위해서 낸드와 솔루션 개발의 협업은 선택이 아닌 필수입니다. 저 역시 신임임원으로서 협업이 더욱 효율적으로 이뤄질 수 있도록 노력할 계획입니다.”

‘4D를 넘어…’ 낸드의 혁신은 계속된다

현재 세계 최고층 321단 4D 낸드 개발에서 제품의 성능과 신뢰성, 품질 확보를 위해 힘쓰고 있는 이 부사장은 새로운 낸드에 대한 기대감을 내비쳤다.

“현재 개발 중인 321단 4D 낸드는 압도적인 성능으로 업계의 새로운 이정표가 될 것이라 기대하고 있습니다. 그만큼 우리에게 주어진 역할이 중요한데요. 이 제품의 경우, 성능뿐 아니라 신뢰성 확보가 핵심입니다. 빠르게 늘어나는 수요에만 집중하다 보면 품질이나 신뢰성 등에 리스크가 생기게 마련이거든요. 최대한 빠르게 개발을 마무리하고 제품을 공급하며, 리스크를 최소화하는 것을 단기적인 목표로 생각하고 있습니다.”

이 부사장은 장기적인 관점에서는 지금까지 시도하지 않았던 다양한 도전을 통한 혁신을 이어가야 한다고 말했다.

“지금까지 낸드 개발의 핵심은 비용 대비 성능을 최대한으로 높이는 것이었습니다. 이른바 가성비죠. 과거 2D, 3D 낸드에 이어 4D 낸드가 등장한 것도 이 때문이었습니다. 현재 우리가 변혁의 중심에 있는 만큼, 낸드 역시 여러 방향성을 가지고 혁신해야 합니다.”

이 부사장은 다양한 분야에서 폭발적으로 늘어나게 될 데이터에도 집중할 필요가 있다고 강조했다.

“AI를 활용하는 분야가 확대됨에 따라, 데이터를 생성하는 매개도 늘어날 것임을 예상할 수 있습니다. 오토모티브 분야만 하더라도 자율주행을 위한 도로, 통행량 등의 데이터가 폭발적으로 늘어나고 있습니다. 이처럼 데이터를 생성하는 디바이스나 환경에 따라 낸드에 요구되는 성능이나 조건도 크게 달라질 수 있습니다. 저는 이러한 환경 변화를 예의주시하며 SK하이닉스가 기술 리더십을 이어나갈 수 있도록 선제적인 혁신에 앞장서겠습니다.”

“수많은 도전, 구성원과의 공감대 형성이 가장 중요해”

이 부사장은 현재 반도체 업계에 순풍이 불고 있다고 진단하며, D램에 이어 낸드 역시 올해는 업턴으로 돌아설 것이라고 내다봤다. 다만 다양한 분야에서 혁신이 지속될 거라 구성원들은 더 많은 도전에 직면하게 될 것이라고 말했다.

“수많은 도전 속에서 중요한 건 구성원들이 이 도전을 이겨내야 하는 이유를 이해하고 적절한 동기부여 속에 개발이 이어져야 한다는 것입니다. 결국, 회사와 구성원들이 하나의 목표를 이루기 위한 공감대를 형성해야 하는 것이죠.”

인터뷰 내내 이 부사장이 강조했던 ‘변혁의 순간, 유연한 대응’은 구성원들에게 전하는 신년 인사에도 이어졌다.

“2024년 메모리 반도체 시장은 상승기류를 타고 있습니다. 그동안 많은 어려움을 견뎌온 우리는 업턴의 순간을 웃으며 맞이할 수 있을 것이라 생각합니다. 하지만 도전은 계속됩니다. 특히 올해는 차세대 낸드 제품 출시가 예상되고 있는데요. 변혁의 시기에 더 좋은 성과를 낼 수 있도록 저 역시 최선의 노력을 다하겠습니다. 우리 모두 많은 것을 이루어내는 2024년이 되길 희망합니다.”

