우리가 일상생활에서 얼마나 많은 센서를 접하며 사는지 알게 된다면 꽤나 놀랄 것이다. 보편적인 스마트폰 하나만 하더라도 주변 환경을 감지해 실시간 위치나 움직임의 변화를 인식하는 역할을 한다. 특히 최고급 스마트폰에는 거리나 지문, 정맥, 얼굴 인식과 같은 생체 신호 데이터를 탐지하는 등 탑재된 센서만 총 20종 이상이다. 스마트워치에 탑재된 10종의 센서까지 합치면 스마트 디바이스를 소지한 사람은 하루에 약 30개의 센서와 상호작용하고 있다는 뜻이다. 현재 전 세계에서 쓰이는 스마트 디바이스의 수량이 수십억 개라는 사실을 감안하면, 지구상에서 하루에 작동 중인 센서의 수는 조 단위에 달한다.

뿐만 아니라, 인공지능 시대의 도래와 함께 수집해야 할 데이터가 점점 늘어나면서 센서 사용량 역시 계속 증가할 것으로 예상된다. 이번 칼럼에서는 우리가 살아가는 실제 삶에서 접하는 정보를 감지하여 전기 신호로 변환시켜 주는 장치, 즉 미래 산업의 핵심 요소가 될 센서의 작동 원리와 발전 방향에 대해 알아보자.

센서 시스템을 떠받치는 두 개의 축: 센서 디바이스와 센서 인터페이스

▲ 그림 1. 센서 인터페이스 회로의 다양한 입력과 출력

요즘 널리 사용되는 센서는 통칭 ‘센서 시스템’이라고 한다. 이는 온도, 습도, 동작, 압력, 접촉, 가스 등과 같이 주변 환경에서 물리적, 화학적, 생물학적 데이터를 탐지해 이에 상응하는 전기 신호로 변환 및 출력하는 시스템으로 ▲센서 디바이스와 ▲센서 인터페이스 회로로 구성된다.

▲센서 디바이스는 감지할 대상에 따라 다양한 원칙, 구조, 재료를 고려해 여러 유형으로 개발되어 왔다. 예를 들어 온도 센서는 측정 방식에 따라 측온저항체*나 열전대* 등 기타 유형으로 분류되는데 구성품의 소재나 구조와 같은 부차적인 요인을 감안한다면 그 종류는 훨씬 더 다양해진다.

이처럼 센서 디바이스는 매우 다양한 유형이 있지만, 궁극적으로 센서의 출력을 결정짓는 것은 전기의 네 가지 구성 요소인 전압, 전류, 저항, 정전 용량 중 하나다. 결국 센서 디바이스는 실제로 존재하는 세상에서 다양한 데이터를 수집해 이를 네 가지 전기의 구성 요소 중 하나의 형식을 띤 아날로그 신호로 변환하는 장치라고 할 수 있다.

▲센서 인터페이스 회로는 센서 디바이스에서 입수한 전기 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환해 CPU, GPU, 모니터, 트랜시버* 같은 하드웨어가 신호 처리, 분석, 전송에 사용할 수 있는 형태로 만든다. 센서 인터페이스 회로는 센서 디바이스의 출력 형태에 따라 네 가지 유형으로 나눌 수 있는데 ▲아날로그-디지털 변환기(Analog-to-Digital Converter, 이하 ADC) ▲전류-디지털 변환기(Current-to-Digital Converter) ▲저항-디지털 변환기(Resistance-to-Digital Converter) ▲정전 용량-디지털 변환기(Capacitance-to-Digital)가 있다. 참고로 ADC는 전압 아날로그 신호를 받아 디지털 신호를 출력한다.

원래 센서 인터페이스 회로는 읽어야 할 신호의 주파수가 주로 수십 kHz(킬로헤르츠) 이하이기 때문에 물리적, 화학적, 생물학적 데이터에서 파생된 신호를 읽을 때 큰 대역폭을 필요로 하지 않는다. 그러나 외부에서 발생하는 잡음은 매우 커서, 잡음 속에서 작고 유의미한 신호를 정확히 읽어내고 판독하는 것이 필요하다.

예를 들어, 우리 몸에 나타나는 뇌파 신호는 마이크로볼트(μV)로 매우 작은 양을 측정하지만, 주변에 220V 전원 케이블이 하나 있다면 그로 인해 60Hz에 달하는 잡음이 생기고 이는 뇌파 신호 대비 훨씬 큰 수십만 마이크로볼트(μV)에 이른다. 결국 전원 케이블처럼 주의를 분산시키는 큰 장애물이 있을 때 뇌파 같은 미세한 신호를 정확하게 탐지하려면, 센서 인터페이스 회로가 넓은 입력 범위와 우수한 선형성*, 낮은 노이즈 기능 그리고 높은 해상도 특성이 요구된다. 더불어 많은 센서가 스마트폰 같은 모바일 디바이스뿐 아니라 사물 인터넷(Internet of Things, 이하 IoT)이나 만물 인터넷(Internet of Everything, 이하 IoE) 디바이스와 같은 저전력 시스템에도 쉽게 적용하기 위해서는 저전력 특성도 중요하다.

반도체를 기반으로 한 센서 인터페이스: AFE와 ADC의 결합

▲ 그림 2. 센서 인터페이스의 다양한 입력과 특징

센서 인터페이스는 반도체로 구현할 수 있는 시스템으로서, 보통 아날로그 프론트 엔드(Analog Front End, 이하 AFE) 회로와 ADC 회로가 결합되어 구성된다. AFE는 센서의 출력 신호를 손실이나 변형없이 아날로그 전압 신호로 변환하여 이를 ADC에 입력하는 역할을 한다. 그리고 ADC는 아날로그 전압 신호를 받아 최종의 디지털 값으로 정확하게 변환시키는 것이다. 센서 인터페이스가 요구되는 특성을 갖추기 위해서는 반도체 회로에서 AFE와 ADC의 성능을 균형 있게 적절히 분배하여 높은 성능 지수*에 기반한 최적의 성능을 실현하는 것이 매우 중요하다.

AFE: 전압, 전류, 저항 그리고 정전 용량을 아날로그 신호로 변환하는 장치

센서 인터페이스 시스템과 그 입력에 따라 구분되는 네 가지 유형의 AFE 회로는 모두 연산 증폭기(Op-amp)*를 중심으로 한 피드백 회로*라는 공통점을 가지고 있다. 각각의 회로와 동작 방식을 좀 더 자세히 살펴보면 센서 디바이스의 출력 유형에는 ▲입력 전류(Input Current) ▲입력 전압(Input Voltage) ▲입력 저항(Input Resistance) ▲입력 정전 용량(Input Capacitor)이 있다.

▲ 그림 3. 아날로그 프론트 엔드(AFE) 회로의 네 가지 유형

첫째, 전류-입력 프론트 엔드(Current-Input Front-end, 트랜스임피던스 증폭기라고도 함)는 연산 증폭기와 피드백 저항을 사용해 입력 전류를 그에 비례하는 출력 전압으로 변환하는 회로다. 연산 증폭기(Op-amp)는 약한 전기 신호를 증폭할 수 있는 집적 회로이지만, 피드백 레지스터(R_feed)는 출력의 양을 제어한다. 게인(Gain), 즉 증폭기의 출력과 입력 크기의 정도는 피드백 레지스터(R_feed)의 크기에 좌우되기 때문에, 저항값이 안정적이어야 한다.

둘째, 전압-입력 프론트 엔드(Voltage-Input Front-end)는 전류-입력 프론트 엔드에 게인(Gain) 레지스터(R_gain)를 하나 추가해 구현할 수 있는데, 이렇게 하면 원하는 게인(Gain)을 증폭하고 출력 전압을 생성할 수 있다. 따라서 피드백 레지스터(R_feed)와 게인 레지스터(R_gain)의 비율을 균형 있게 조절해 원하는 게인(Gain)을 얻을 수 있고, 반도체 내부에서 조정도 쉬워 온도와 공정의 변화에도 변화가 적은 우수한 특성을 가질 수 있다. 그러나 입력 전류가 피드백 레지스터(R_feed)로만 통과할 때 회로의 전체나 일부분에서 임피던스*로 인한 일정량의 전압 손실, 즉 전압 강하가 발생될 수 있다는 특징이 있다.