SK하이닉스 오해순 부사장은 지난 연말 있었던 2024년 신임임원 인사에서 ‘회사 최초의 여성 연구위원*’으로 이름을 올리며 주목받았다.

* 연구위원: SK하이닉스 연구위원은 뛰어난 기술 역량을 바탕으로 혁신 기술 연구에 집중하는 전문 임원

오 부사장은 낸드플래시와 솔루션 사업 경쟁력 강화를 위해 신설된 조직인 ‘N-S Committee*’의 연구위원으로 발탁됐다. 그는 미래기술연구원과 D램 개발부문을 거친 후, 2007년부터 차세대 낸드 플랫폼 개발에 매진해 왔다. 특히, 오 부사장은 SK하이닉스 최초로 3D 낸드 기술과 QLC* 제품 개발, 그리고 4D 낸드 양산 등 프로젝트를 성공시키며 기술 혁신에 발자취를 남겼다.

* N-S Committee: 낸드(NAND)와 솔루션(Solution) 사업 경쟁력을 강화하기 위한 신설 조직으로, 낸드·솔루션 사업의 컨트롤 타워 역할을 맡아 제품 및 관련 프로젝트의 수익성과 자원 활용의 효율성을 높이는 업무를 담당함
* QLC(Quadruple Level Cell): 플래시 메모리의 한 종류로 하나의 셀에 4비트의 데이터를 저장

뉴스룸은 오 부사장을 만나 SK하이닉스 최초 여성 연구위원으로서의 포부와 함께 낸드 사업 경쟁력 강화를 위한 연구 비전에 관해 이야기를 나눴다.

첫 여성 연구위원, 다양성 통한 연구 문화 혁신 기대

기술 혁신에 ‘다양성(Diversity)’은 중요한 키워드다. 다양성을 기반으로 한 다원적 사고는 편향성을 극복하고 기존의 패러다임을 전환해 혁신을 만들 수 있기 때문이다.

“첨단기술이 집약된 반도체 연구는 무엇보다 기술력이 중요합니다. 그러다보니 저는 기술 리더십을 발휘해야 하는 연구위원으로서 막중한 책임감을 느낍니다. 특히, 연구 문화에 다양성을 통한 혁신을 끌어낼 수 있도록 노력하겠습니다.”

오 부사장은 또, 여성 구성원들의 성장에 ‘연구위원’이라는 새로운 비전을 제시할 수 있는 롤 모델이 될 수 있다는 기대감이 크다고 밝혔다.

“연구 역량 자체에 남녀 간의 차이가 있다고 생각하지는 않습니다. 다만, 구성원들의 다양한 관점이 어우러져 발전하는 기술 연구 분야에, 여성 리더로서 저만이 할 수 있는 역할이 있다고 생각합니다. ‘첫 여성 연구위원’이라는 타이틀이 주는 부담도 있지만, 저를 시작으로 앞으로 더 많은 여성 연구위원이 탄생할 수 있도록 소임을 다하겠습니다.”

양산까지 고려한 선행 연구 주도로 낸드 업턴 원년 만들 것

오 부사장은 현재 ‘Advanced PI*’ 조직을 이끌며 차세대 고부가가치 낸드 제품 개발에 힘쓰고 있다. 특히, 개발부터 양산까지의 모든 과정에서 시행착오를 줄일 수 있도록 양산 성공에 포커스한 연구에 집중하고 있다. 양산 경쟁력이 곧 제품 경쟁력으로 이어지는 낸드 특성상, 이는 매우 중요한 미션이다.

* PI(Process Integration): 코어 개발부터 양산 이관 후 수율 증대(Ramp up)에 이르기까지 제조공정 전반에 관여. 조기 제품, 차세대 제품 개발을 위해 Cell scheme 결정, 최적 Design Rule 도출 등의 업무를 수행함.

오 부사장은 “다양한 낸드 개발 스테이지를 경험하며 단계별 미션에 대한 이해도가 높아졌고 더 넓은 시야를 가질 수 있게 됐다”고 설명했다. 지난 2022년 오 부사장은 개발과 양산을 아우르는 노하우를 바탕으로, 개발 단계에서부터 미리 양산 불량을 관리하는 ODE(On Die Epm) 시스템을 낸드 최초로 도입한 바 있다. 현재 이 시스템은 품질 특성 관리와 제품 불량 제어 등에 활발히 이용되고 있다.

그는 이처럼 장기간 다져온 기술력을 바탕으로 올해 낸드도 반등이 본격화 될 것으로 내다봤다.

“D램은 이미 지난해 업턴으로 전환했습니다. 올해는 낸드 차례입니다. 적층 한계를 극복할 요소 기술을 확보하며, 동시에 차세대 고부가가치 제품을 적기에 개발하는 것이 2024년의 중요한 미션입니다. 무엇보다 수익성 제고를 위해 개발 단계에서부터 시행착오를 줄일 수 있는 연구를 이어 나갈 계획입니다.”

기술 개발 성공 및 솔루션과의 시너지 끌어낼 ‘협업의 힘’ 강조

오 부사장은 낸드 개발 성과 중 가장 기억에 남는 프로젝트로 ‘SK하이닉스 최초 3D 낸드 플랫폼 개발 성공(2014년)’을 꼽았다. 플랫폼 구조와 특성이 완전히 뒤바뀌는 변혁의 시기, 무에서 유를 쌓아 올려 성공을 이끌었던 경험은 그에게 강한 자신감의 원천이 되었다.

“기술은 계속해서 발전하고, 극복해야 하는 한계 또한 계속해서 높아지게 마련입니다. 하지만 기술 난이도가 높다 해서 좌절할 필요는 없습니다. 함께하는 구성원들의 아이디어를 모으고, 힘을 합쳐 풀어간다면 결국에는 해낼 수 있다고 생각합니다.”

그는 이후에도 회사 최초 QLC 제품 개발, 4D 낸드 양산 개발 등 비중 있는 프로젝트를 연이어 성공으로 이끌었다. 오 부사장은 또, 낸드 사업부의 필승 전략인 ‘솔루션과의 협업’에 대해서도 자신감을 내비쳤다. 많은 데이터를 낮은 비용과 좋은 품질로 저장해야 하는 낸드는 이를 담는 스토리지(Storage) 제품인 솔루션과 최적화됐을 때 더 큰 진가를 발휘한다. 낸드 경쟁력 강화를 위해서는 솔루션과 협업하여 효율성을 높이는 것이 꼭 필요한 상황. 특히, 낸드와 솔루션 사업의 컨트롤 타워 역할을 위해 N-S Committee 조직이 올해 첫발을 내디딘 만큼, 오 부사장은 두 사업의 시너지를 강조했다.

“올해는 낸드와 솔루션이 N-S Committee 조직 안에서 다양한 협업을 진행할 예정입니다. 솔루션 사업부와 뜻을 모아 적극적으로 소통하고 협력하여 시너지를 만들고, 이를 바탕으로 나아가 2024년을 낸드 사업 도약의 원년으로 만들 수 있도록 솔선수범하겠습니다.”

오 부사장은 끝으로, 새해 인사와 새로운 리더로서의 목표를 함께 전했다.

“2024년은 저에게도 큰 도전과 혁신의 한 해가 될 것 같습니다. 무엇보다 구성원들과 함께 성장하며 회사에 실질적으로 기여하는 리더가 될 수 있도록 노력하겠습니다.”

SK하이닉스가 지난 8월 플래시 메모리 서밋(Flash Memory Summit, FMS) 2023에서 321단 1Tb(테라비트) TLC 낸드플래시(NAND Flash)를 공개했다. 세계 최초 300단 진입 사례다. 2018년 96단 4D 낸드를 선보인 SK하이닉스는 더 작게 만들고 더 많이 쌓으면서 안정성과 생산성까지 높인 선행기술을 확보, 최고층 기록을 경신하고 혁신적인 4D^2.0 낸드 기술을 발표했다[관련기사].