셋째, 저항-입력 프론트 엔드(Resistance-Input Front-end)는 전압-입력 프론트 엔드 구조와 매우 비슷하다. 단, 입력 전압(V_sen) 대신 기준 전압(V_ref)이 쓰이고, 게인(Gain) 레지스터(R_gain) 자리에는 입력 레지스터(R_sen)를 사용해야 부품이 제대로 작동한다는 점이 다르다. 이런 프론트 엔드의 경우, 정확한 저항-전압 게인(Gain)을 확보하려면 안정적인 기준 전압(V_ref)과 피드백 레지스터(R_feed)가 꼭 필요하다. 또한 출력 전압(V_out)과 입력 레지스터(R_sen) 사이의 반비례 관계를 상쇄하기 위해 추후 ADC 디지털 출력에 역수 변환을 수행해 입력 레지스터 값을 얻는다.

넷째, 정전 용량(Capitance)-전압(Voltage) 변환은 위에 언급한 구조에는 없는, 좀 더 복잡한 연산을 통해 변환 값을 얻게 된다. 이 회로는 피드백 레지스터(R_feed) 대신 피드백 커패시터(C_feed)를 사용하고, 입력 커패시터(C_sen)에 스위치를 하나 추가한다. 여기서의 연산은 정해진 절차를 따르는데 먼저 참조 전력 공급원(V_ref)과 입력 커패시터(C_sen)를 스위치로 연결해 전하를 생성한다. 그 후 이 연결이 끊어지고 다른 스위치를 통해 연산 증폭기(Op-amp) 프론트 엔드에 연결됨으로써 충전된 전하를 피드백 커패시터(C_feed)로 송신한다. 이 과정을 거치면 출력 전압(V_out)이 입력 커패시터(C_sen) 크기와 비례하여 변환된다.

그렇다면 AFE는 센서 인터페이스 시스템의 전체 성능에 어떤 영향을 미칠까? AFE는 센서 인터페이스 시스템의 첫 번째 단계이기 때문에 여기서 넓은 입력 범위와 선형성, 그리고 낮은 잡음 수준을 얼마나 구현했는지가 곧 센서 인터페이스 시스템의 성능을 결정짓는다. 특히 잡음 수준을 얼마나 줄였는지가 관건인데, 연산 증폭기의 피드백 루프에서 생기는 잡음이 프론트 엔드의 입력 기준 잡음*이 되기 때문이다. 따라서 저잡음 연산 증폭기를 설계하는 것이 가장 중요하다.

연산 증폭기에서 발생하는 잡음은 주로 열 잡음*과 플리커 잡음*으로 구성된다. 열 잡음을 줄일 때 가장 중요한 요소는 회로의 첫 번째 입력단을 구성하는 반도체 트랜지스터다. 연산 증폭기의 첫 번째 입력단에서 트랜지스터의 트랜스 컨덕턴스*에 따라 전압이 전류로 변환된다. 출력 전류와 입력 전압이 반응과 제어 면에서 각각 선형적으로 관련되어 있기 때문에 트랜스 컨덕턴스의 매개변수를 최대한으로 높이면 여기서 발생하는 문제점을 개선할 수 있다. 경우에 따라서는 플리커 잡음이 열 잡음보다도 더 강조되기도 한다. 이러한 플리커 잡음의 전력 밀도는 주파수가 낮아질수록 높아지기 때문에, 수십 kHz(킬로헤르츠) 미만의 저주파 신호를 처리하는 회로에서 플리커 잡음을 줄이는 것이 매우 중요하다.

이 문제를 해결하는 한 가지 방법으로는 첫 번째 입력단의 트랜지스터 크기를 물리적으로 증가시켜 원천적으로 발생하는 플리커 잡음을 줄일 수 있다. 이외에 오토 제로잉*이나 초퍼 안정화*와 같은 방법을 사용하면 잡음을 효과적으로 제거할 수 있다. 이런 방법은 지금까지 많은 센서 인터페이스 반도체 시스템에 널리 적용되고 있다.

ADC: 센서 인터페이스의 저전력, 고해상도 연결 방식

AFE에서 변환된 전압 신호는 디지털 신호로 변환되기 위해 ADC를 거치게 되며, 이것이 센서 인터페이스의 최종 출력으로 변환된다. ADC가 센서 디바이스에서 입수한 아날로그 데이터를 정확하게 담아내기 위해서는 높은 해상도가 필요하고, 이를 높은 에너지 효율로 획득해야 한다.

▲ 그림 4. N-bit CDAC의 전력 밀도와 주파수 측정

축차비교형(Successive-Approximation-Register) ADC(이하 SAR-ADC)는 ADC 구조 중에서 가장 오래된 구조 중 하나로, 디지털 로직에 가까운 회로 구조와 이진법 검색 알고리즘 기반으로 직관적으로 작동하면서도 높은 해상도와 우수한 에너지 효율을 겸비하고 있다. 이런 특성 덕분에 최신 반도체 공정과 호환이 용이해 수요도 높은 편이다.

SAR-ADC는 N-bit 커패시터 디지털-아날로그 변환기(Capacitor Digital-to-Analog Converter, 이하 CDAC), 회로 소자 비교기*, SAR 로직(Logic), 그리고 샘플링 스위치*가 각각 하나씩 합쳐져 구성된다. 하지만 커패시터를 사용하여 디지털 입력을 아날로그 출력으로 변환 역할을 하는 CDAC가 핵심이다. 이때 SAR-ADC의 해상도는 CDAC의 비트 수와 반비례하기 때문에 해상도는 곧 CDAC가 나타낼 수 있는 전압의 가장 작은 크기가 된다. CDAC의 비트 수는 양자화 잡음* 정도를 결정짓는 요인인데, 양자화 잡음은 해상도를 낮추고 전력 밀도의 전체 주파수 범위에서 균일하게 나타난다.

그렇다면 CDAC의 비트 수를 무한정 늘려 양자화 잡음을 줄이고 해상도를 높일 수는 없을까? 이론적으로는 가능하나 이것을 실제 반도체 회로에서 구현하는 데는 한계가 있다.

먼저 CDAC 내부에는 반도체 공정의 제약으로 인해 비트를 운반하는 커패시터 사이에 물리적인 크기 차이가 존재한다. 이 물리적 차이가 커지면 선형성 열화에 의한 고조파 왜곡*이라는 오류가 발생되는데, 이는 커패시터 크기를 줄일수록 문제가 더 심각해진다.

그리고 비교 회로에서도 추가적인 문제가 발생한다. 비교 회로는 여러 입력 전압을 비교하여 이를 출력하는 작업을 담당하는데, 비교 회로가 비교할 수 있는 전압의 크기가 열 잡음, 플리커 잡음, 오프셋 전압* 등 여러 요인으로 제한되기 때문이다. 이는 CDAC가 이상적인 형태로 아주 낮은 전압만 도출하더라도 마찬가지다.

마지막으로, 입력단에 위치한 샘플링 스위치에 존재하는 저항으로 커패시터 수가 늘어나고, 이로 인해 열 잡음과 KT/C 잡음*이 더 커진다는 문제가 있다. 다시 말해, 비트 수를 크게 늘려서 해상도를 향상하는 것은 물리적으로 매우 까다로운 일이다.