Pathfinder에서는 낸드 혁신의 핵심인 4D 낸드 기술을 자세히 알아본다. ▲Cost-effective 3-Plug 형성 ▲Sideway Source ▲All PUC(Peri. Under Cell) ▲Advanced CTF(Charge Trap Flash) 등 적층 및 성능 향상에 특화된 4D^1.0 기술부터 ▲MSC(Multi Site Cell) 등 적층 한계를 극복하는 4D^2.0 기술까지, 계속해서 진화하는 SK하이닉스의 4D 낸드 기술을 만나보자.

기초부터 차근차근 ‘낸드 이해하기’

이번 기술을 이해하기 위해선 낸드의 기본 개념과 용어를 짚고 갈 필요가 있다.

먼저 셀(Cell)은 정보가 저장되는 가장 작은 단위다. 컨트롤 게이트(Control Gate), 플로팅 게이트(Floating Gate) 등으로 이뤄졌다. 컨트롤 게이트에 전압을 가하면 통로를 이동하던 전자가 플로팅 게이트에 저장된다.

낸드는 이곳에 쌓인 전자를 통해 셀을 0 또는 1의 상태로 구분해 정보를 저장한다. 이 상태는 셀에 들어 있는 전자 개수로 구분한다. 예컨대 전자가 적으면 0, 많으면 1로 읽는 식이다.

낸드는 하나의 셀에 얼마나 많은 정보(bit, 비트)를 저장하느냐에 따라 다양하게 제작된다. SLC(Single Level Cell-1비트), MLC(Multi Level Cell-2비트), TLC(Triple Level Cell-3비트), QLC(Quadruple Level Cell-4비트), PLC(Penta Level Cell-5비트) 낸드 등으로 나뉜다.

마지막으로 단위를 알아보자. 기가(Giga)는 10억이고, 테라(Tera)는 1조다. 512Gb(기가비트)는 5,120억 개의 비트를 저장할 수 있고, 1Tb(테라비트)는 1조 개의 비트를 저장할 수 있다. 즉, 1Tb 용량의 TLC 낸드 제품의 경우 한 셀에 3비트를 저장하므로 1조의 1/3 수준인 약 3,300억 개 이상의 셀을 가졌다고 볼 수 있다.

셀을 더 많이 쌓아 칩을 더 작게 만드는 기술: 4D^1.0

SK하이닉스는 이 같은 대규모 낸드를 제작하기 위해 4D^1.0으로 명명한 네 가지 기술을 대표적으로 활용하고 있다.

▲ Cost-effective 3-Plug 형성

반도체 기술의 주요 목표는 원가 절감이다. 이를 위해 셀을 더 많이 쌓아 칩 크기를 줄이고, 한 장의 웨이퍼에서 최대한 많은 칩을 만들어 원가를 낮춘다.

이때 기판을 한 층씩 쌓고, 셀 형성 작업을 층마다 반복하면 제조비가 증가해 비효율적이다. 때문에 여러 층의 기판을 먼저 쌓고, 층을 관통하는 수직 구멍을 낸 후 구멍 옆으로 셀을 한 번에 형성한다. 이 수직 구멍을 ‘플러그(Plug)’라 부른다.

그런데 적층 수가 증가하면 플러그를 바닥끝까지 형성하는 과정이 어려워진다. 현존하는 반도체 식각 장치로는 한 번에 100층(단) 정도만 뚫을 수 있기 때문이다. 따라서 300층 이상 구현하려면 기판을 100층씩 쌓고 3번의 플러그 식각 과정을 진행해야 한다. 이때 제조 비용을 최소화하기 위해선 셀 형성을 포함해 모든 공정을 모든 층에서 한 번에 진행하는 기술이 필요하다.

SK하이닉스는 전압을 가하는 주요 구조물(워드 라인* 및 워드 라인 계단*), 전자의 이동 통로 등을 한 번에 제작하는 단일 공정을 진행, 공정 비용을 최소화하며 최고 수준의 집적도를 갖춘 321단 4D 낸드 샘플을 지난 8월 공개했다[관련기사].

* 워드 라인(Word Line): 각 층의 낸드 셀의 컨트롤 게이트를 묶는 구조
* 워드 라인 계단: 각 층의 워드 라인을 각기 상면으로 노출시키기 위한 계단 형상의 구조

▲ Sideway Source

‘Sideway Source’는 전자의 이동 통로인 플러그 및 낸드층 하단(채널 및 소스 라인*)을 측면에서 수평으로 연결하는 기술을 말한다.

* 채널 및 소스 라인(Channel & Source Line): 전자의 이동 통로는 낸드층 상단 비트 라인**에서 출발해 플러그 내부 채널과 낸드층 하단 소스 라인으로 연결되는데, 이때 소스 라인에서 흘러나온 전자가 채널을 타고 낸드층 상단으로 올라가며 각각의 플로팅 게이트에 저장된다.
** 비트 라인(Bit Line): 워드 라인에 인가된 전압에 따라 셀에 저장된 전자 수를 알려주는 통로

플러그 내부에서 전자가 다니는 길은 CTF막*으로 둘러싸여 있다. 그러므로 플러그와 낸드층 하단이 맞닿은 지점에서 CTF막을 제거해야 두 이동 통로를 연결할 수 있다.

기존에는 플러그 상단에서 식각 가스를 주입해 플러그 바닥의 CTF막을 수직으로 제거했다. 하지만 2개 이상의 플러그를 쌓기 시작하면서 플러그의 중심이 정렬되지 않았다. 이에 따라 식각 가스가 하단부까지 도달하지 못했고, 셀로 사용되는 플러그 측면 CTF막을 손상시켰다.

* CTF막: 플로팅 게이트를 대체하는 산화막·질화막의 복합막

SK하이닉스는 수직이 아닌 수평으로 연결해 난제를 풀었다. 식각 가스를 별도 통로로 주입해 낸드층 하단에 도달시키고, 이곳을 가로질러 통과시켜 플러그 양옆 CTF막을 제거했다.

Sideway Source 기술을 활용하면 플러그 내부로 식각 가스를 직접 주입하지 않으므로 플러그의 정렬이 어긋나더라도 내부가 손상되지 않아 불량품이 발생할 우려가 줄어든다. 이를 통해 SK하이닉스는 불량률을 크게 줄이며 생산성을 높였고, 다중 적층 시 우려되던 비용 증가 문제도 단번에 해결했다.

SK하이닉스는 업계 최초로 2018년부터 4D 낸드를 공급, 낸드층 하단에 빈 공간(Void)이 발생하지 않도록 통로를 정밀하게 수평 연결하는 고유한 노하우를 쌓았다. 이를 바탕으로 회사는 238단 낸드의 제조 효율을 34% 끌어올렸고(176단 대비)[관련기사], 321단 낸드로 경쟁 우위를 확보했다.

▲ All PUC(Peri. Under Cell)

PUC는 구동회로(Peri.)*를 셀 하부에 넣어 전체 면적을 줄이고 적층 수를 늘리는 기술이다. 지난 2018년 SK하이닉스는 PUC로 새로운 구조의 낸드를 구현, 4D 낸드로 명명하고 본격적인 제품 개발에 나섰다. 현재는 줄어든 셀에 맞춰 구동 회로를 셀과 같거나 셀보다 작은 크기로 미세화하는 기술까지 발전했다. 이를 ‘All PUC’로 부른다.

* 구동 회로(Peri.): 셀을 제어하는 회로

SK하이닉스는 트랜지스터의 크기와 개수를 줄여 구동 회로를 더 미세화하고, 이를 셀 하부 빈 공간에 최대한 배치하는 방식으로 고도화하고 있다. 주차장에 비유하자면 옥외 주차장을 지하 주차장으로 변경한 후 재료인 벽돌의 크기까지 줄이고, 이를 빈틈 없이 오밀조밀 쌓아 더 작고 밀도 높은 주차장을 만드는 방식이다.