이러한 한계를 극복하기 위해, CDAC에서 각 비트를 담당하는 각각의 커패시터 무리에 커패시터를 더하거나 빼 커패시터 사이의 간격을 최소화 하는 것이다. 비교 회로의 경우, 열 잡음과 플리커 잡음을 다룰 때 AFE에 사용되었던 트랜스 컨덕턴스 매개변수를 최대한으로 늘리거나 주파수를 늘리는 등 여러 가지 방법을 동원해 한계를 완화하기도 한다. 오프셋 전압은 플리커 잡음과 같은 특징을 공유하므로 없애는 방법도 같다. 마지막으로 KT/C 잡음을 바람직한 수준 미만으로 줄이려면 CDAC의 커패시터 크기를 키움과 동시에 샘플링 주파수를 늘리는 방법을 사용한다. 지금까지 이런 기법을 사용해 저전력 SAR-ADC를 개발하여 18비트 해상도 수준으로 개발되었다.

차세대 센서 인터페이스 기술의 미래

최근 인공지능 기술이 발전하고 활용 범위가 넓어지면서 물리적, 화학적, 생물학적 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 AR(Augmented Reality, 증강현실)이나 VR(Virtual Reality, 가상현실)과 같이 실시간 상호작용이 필요한 기술이 일상생활에 유입되고 있고 모바일, 웨어러블, IoT/IoE 디바이스 사용량도 점차 늘어나는 추세다. 이러한 발전에 따라 센서의 수요도 급증할 것으로 예상되며 관련 시스템에 필요한 센서의 유형과 수도 그만큼 늘어날 것으로 전망된다.

이러한 전망을 토대로 센서 인터페이스 시스템은 앞으로 소형화 및 저전력 소비를 위한 기술에 집중될 것으로 예상된다. 이러한 흐름은 최근 세계에서 가장 권위 있는 반도체 콘퍼런스 ISSCC(International Solid-State Circuits Conference, 국제고체회로학회)에서 발표된 몇몇 논문에서도 이런 목표를 달성하기 위한 기술 트렌드들이 강조되었다.

첫 번째는 AFE를 사용하지 않고 센서 디바이스에서 발생된 데이터를 직접 디지털 값으로 변환하는 ‘직접 변환 센서 인터페이스 기술’이다. AFE는 많은 전력과 공간을 차지하기 때문에 이 기술을 사용하면 전력 소모를 줄일 수 있다.

두 번째는 센서 솔루션에 좀 더 직접적으로 접근하는 방법이다. 단일 센서 인터페이스 시스템을 전압, 전류, 저항, 정전 용량 센서 디바이스와 모두 호환 가능한 유연한 기술을 사용하는 것이다. 이렇게 하면 기존의 다양한 센서 디바이스 유형에 상응하는 인터페이스를 따로 만들 필요가 없어진다.

마지막으로, 세 번째는 멀티모달 센서 인터페이스 기술이다. 동시에 여러 대의 센서 디바이스를 동시에 감지하는 데 한계가 있는 유연한 기술을 보완하여 단일 회로 시스템 하나로 동시 감지를 실현하는 기술이다. 이 기술은 아직 초기 개념 정립 단계에 불과하지만 앞으로 점점 더 많이 나타날 것으로 예상된다.

이 글을 통해 감지 시스템이 식별해야 하는 주된 신호는 저항, 정전 용량, 전압과 전류라는 사실을 확인했다. 그리고 이런 물리적인 변수를 전기 신호로 변환해 SAR-ADC와 같이 ADC에서 처리할 수 있게 하기 위해서는 고성능 프론트 엔드 회로가 필요하다는 점도 알아보았다.

점점 작아지는 디바이스 내부에 더 많은 센서를 탑재하려면 우수한 해상도를 구현하고 선형성을 유지하면서 전력은 적게 소모해야 하기 때문에 회로가 초저(Ultra-Low) 잡음 성능을 갖춰야 한다. 이는 앞으로 센서 시스템 설계는 어렵지만 흥미로운 분야가 될 것으로 예상된다. 디지털 연결과 주변 환경으로부터의 데이터 획득에 대한 수요가 점점 커지고 있다. 이에 따라 가까운 미래에 센서 시스템 설계 분야에서 수많은 혁신이 나타날 것으로 예상된다.

※ 본 칼럼은 반도체에 관한 인사이트를 제공하는 외부 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

지난 3편에서 우리는 데이터센터를 구성하는 반도체, 그중에서도 DDR5와 MCR DIMM 등 D램에 관해 이야기를 나눴다. 하지만 D램의 영역은 생각보다 넓다. 데이터센터에 사용되는 D램은 이것이 전부가 아니다. 최근 챗GPT를 비롯해 인공지능에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나자, 인공지능 구현에 최적화된 HBM(고대역폭메모리, High Bandwidth Memory)에 대한 관심도 덩달아 늘어났다. 실제로 HBM은 고성능 데이터센터를 구현하기 위한 GPU(Graphic Processing Unit)에 빠르게 적용되고 있다. 또한, 인공지능 등으로 인해 데이터 수요가 늘면서 많은 데이터를 저장하고 보관하는 스토리지(Storage)에 적용된 낸드플래시(NAND Flash) 역시 빼놓을 수 없다. 4차 산업혁명 시대에서 중요한 역할을 할 반도체로 기대되는 HBM과 낸드플래시에 대한 이야기, 지금부터 시작한다.

▲ SK하이닉스의 HBM이 적용된 GPU가 탑재된 SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄(TITAN)’을 설명하고 있는 오수현 TL(가장 왼쪽)과 설명을 듣고 있는 정이현 TL, 이한주 대표, 이의상 TL, 이세라 TL(왼쪽부터)

인공지능의 방대한 데이터 처리엔 ‘HBM이 핵심’

이한주 대표 데이터센터를 구성하는 다양한 반도체에 대한 이야기를 나누고 있는데요[관련기사]. D램 분야에서는 확실히 SK하이닉스가 시장을 선도하고 있다는 것이 느껴지네요. 게다가 최근에는 챗GPT와 같은 인공지능의 등장으로 SK하이닉스의 반도체가 더욱 주목받고 있다고 들었습니다. 어떤 반도체인가요?

오수현 TL 네. 저희 SK하이닉스가 지난 2013년 최초로 개발에 성공한 HBM입니다. 고대역폭메모리 반도체인 HBM은 TSV* 기술을 적용해 여러 개의 D램을 수직으로 연결한 제품인데요. 수직으로 연결한 덕분에 HBM은 일반적인 D램에서 다소 어려웠던 데이터 병렬처리를 가능하게 해줍니다. HBM은 TSV 기술을 통해 상대적으로 패키징 사이즈가 작으며 매우 짧은 거리로 통신할 수 있어 더 빠르고 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다.

* TSV(Through Silicon Via, 실리콘 관통 전극) : D램 칩에 수천 개의 미세한 구멍을 뚫어 상층과 하층의 칩을 수직으로 관통해 상호 연결하는 첨단 패키지 방식

이의상 TL 저희가 둘러보고 온 SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’에도 SK하이닉스의 HBM이 적용돼 있었는데요. 인공지능을 위한 데이터센터 등에 널리 사용되고 있는 NVIDA의 GPU에 저희가 개발하고 생산하는 HBM이 적용돼 있습니다.

이한주 대표 HBM에 관해 잘 설명해 주셨는데요. HBM이 데이터센터에 적용되면 무엇이, 얼마나 좋을지 더 자세히 설명해 주시겠어요?

▲ HBM이 데이터센터에서 어떤 역할을 한지 설명하고 있는 오수현 TL과 설명을 듣고 있는 이의상 TL, 이한주 대표

오수현 TL 네. 데이터센터에서는 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리해야 하는데요. 최근에는 챗GPT와 같은 인공지능이 큰 관심을 받으면서 더 많은 데이터를 더욱 빠르게 처리할 수 있는 메모리 수요가 늘어나고 있습니다. 이러한 수요를 충족할 수 있는 것이 바로 HBM인데요. HBM은 TSV 기술을 이용해 상대적으로 적은 면적에 더 많은 데이터 입출력 통로를 가지게 됩니다. HBM의 데이터 전송 통로(I/O)는 1,024개로 일반적인 D램의 데이터 전송 통로인 8개와 비교하면 매우 많다는 것을 알 수 있습니다.