특히 이 기술은 238단 512Gb TLC 낸드에서도 고유의 기술로 최초 구현하여 큰 효과를 냈다[관련기사]. SK하이닉스는 238단 낸드의 칩과 구동회로 크기를 이전 세대 대비 30% 이상 줄여 생산 효율을 끌어올리고 원가 경쟁력을 확보했다. 회사는 칩과 구동회로 축소가 필요한 향후 제품에도 지속해서 이 기술을 적용할 수 있도록 노하우를 쌓고 완성도를 높일 예정이다.

▲ Advanced CTF(Charge Trap Flash)

‘Advanced CTF’는 기존 CTF 대비 더 많은 전자를 강하게 붙잡아 데이터 변형을 최소화하는 기술이다. CTF란 전자를 플로팅 게이트(도체)가 아닌 CTF(부도체)에 저장하는 것을 말한다.

업계는 전자 저장 공간을 부도체로 바꿔 도체에서의 셀 간섭* 문제를 해결했다. 하지만 CTF에서는 전자가 종종 이탈하는 문제가 발생했다. 전자는 CTF를 이루는 물질(질소·규소 화합물)의 빈 공간에 저장되는데, 이 물질은 불안정한 영역을 품고 있다. 이 불안정한 영역에 전자가 저장되면, 곧 결합이 끊어지며 전자가 튕겨 나가 데이터 손실이 발생한다.

* 셀 간섭: 소자 미세화 영향으로 특정 셀 내 전자가 인접 셀 내 전자의 영향을 받아 데이터가 변형되는 현상

CTF를 이루는 물질은 나뭇잎, 이를 결합하는 매개는 나뭇가지, 불안정한 매개는 약한 나뭇가지에 비유할 수 있다. 즉 약한 나뭇가지에 새가 앉으면 부러지듯, 불안정한 매개에 전자가 붙으면 쉽게 부러지는 것이다.  SK하이닉스는 가지에 가시를 붙여 새의 접근을 막듯 불안정한 영역을 수소로 메꿔 전자가 들어가지 못하도록 차단하고, 나뭇가지 수를 늘려 더 많은 전자를 저장할 수 있게 했다. 이것이 ‘Advanced CTF’다.

이 기술의 강점은 전자 이탈을 최소화해 CTF에 저장된 전자 개수 총량을 늘리는 것이다. 총량이 늘면 전자 수 구분 능력이 향상돼, 읽기 오류가 줄고 지연 시간이 크게 감소한다.

낸드의 경우 전자 개수에 따라 0, 1 등의 상태를 구분한다고 앞서 말했다. 여기서 총량이 적으면 전자 수 구분 능력이 떨어져, 오류 확률과 지연 시간이 늘어난다.

예컨대 SLC에서 전자 수 10개로 정보를 구분한다고 했을 때 전자 수가 1~5개면 0으로 읽고, 6~10개면 1로 읽는다. 이때 이탈하는 전자가 발생한다. 10개 중 5개가 이탈해 5개만 남으면, 1로 처리했던 데이터가 변형되며 에러가 발생한다. 이 문제는 MLC 이상 셀을 세분화할수록 커진다.

한 셀에 3비트 정보를 담는 TLC는 000부터 111까지 총 8개의 상태를 구분해야 한다. 총 전자가 10개로 동일하면 1개의 상태당 1~2개 전자 수를 할당해야 한다. 5개씩 할당하는 SLC 대비 큰 차이다. 이러면 전자가 조금만 이탈해도 데이터가 변형된다.

총 전자 수 100개로 정보를 구분한다고 해보자. 이 경우 전자 수가 0~50개면 0으로 읽고, 51~100개면 1로 읽는다. 전자가 이탈해도, 총량이 많다 보니 정보를 잘못 판독할 우려가 크게 준다. 오류가 없으니, 지연 시간도 감소해 읽기 속도가 빨라진다.

SK하이닉스는 176단 낸드를 시작으로 Advanced CTF를 적용하고 있는데 176단 낸드의 경우[관련기사], 전자 수 구분 능력이 25% 향상된 수치를 자랑한다. 이를 통해 더 낮은 지연 시간을 달성한 SK하이닉스는 즉각적인 데이터 처리가 중요한 게이밍 및 오토모티브 시장에 대응해 나가고 있다.

적층과 더불어 셀의 수평 집적도를 늘려 용량과 성능을 높이는 기술: 4D^2.0

적층이 반복될수록 제조 비용은 계속해서 높아진다. TLC 이상 비트 수를 늘리는 것과 추가 비용까지 고려하면 더 이상 원가 절감이 어려운 시점이 오게 된다. 이에 SK하이닉스는 적층 수를 높이는 동시에 셀의 수평 집적도를 늘려, 비용 대비 저장 용량을 지속적으로 향상하는 기술을 개발하고 있다. 이번 편에서는 다양한 4D^2.0 기술 중 수평 집적도를 구조적으로 개선하여 비트 수를 획기적으로 높인 기술을 소개한다.

▲ MSC(Multi Site Cell)

수평 집적도를 증가시키는 방법은 크게 두 가지다. 첫 번째는 전자 수를 세분화해 셀 하나에 더 많은 정보(비트)를 담는 MLC(Multi-Level Cell) 기술이다. SLC부터 QLC까지 세분화한 낸드가 여기에 속한다. 두 번째는 하나의 셀 안에 전자가 저장되는 공간(Site)을 구조적으로 증가시켜 더 많은 정보(비트)를 담는 MSC(Multi Site Cell) 기술이다.

MLC 기술은 현재 4비트 QLC까지 상용화했지만, 5비트 PLC 이후의 기술은 성능과 신뢰성 유지가 어려워지고 있다. 앞서 언급한 전자 수 구분 능력의 한계 때문이다.

예를 들어 MLC로 6비트 HLC(Hexa Level Cell)를 구현할 경우, 64개의 상태*를 구분해 데이터를 저장해야 한다. 이러면 각 상태를 구분할 전자 수 차이가 너무 적어 오류가 쉽게 발생하고, 시간도 오래 걸린다. 4비트 QLC 대비 전자 수 구분 능력은 4배 떨어진다.

* 000000부터 111111까지 총 64개의 경우의 수

반면 MSC로 HLC를 제작할 경우, 8개의 상태*를 2개 공간에 나눠 만들고 이를 곱하여 64개의 상태를 구현해 데이터를 저장한다. 4비트 QLC와 비교하면 전자 수 구분 능력이 2배 증가한다. 즉 HLC급 용량이면서 TLC 수준의 속도를 낸다는 이야기다. SK하이닉스는 MSC 활용 시 읽기·쓰기 속도에서 약 20배* 향상이 있는 것을 확인했다.

이러한 MSC는 고용량·고속도·신뢰성을 장점으로 향후 멀티모달 AI*에 가장 적합한 SK하이닉스의 낸드가 될 것이다.

* 000부터 111까지 총 8개의 경우의 수
* 5비트 일반 셀과 2.5비트 × 2.5비트 MSC 비교 결과
* 멀티모달 AI: 텍스트, 음성, 이미지 등을 동시에 처리할 수 있는 인공지능

이번 Pathfinder에서는 현재와 미래를 이끌어갈 SK하이닉스의 4D 낸드 기술을 살펴봤다. 낸드의 강자로 빠르게 부상 중인 SK하이닉스는 4D^1.0 기술로 낸드의 비용·효율을 높이고 성능을 향상하는 한편, 4D^2.0 기술로 머지않을 미래에 도래할 적층 한계를 극복해 나간다는 계획이다.