이러한 구조적 차이가 데이터센터에 어떻게 적용되는지 이해하기 쉽도록 우리가 흔히 이용하는 도로에 빗대어 설명해 드리겠습니다. 똑같은 통행량이라고 가정했을 때 왕복 2차선 도로와 왕복 16차선 도로가 있다면 어느 쪽이 훨씬 원활할까요? 당연히 16차선 도로일 것입니다. 이러한 차이는 교통량이 많아질수록 더욱 커질 것입니다. HBM을 사용한다는 것은 더 많아지는 교통량을 위해 왕복 16차선 도로를 두는 것과 비슷합니다. 방대한 양의 데이터 전송이 필요한 데이터센터나 인공지능 학습을 위해 꼭 필요한 제품이죠.

이한주 대표 예를 들어 설명해 주시니 이해가 쉽네요. 전송해야 하는 데이터가 많을수록 HBM이 더욱 큰 역할을 할 수 있군요. 게다가 제가 알기로는 HBM은 더 적은 전력 소비에도 효과적이라고 들었는데요. 이에 대해서도 간단히 설명해 주시겠어요?

오수현 TL HBM의 경우, 곡선 형태로 연결된 선을 각각의 다이(Die)에 연결하는 기존 D램의 방식(Wire Bonding)이 아닌 다이(Die)를 수직으로 연결하는 TSV 기술이 적용했기 때문에 상대적으로 패키지의 크기가 매우 작으며, 통신 거리도 비교적 짧아집니다. 덕분에 데이터 전송에 필요한 소비 전력도 줄어드는 것이죠. 압도적으로 뛰어난 성능에 더해 저전력까지, HBM은 데이터센터에 반드시 필요한 반도체라고 생각합니다.

▲ TSV 기술을 도입해 획기적으로 면적을 줄일 수 있었던 HBM

이의상 TL 이처럼 높은 효율을 보이는 HBM에 대한 수요가 늘어나고 있는 만큼 저희 SK하이닉스 역시 HBM 개발을 꾸준히 이어왔는데요. 덕분에 저희는 지난 2021년 업계 최초로 HBM3 개발 성공을 이뤄냈습니다. HBM3는 초당 819GB(기가바이트)의 동작 속도를 자랑하는데요. 이는 FHD 영화 163편을 1초 만에 전송할 수 있는 엄청난 속도입니다.

▲ SK하이닉스가 세계 최초로 개발에 성공한 12단 적층 HBM3

오수현 TL 저희가 개발한 HBM3의 경우 지난해 6월부터 본격적인 양산을 시작해 현재는 세계 최고 수준의 인공지능 전용 GPU인 NVDIA의 H100에 탑재되고 있는데요. H100은 인공지능 솔루션을 위한 다양한 데이터센터에서 사용되고 있습니다. 저희 SK하이닉스는 세계 최초로 HBM3를 개발한 데 이어, 최근에는 12단 HBM3의 개발[관련기사]에 성공하면서 HBM 기술 리더십을 굳건히 했습니다.

12단 HBM3의 경우, 기존 HBM3에서 D램을 8단을 수직으로 쌓은 것보다 더 많은 12단을 쌓은 제품입니다. 이를 통해 기존 16GB에서 24GB로 용량을 50% 늘릴 수 있었죠. 기존의 HBM3와 같은 두께를 유지하면서 용량(적층 수)을 높이기 위해 HBM에 들어가는 D램을 40% 얇게 만들어 쌓았는데요. D램을 얇게 만들면서 칩이 쉽게 휘어지는 등의 문제를 해결하기 위해 개선된 보호재(ECM*)와 새로운 적층 방식을 활용한 어드밴스드(Advanced) MR-MUF* 기술을 적용했습니다.

* 에폭시 보호재(EMC, Epoxy Molding Compound) : 열경화성 고분자의 일종인 에폭시 수지를 기반으로 만든 방열 소재로, 반도체 칩을 밀봉해 열이나 습기, 충격 등 외부 환경으로부터 보호한다.
* MR-MUF(Mass Reflow-Molded Under Fill) : 반도체 칩을 쌓아 올린 뒤 칩과 칩 사이 회로를 보호하기 위해 액체 형태의 보호재를 공간 사이에 주입하고, 굳히는 공정. 칩을 하나씩 쌓을 때마다 필름형 소재를 깔아주는 방식 대비 공정이 효율적이고, 열 방출에도 효과적인 공정으로 평가받고 있다. [관련기사]

이한주 대표 앞으로 더욱 늘어나게 될 클라우드와 데이터센터에서 SK하이닉스의 HBM들이 아주 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대가 되네요.

데이터센터의 또 다른 축, ‘스토리지’를 이루는 ‘낸드플래시’

이한주 대표 앞에서 얘기 나눴던 DDR5 MCR DIMM이나 HBM과 같은 반도체 제품들은 모두 데이터의 전송과 연산을 돕는 제품으로 알고 있는데요. 데이터센터에는 이외에도 핵심적인 역할을 하는 반도체가 있죠?

정이현 TL 네. 데이터를 저장하고 보관하는 스토리지를 구축하기 위한 낸드플래시가 있습니다. 지금까지 D램에 대한 이야기를 듣다 보니 ‘우리 SK하이닉스가 데이터센터, 그중에서도 D램 분야를 선도하고 있구나’라는 생각이 들었는데요. 낸드플래시 역시 데이터센터를 구축하는 한 축으로 매우 중요한 반도체이고 저희 SK하이닉스 역시 데이터센터를 위한 다양한 낸드플래시 제품을 개발 및 생산하고 있습니다.

▲ 데이터센터에 적용되는 낸드플래시의 다양한 제품들을 소개하고 있는 이의상 TL, 이한주 대표, 정이현 TL(왼쪽부터)

이한주 대표 낸드플래시는 우리가 흔히 사용하고 있는 SSD(Solid State Drive)를 구성하는 반도체인 것으로 알고 있는데요. SSD와 낸드플래시에 관해 설명해 주시겠어요?

정이현 TL 앞서 스토리지에 대해 살펴보면 좋을 것 같은데요. 과거 스토리지의 핵심이었던 자기를 이용한 HDD(Hard Disk Drive)에서 낸드플래시를 활용하는 SSD로 넘어오면서 우리는 많은 변화를 겪었습니다. 가장 먼저, 필요 전력이 감소했고, 데이터를 읽고 쓰는 속도가 비약적으로 상승했습니다. 게다가 자기 디스크를 사용해야 했던 HDD는 소형화에 물리적인 한계가 있었는데요. 그에 비해 낸드플래시를 활용했던 SSD는 소형화가 가능했습니다. 덕분에 지금 우리는 스마트폰을 비롯해 데이터센터 등에서도 공간을 절약하며 스토리지를 사용할 수 있죠.

특히, 저희 SK하이닉스는 지난해 8월 세계 최초로 238단 512Gb(기가비트) TLC(Triple Level Cell)* 4D 낸드플래시 개발에 성공하고 양산을 시작하기도 했습니다. 세계 최초로 238단 낸드플래시 개발에 성공했다는 것은 그만큼 저희 SK하이닉스가 낸드플래시 기술력에서 앞선다는 것을 의미하기도 합니다. 238단이라는 최고층에도 큰 의미가 있지만, CTP*와 PUC* 기술을 통해 구현한 4D 제품인 것도 큰 의미가 있습니다. 238단 4D 낸드플래시의 경우 이전 세대인 176단과 비교해 더 작은 크기로 생산이 가능해지면서 생산성이 높아졌고, 데이터 전송 속도는 2.4GB/s로 50% 빨라졌습니다. 게다가 소비 전력 역시 21% 줄었죠. 해당 제품이 지금 당장 서버용 SSD에 적용되는 것은 아니지만, 머지않아 서버에도 적용될 것으로 보이는데요. 이를 통해 데이터센터의 스토리지 성능과 전력 효율이 크게 향상할 수 있을 것입니다.

* 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 규격을 구분. 정보 저장량이 늘어날수록 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장할 수 있다.
* CTF (Charge Trap Flash) : 전하를 도체에 저장하는 플로팅 게이트(Floating Gate)와 달리 전하를 부도체에 저장해 셀 간 간섭 문제를 해결한 기술로, 플로팅게이트 기술보다 단위당 셀 면적을 줄이면서도 읽기, 쓰기 성능을 높일 수 있는 것이 특징이다.
* PUC (Peri. Under Cell) : 주변부(Peri.) 회로를 셀 회로 하단부에 배치해 생산효율을 극대화하는 기술

이한주 대표 낸드플래시 역시 D램과 같이 더 빨라진 속도와 작아진 크기, 저전력이 핵심이군요.

▲ 세계 최고층으로 개발된 SK하이닉스의 238단 4D 낸드플래시

정이현 TL 네. 맞습니다. 데이터센터에서 낸드플래시의 역할은 PC에서의 역할과 크게 다르지않게 데이터를 저장하고 보관하는 것입니다. 앞서 설명해 주신 D램과 비교해 보자면 D램은 가까운 곳에 손이 닿는 책상 정도로 생각할 수 있을 것 같습니다. 책을 볼 때만 책상 위에 책을 두는 것이죠. 하지만 SSD의 경우 다양한 책을 오래 보관하는 도서관이라고 할 수 있을 것 같아요. 잠시 불러오고 휘발되는 메모리가 아닌 장기간 저장할 수 있는 비휘발성 메모리라고 생각하시면 됩니다. 다만 데이터센터에 적용되는 낸드플래시의 경우, 단순히 데이터를 얼마나 빠르고 많이 읽고 쓸 수 있느냐를 넘어서 더 많은 요소를 고민해야 합니다.

정이현 TL 앞서 D램 제품들의 특징을 말씀해 주신 것과 상당히 비슷한 점이 있는데요. 낸드플래시 역시 데이터 저장뿐 아니라 SoC(System on Chip) 등을 활용해 연산 장치를 보조하는 등의 역할이 요구되고 있는 상황입니다. 그리고 저전력 역시 중요한 이슈이죠. 특별히 D램과 다른 점이 있다면 낸드플래시의 경우 데이터를 저장하기 위한 제품이다 보니 보안과 관련해 더 철저한 검증이 필요합니다.

개인 정보와 같은 민감한 정보가 저장되는 데이터센터의 경우, 보안 강화가 핵심 이슈가 될 수 있으며, 플랫폼이나 서비스 제공을 위한 데이터센터에서는 시스템 오류 등의 문제로 인해 발생하는 데이터 손상을 예방하거나 바로 복구 가능한 제품을 선호하는 경향이 있습니다. 심지어 보안 문제와 관련해선 일정 수준에 도달하지 못하면 아예 납품하지 못하는 경우도 빈번하기 때문에 저희도 제품의 보안 강화를 위해 노력하고 있는 상황입니다.

이한주 대표 보안과 관련된 부분은 저도 참 공감하는 부분이 많은데요. 이야기를 들어보니 소프트웨어 기반의 클라우드와 하드웨어 기반의 낸드플래시가 추구하는 방향이 상당히 비슷하다는 것을 느꼈습니다. 데이터를 저장한다는 측면에서 최근 클라우드 업계에서도 보안은 매우 중요한 이슈거든요. 과거에는 애플리케이션 단계에 보안 이슈가 집중돼 있었지만, 이제는 하드웨어 베이스에서까지 해킹할 수 있는 시대이기 때문에 낸드플래시 제품에서 더욱 보안에 힘쓰는 이유를 알 것 같네요.

지금까지 데이터센터에 어떤 반도체들이 필요하고, 해당 반도체들이 어떤 역할들을 하고 있는지 들어봤는데요. 데이터센터의 하드웨어 부분까지는 저도 잘 몰랐던 내용들이라 들으면서도 새롭게 알게 된 부분도 있어서 아주 신기하고 재밌었습니다. 반도체의 발전으로 더욱 쾌적한 환경의 클라우드 서비스와 데이터센터 운영이 가능했다는 생각이 듭니다. 그럼, 끝으로 클라우드 서비스와 데이터센터의 전망에 대한 이야기를 나눠보도록 할까요?
지금까지 데이터센터를 구성하는 다양한 반도체들에 관한 이야기를 나눴다. 더 빠른 데이터 전송을 위한 DDR5 MCR DIMM[관련기사]과 인공지능을 위해 특화된 HBM, 그리고 데이터 저장을 위한 핵심 반도체인 낸드플래시까지 살펴봤다. 해당 시리즈의 마지막 콘텐츠가 될 다음 편에서는 함께 나눈 대담에 대한 소감과 미래 전망에 대해 살펴볼 예정이다. 이한주 대표와 SK하이닉스의 미래를 위한 데이터센터와 클라우드, 그리고 반도체에 대한 이야기는 계속된다.

제3시선, 최고가 최고를 만나다
 

‘제3시선, 최고가 최고를 만나다’는 최고의 ICT 업계 전문가들이 서로의 분야에서 공통의 주제를 이야기하며 세상을 바라보고 새로운 시선을 넓혀가는 연재 콘텐츠입니다. ICT 분야의 최고 전문가와 최고의 ICT 기술을 만들어 내는 SK하이닉스 구성원 간의 만남을 통해 기존 인터뷰 콘텐츠에서 볼 수 없었던 이야기를 만나볼 수 있습니다.
 

이번 시리즈는 클라우드 전문 기업 ‘베스핀글로벌’의 이한주 대표와 SK하이닉스 구성원(오수현 TL, 이세라 TL, 이의상 TL, 정이현 TL)들이 만나 4차 산업혁명의 핵심 인프라가 될 ‘데이터센터와 클라우드, 그리고 반도체’를 주제로 나눈 대담을 총 5편에 걸쳐 다룰 예정입니다.
 

3편에서는 보다 뛰어난 성능의 데이터센터를 위해 더욱 주목받고 있는 서버용 D램에 대한 이야기를 다룰 예정입니다. 데이터센터에서 서버용 D램이 중요한 이유와 시장을 선도하고 있는 SK하이닉스의 D램에 대한 이야기, 지금부터 시작합니다. (편집자 주)

지난 편을 통해 우리는 4차 산업혁명의 핵심 인프라가 될 클라우드[관련기사]와 데이터센터[관련기사]에 대해 알아봤다. 디지털전환(DT, Digital Transformation)의 가속화와 클라우드 서비스의 이용 증가로 데이터센터의 중요성은 더욱 커지고 있으며, 데이터센터가 중요해진 만큼 이를 구성하는 서버(컴퓨터)의 성능 역시 빠르게 발전하고 있다.

서버의 성능 향상에는 CPU와 GPU 등 연산 장치의 발전이 큰 역할을 했지만, 이러한 발전도 데이터의 원활한 전송을 돕는 D램의 발전이 없었다면 빛을 보지 못했을 것이다. 우리가 상상조차 할 수 없는 방대한 데이터를 전송하고, 연산해야 하는 데이터센터에는 당연히 더 뛰어난 성능의 D램이 필요하다. 이번 편에서 이한주 대표와 SK하이닉스 구성원들은 데이터센터를 구성하는 서버, 그 중에서도 D램의 역할과 성능이 중요한 이유에 대해 살펴보고, D램 시장을 선도하고 있는 SK하이닉스의 기술력에 대해서도 알아볼 예정이다.

▲ 데이터센터에 필요한 D램 제품에 대해 이야기를 나누는 SK하이닉스 구성원과 이한주 대표(왼쪽부터 오수현 TL, 이의상 TL, 이한주 대표, 이세라 TL)

변화하는 데이터센터, ‘D램 역시 진화’ 중

정이현 TL 앞에서 우리는 최근 나타나고 있는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이나 클라우드의 수요가 많아지고 있는 현상에 대해 이야기를 나눴는데요[관련기사]. 이로 인해 데이터센터 역시 다양한 형태로 변화하고 있는 상황입니다. 실제로 데이터센터의 역할이 다양해짐에 따라 데이터센터를 구축하는 컴퓨터 역시 많이 달라졌죠.

▲ 데이터센터에서 네트워크 장비를 보며 인공지능 반도체의 중요성에 대해 이야기를 나누고 있는 이의상 TL, 이한주 대표, 정이현 TL(왼쪽부터)

이한주 대표 함께 살펴봤었던 SK텔레콤의 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄(TITAN)’ 역시 데이터센터의 일부분이라고 할 수 있는데요. 요즘에는 타이탄과 같은 슈퍼컴퓨터나 아마존 웹서비스(AWS)에서 제공하는 인공지능 학습 컴퓨터 등 고성능 컴퓨팅이 가능한 제품들을 활용해 데이터센터를 구축하고 있습니다. 이런 움직임은 아마존이나 구글, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 IT 기업들을 중심으로 두드러지게 나타나고 있죠. 글로벌 IT 기업들이 인공지능 분야에 적극적인 모습을 보이면서 데이터센터에 적용할 수 있는 인공지능 반도체에 대한 관심도 빠르게 높아지고 있습니다.

▲ 올해 5월, 세계 최초로 데이터센터 호환성 검증에 들어간 SK하이닉스의 DDR5(1b)

이의상 TL 저희 SK하이닉스 역시 이러한 움직임에 기민하게 대응하고 있는데요. 먼저, 데이터센터에 활용되는 서버용 D램을 살펴보면, 지난 5월 세계 최초로 데이터센터 호환성 검증에 돌입한 DDR5를 이야기할 수 있을 것 같습니다. 현존 D램 중 가장 미세화된 10나노급 5세대(1b) 기술이 적용된 SK하이닉스의 최신 서버용 DDR5는 현재 가장 빠른 동작 속도인 6.4Gbps(초당 6.4기가비트)를 자랑하는데요. 최고 속도에 더해 소비 전압은 1.1V(볼트)로 기존 DDR5(1a) 대비 전력 소모를 20% 감축하는 데도 성공했습니다.

이한주 대표 최근 D램을 비롯한 다양한 반도체에서 소비 전력을 줄이고 있다는 점은 아주 긍정적이네요. 데이터센터의 경우, 그 필요성과 중요성은 더욱 커지고 있지만, 막대한 전력이 필요하다는 문제도 있었으니까요.

▲ 데이터센터의 전력 사용량이 점점 늘어나고 있음을 말하고 있는 오수현 TL

오수현 TL 맞습니다. 보통 데이터센터는 제곱미터(m2)당 1,000kWh의 전력을 사용하는 것으로 알려져 있는데요. 이는 일반적인 미국 가정의 전력 사용 대비 10배 많은 수준입니다. 데이터센터가 막대한 전력을 필요로 하는 이유를 살펴보면, 먼저 데이터센터를 운영하기 위해선 수많은 기기를 사용해야 합니다. 서버 컴퓨터를 통해 데이터를 처리하고 스토리지에는 데이터를 저장하고, 네트워크 장비를 통해 데이터의 송수신을 진행하죠. 이러한 데이터센터를 구성하는 컴퓨터와 장비들을 24시간 작동시키기 위해서는 막대한 전력이 필요합니다. 게다가 24시간 뿜어내는 열을 식히기 위한 냉방 시설도 필수적으로 필요합니다. 컴퓨터에 필요한 전력에 더해 냉방 시설을 위한 전력까지, 데이터센터가 소비하는 전력은 비약적으로 늘어나는 것이죠.

이한주 대표 그렇기 때문에 컴퓨터를 구성하는 각각의 반도체들이 전력 소비량을 줄이는 것이 결국 데이터센터 전체의 전력을 줄이는데 큰 효과가 있을 것으로 생각됩니다. 더 좋은 성능에 더 낮은 전력 소비를 추구하는 SK하이닉스의 방향성은 적절하다고 할 수 있겠네요. 그렇다면 데이터센터를 구성하는 제품의 필요 요소는 또 무엇이 있을까요?

이세라 TL 서버용 D램은 안정성과 신뢰성이 아주 중요합니다. 24시간 정상적으로 작동하면서도 작은 오류도 허용돼선 안 되는데요. 데이터센터의 서버용 컴퓨터가 제품의 문제로 인해 오류가 발생할 경우, 피해는 천문학적일 수도 있습니다. 우리가 흔히 사용하는 스마트폰 애플리케이션이나 컴퓨터를 통해 이용하는 다양한 서비스들 역시 모두 데이터센터의 정상적인 작동 위에서 이용이 가능한 것이기 때문입니다.

결국 데이터센터는 단순히 개인이 컴퓨터를 이용한다는 개념이 아니기 때문에 해당 제품들의 안정성과 신뢰성이 반드시 보장돼야 합니다. 그래서 저희는 DDR5부터는 D램 내부에 오류정정코드(On-Die ECC)를 도입했는데요. 덕분에 고속·고용량 환경에서 더 높은 안정성을 기대할 수 있습니다.

▲ 데이터센터 환경과 그 속에 구성된 서버용 D램 DDR5에 대해 이야기하고 있는 이세라 TL(오른쪽)과 경청하는 정이현 TL(왼쪽)

서버용 D램 선도하는 SK하이닉스

이한주 대표 메모리 반도체 분야를 이끌어가는 SK하이닉스인 만큼 확실히 서버용 D램에서도 강점을 보이는 것 같네요. 게다가 최근에는 기술 혁신을 통해 더욱 뛰어난 제품을 개발했다는 소문을 들었는데요. 어떤 제품일까요?

이의상 TL 지난해 12월 개발에 성공한 ‘DDR5 MCR DIMM(Multiplexer Combined Ranks Dual In-line Memory Module)[관련기사]입니다. 기존 제품인 DDR5 여러 개를 기판에 결합한 모듈 제품으로 동작 속도는 개발 당시 서버용 DDR5의 동작 속도였던 4.8Gbps보다 80% 빨라진 8Gbps 이상을 자랑합니다. 데이터센터는 제한된 면적에서 최고의 효율을 낼 수 있어야 하는데요. 저희가 개발한 MCR DIMM과 같은 고성능 제품을 사용하게 되면, 더 높은 수준의 퍼포먼스를 제공할 수 있다고 생각합니다.

이한주 대표 DDR5는 알겠는데, MCR DIMM은 조금 생소하네요. 조금 더 자세히 설명해 주시겠어요?

이세라 TL 이의상 TL님께서 말씀해 주신 대로 MCR DIMM은 여러 개의 DDR5를 하나의 기판위에 결합한 모듈 제품인데요. 그동안 DDR5의 속도는 D램 단품의 동작 속도에 좌우된다는 것이 일반적인 인식이지만, 이번 MCR DIMM은 기존 개념에서 벗어나 D램 단품이 아닌 특정 부품을 추가한 모듈을 통해 성능을 끌어올린 것이 특징입니다.

▲ MCR DIMM에 대해 설명하고 있는 이의상 TL(가운데)과 설명을 듣고 있는 오수현 TL(왼쪽), 이한주 대표(오른쪽)

이의상 TL MCR DIMM은 두 개의 랭크*가 동시에 작동된다는 특징이 있습니다. 이를 위해 저희는 ‘데이터 버퍼*’라는 부품을 MCR DIMM에 적용했는데요. 덕분에 1개의 랭크에서 64바이트의 데이터가 전송되는 것이 아닌 2개의 랭크에서 각각 64바이트의 데이터가 동시에 전송돼 128바이트의 데이터를 전송할 수 있게 된 것입니다. 기존 제품 대비 비약적인 성능 향상을 이룰 수 있었습니다.

* 랭크(Rank) : D램 모듈에서 CPU로 내보내는 기본 데이터 전송 단위의 묶음. 보통 64바이트(Byte)의 데이터가 한 묶음 단위가 돼 CPU에 전송된다.
* 버퍼(Buffer): D램 모듈 위에 같이 탑재돼 D램과 CPU 사이의 신호 전달 성능을 최적화하는 부품. 고성능과 안정성이 요구되는 서버용 D램 모듈에 주로 탑재된다.

▲ MCR DIMM의 작동 구조

오수현 TL MCR DIMM이 특히 놀라운 점은 성능 향상 폭이라고 할 수 있을 것 같은데요. 그동안 새로운 D램 제품의 동작 속도 향상 수준이 800Mbps 정도인 것을 감안하면, 기존 4.8Gbps에서 8Gbps 이상으로 동작 속도가 향상됐다는 것은 그야말로 혁신을 이룬 것이라고 할 수 있을 것 같아요.

이한주 대표 들어보니 감히 기술 혁신이라고 말할 수 있을 것 같네요. 이와 같은 기술 혁신을 위해선 사전에 많은 과정이 있었을 것 같아요. 특히 더욱 뛰어난 서버용 D램의 수요가 있었을 것 같은데요.

이의상 TL 네. 맞습니다. 앞서 이야기 나눈 대로 데이터센터는 인공지능을 비롯해 미디어와 쇼핑, 교통 등 방대한 분야에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상되고 있는데요. 이에 따라, 데이터센터가 처리하게 될 데이터는 기하급수적으로 늘어나게 될 것입니다. 당연히 이러한 데이터를 처리하기 위한 메모리의 성능 향상도 필요하겠죠. 다만, 저희는 기존의 성능 향상 수준으로는 이처럼 폭발적으로 늘어나는 데이터를 처리하기에 어려울 수도 있겠다고 판단했습니다. 이에, 폭발적으로 늘어날 데이터와 데이터센터에서 필요로 하는 수준 이상의 제품 개발이 필요하다는 결론에 도달했고, 선제적으로 비약적인 성능 향상을 이룬 서버용 D램을 개발하게 된 것이죠.

이한주 대표 우리가 지금까지 나눈 이야기에서 언급됐던 인공지능이나 다가올 미래에 디지털상에서 이뤄지는 모든 서비스는 결국 클라우드와 데이터센터를 통해 구현될 것이고, SK하이닉스는 이러한 미래를 위해 철저하게 준비하고 있군요. 놀랍습니다. 이어, 데이터센터를 구성하는 더욱 다양한 제품에 대해서 알아보도록 할까요?
 

지금까지 데이터센터를 구성하는 핵심 제품 중 하나인 서버용 D램에 대한 이야기를 들어봤다. SK하이닉스는 끊임없는 기술 혁신을 통해 다가올 미래, 폭발적으로 늘어날 데이터를 더욱 빠르고 원활하게 처리하기 위한 제품을 개발, 생산하고 있었다. 다음 편에서는 인공지능이 발전하면서 더욱 각광받고 있는 반도체와 방대한 데이터를 저장하기 위한 반도체에 대한 이야기를 나눠볼 예정이다. 이한주 대표와 SK하이닉스의 미래를 위한 데이터센터와 클라우드, 그리고 반도체에 대한 이야기는 계속된다. 대한 이야기는 계속된다.

‘제3시선, 최고가 최고를 만나다’는 최고의 ICT 업계 전문가들이 서로의 분야에서 공통의 주제를 이야기하며 세상을 바라보는 새로운 시선을 넓혀가는 연재 콘텐츠입니다. ICT 분야의 최고 전문가와 최고의 ICT 기술을 만들어 내는 SK하이닉스 구성원 간의 만남을 통해 기존 인터뷰 콘텐츠에서 볼 수 없었던 이야기를 만나볼 수 있습니다. 이번 시리즈는 클라우드 전문 기업 ‘베스핀글로벌’의 이한주 대표와 SK하이닉스 구성원(오수현 TL, 이세라 TL, 이의상 TL, 정이현 TL)들이 만나 4차 산업혁명의 핵심 인프라가 될 ‘데이터센터와 클라우드, 그리고 반도체’를 주제로 나눈 대담을 총 5편에 걸쳐 다룰 예정입니다.
 

2편에서는 클라우드를 제대로 운영하기 위해 꼭 필요한 기반 시설, 데이터센터에 대해 자세히 살펴볼 예정입니다. 데이터센터에 대한 이야기, 지금부터 시작합니다. (편집자 주)

데이터센터(Datacenter)는 클라우드뿐만 아니라 인터넷에서 행하는 모든 활동을 위해 꼭 필요한 핵심 시설이다. 인터넷에서 제공되는 모든 서비스는 데이터센터 없이 불가능하기 때문에, 데이터센터에 대한 관심은 더욱 높아지고 있다.

국내 주요 IT 기업들 역시 자사의 데이터센터를 확충하기 위해 천문학적인 금액의 투자를 이어가고 있으며, 주요 통신사나 SI* 기업들 모두 비슷한 양상을 보인다. 이는 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 더욱 적극적인 움직임을 보이고 있다. 클라우드에 대한 이야기를 나눈 전편[관련기사]에서 언급했던 세계적인 클라우드 기업, 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS), 구글 등도 전 세계 곳곳에 하이퍼스케일 데이터센터*를 만들기 위해 천문학적인 비용을 투자하고 있다.

국내외 주요 기업들이 데이터센터를 계속 확충하는 이유는 무엇일까? 이번 ‘제3시선 최고가 최고를 만나다 with 이한주 대표’ 2편에서는 ICT 산업의 핵심 인프라인 데이터센터에 대해 더 자세히 알아보고자 한다.

▲ 데이터센터의 다양한 시설을 둘러보고 있는 이한주 대표와 SK하이닉스 구성원들(우측부터 오수현 TL, 이의상 TL, 이세라 TL, 정이현 TL, 이한주 대표)

4차 산업 핵심 인프라 ‘데이터센터’

이한주 대표 이번에는 데이터센터가 더욱 중요해지고 있는 이유, 그리고 데이터센터의 역할에 관해 자세한 이야기를 나눠보면 좋을 것 같습니다. 데이터센터가 이렇게 중요해진 이유가 무엇일까요?

정이현 TL 클라우드 서비스 역시 아주 중요한 요인이 되겠지만, 최근에 크게 주목받는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)도 빼놓을 수 없을 것 같습니다. 머신러닝, 딥러닝 등을 위해 거대한 용량의 학습 데이터를 보관하고, 처리하는 데 데이터센터와 같은 하드웨어 시설이 반드시 필요하니까요. 게다가 최근 인공지능의 발전 속도가 눈에 띄게 빨라지면서 더욱 높은 수준의 인프라가 필요해졌고, 데이터센터의 중요도가 더욱 커진 것이죠.

실제로 국내외 IT 기업들은 새로운 산업의 선점을 위해 데이터센터에 투자를 늘리고 있으며, 전 세계 각 정부 역시 국가 핵심 시설로 데이터센터를 선정해 투자하고 관리하는 모습을 보이고 있습니다. 그만큼 데이터센터라는 인프라가 중요해지고 있다는 의미인 것이죠.

이한주 대표 네 맞습니다. 과거에는 회사마다 존재하는 서버실 혹은 전산실 개념의 온-프레미스(On-Premise) 형태의 데이터센터들이 주를 이뤘지만, 최근에는 단독 건물 형태의 데이터센터가 빠르게 늘어나고 있죠. 이러한 모습은 전 세계적으로 나타나고 있는데요.

국내만 하더라도 주요 IT기업인 네이버와 카카오 등은 수천억 원을 투자해 자사의 데이터센터를 구축하고 있고, 아마존 역시 최근 호주에 약 12조 원을 투자해 데이터센터를 구축한다고 밝힌 바 있습니다. 이처럼 데이터센터의 확충은 세계적인 트렌드입니다.

▲ 글로벌 데이터센터 분포 현황(출처 : datacentermap.com). 북미와 유럽에 많은 데이터센터가 분포해 있지만 최근 아시아와 오세아니아 등에서도 데이터센터 수가 빠르게 늘어나고 있다.

이의상 TL 데이터센터의 변화에 대해서 조금 더 자세히 살펴보면, 사실 우리가 흔히 말하는 데이터센터는 IDC(Internet Data Center)라고도 불리고 있는데요. IDC의 경우 국내에서 1970년대 대기업 등 아주 극소수 기업에서만 구축해서 사용했었고, 1990년대 들어서면서 지금과 같이 컴퓨팅과 네트워크를 연결한 형태로 진화하기 시작했었습니다. 이후 2000년대가 지나면서 정보화로 인한 데이터의 수요 및 공급이 많아졌고, 인터넷 기술의 발전으로 더욱 많은 데이터를 저장해야 하는 현재의 데이터센터 모습이 만들어졌죠.

▲ 슈퍼컴퓨터 타이탄(TITAN)의 실제 모습(출처 : SK텔레콤)

오수현 TL 실제로 최근 데이터센터는 더 다양한 분야에서 활용되고 있는데요. 대담에 앞서 직접 다녀왔던 데이터센터는 SK텔레콤의 인공지능 서비스인 에이닷(A.)을 구현하는 슈퍼컴퓨터, ‘타이탄(TITAN)이 설치된 곳이었잖아요. 이한주 대표님이 말씀해 주신 서버실이나 전산실 개념을 넘어 인공지능 구현을 위한 슈퍼컴퓨터 역시도 데이터센터의 범주에 속한다고 생각하니, 데이터센터의 역할이 정말 다양해진 것 같아요.

이한주 대표 그렇습니다. 하이퍼스케일 데이터센터가 등장하는 것 역시 이러한 흐름에서 비롯됐다고 할 수 있어요. 훨씬 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리해야 하는 하드웨어들이 필요해졌고, 이 하드웨어들의 안정성을 위해 더 체계적인 관리가 필요해진 것이죠.

이세라 TL 덕분에 데이터센터의 구성요소도 변화하고 있는데요. 과거에는 통신을 위한 TCP/IP*나 SNMP* 장비 중심에서 현재는 서버실 등 통신장비를 비롯해 컴퓨팅 시스템, 저장 장치(Storage) 등이 복합적으로 구축돼 있습니다. 데이터센터가 더 다양한 곳에서 활용되면서 데이터센터의 구성요소 역시 변화하고 있는 것이죠.

데이터센터도 빌려 쓴다고요?” 다양해지는 데이터센터 운영 방식

이한주 대표 데이터센터를 필요로 하는 분야가 훨씬 많아지면서, 데이터센터의 역할도 더 다양해지고 있습니다. 자연스럽게 데이터센터의 운영 방식도 조금씩 변화하고 있는데요.

▲ 데이터센터의 운영 방식에 관해 설명하는 이의상 TL(가장 왼쪽)

이의상 TL 네. 맞습니다. 데이터센터의 운영 방식은 크게 두 가지로 구분할 수 있을 것 같은데요. ‘엔터프라이즈(Enterprise) 데이터센터*’와 ‘코로케이션(Co-Location) 데이터센터*’로 구분할 수 있습니다. 흔히 네이버나 카카오 등 국내 주요 IT 기업들이 자사의 서비스를 구현하기 위해 구축한 데이터센터나 시중 은행 등에서 안정적인 인터넷 뱅킹을 지원하기 위해 구축한 금융권 데이터센터 등이 엔터프라이즈 데이터센터로 분류되고 있죠.

코로케이션 데이터센터의 경우, 잘 구축된 데이터센터를 빌려주는 개념인데요. 데이터센터의 물리적인 공간과 서버, 컴퓨팅 재원 등을 다른 기업 등 사용자에게 일정 비용을 받고 원하는 만큼 빌려주는 것입니다. 서버 등 재원을 빌려 쓴다는 점에서 앞에서 얘기했던 클라우드 서비스, 그중에서도 IaaS[관련기사]와 유사한 점이 있지만, 실제 물리적인 공간과 재원을 빌려주는 코로케이션 데이터센터와 가상 서버를 빌려주는 클라우드와는 다소 차이가 있습니다.

이세라 TL 사용자 입장에서 코로케이션 데이터센터를 이용할 경우 유리한 점은 무엇이 있을까요?

정이현 TL 별도의 데이터센터를 구축하지 않아도 된다는 장점이 있습니다. 데이터센터를 구축하고 관리하기 위해선 큰 비용이 발생할 수밖에 없는데요. 결국, 코로케이션 데이터센터를 구축해 비용 절감 등의 규모의 경제를 실현하고, 기업(사용자)들은 이를 임대해 운용하는 방식으로 경제성을 확보할 수 있는 것입니다.

이의상 TL 데이터센터는 단순히 서버나 컴퓨터만 설치한다고 운용할 수 있는 것이 아니기 때문에 코로케이션 데이터센터가 더욱 주목받고 있는 것이겠죠. 데이터센터를 구축하기 위해서는 냉방 시설을 비롯해 화재 예방을 위한 안전 시설, 데이터 백업을 위한 백업 시설 등 정말 많은 것들이 필요하잖아요. 실제로 저희가 오늘 둘러봤던 슈퍼컴퓨터 타이탄이 설치된 데이터센터를 떠올려 봐도 단순히 GPU가 설치된 컴퓨터만 있었던 것이 아니라 수많은 장비가 설치돼 있었거든요.

스타트업과 같은 영세한 기업들은 이러한 다양한 시설을 구축하는데 큰 부담이 있을 것입니다. 만약 자체적으로 데이터센터를 구축했다고 하더라도, 서버를 증설해야 하는 상황이 발생하면 막대한 비용이 또다시 필요해지겠죠. 반면에 코로케이션 데이터센터를 이용할 경우, 필요한 만큼의 재원만 임대하면 되기 때문에 보다 경제적인 데이터센터 운영이 가능한 것입니다.

▲ 데이터센터에 대한 이야기를 정리하며, 데이터센터에 적용되는 반도체에 대해 SK하이닉스 구성원들에게 질문하는 이한주 대표

이한주 대표 경제성과 효율성을 따져봤을 때, 코로케이션 데이터센터의 수요가 늘어날 것으로 예상되는데요. 결국 코로케이션 데이터센터와 거대 IT 기업들의 엔터프라이즈 하이퍼스케일 데이터센터가 더욱 늘어나면, SK하이닉스와 같은 반도체 기업에는 아주 긍정적일 것 같아요. 데이터센터에는 수많은 반도체가 필요하니까요. 그렇다면 데이터센터에 어떤 반도체들이 필요할지 궁금해지는데요. 데이터센터에 적용되는 반도체는 무엇이 있는지, 함께 이야기 나눠 볼까요?

지금까지 클라우드 서비스를 비롯해 인공지능 등 IT의 필수 인프라로 여겨지는 데이터센터에 대한 이야기를 들었다. 4차 산업이 고도화됨에 따라 데이터센터의 운영방식이 더욱 다양해졌으며, 이러한 변화는 더욱 많은 기업이 쉽게 데이터센터 이용할 수 있게 만들었다는 점을 확인할 수 있었다. 다음 편에서는 데이터센터를 구축하는 반도체에 대한 이야기를 나눠볼 예정이다. 이한주 대표와 SK하이닉스의 미래를 위한 데이터센터와 클라우드, 그리고 반도체에 대한 이야기는 계속된다.

이번 시리즈는 클라우드 전문 기업 ‘베스핀글로벌’의 이한주 대표와 SK하이닉스 구성원(오수현 TL, 이세라 TL, 이의상 TL, 정이현 TL)들이 만나 4차 산업혁명의 핵심 인프라가 될 ‘데이터센터와 클라우드, 그리고 반도체’를 주제로 나눈 대담을 총 5편에 걸쳐 다룰 예정입니다.

1편에서는 데이터센터와 클라우드의 중요성, 글로벌 주요 기업들의 클라우드 구축 현황, 그리고 점점 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅의 시장 현황으로 구성돼 있습니다. 4차 산업의 핵심 인프라인 데이터센터와 클라우드에 대한 본격적인 이야기, 지금부터 시작합니다. (편집자 주)

데이터센터와 클라우드, 반도체를 알기 위한 특별한 대담

“지금은 개인의 모든 일상과 삶이 데이터로 저장된다. 그리고 저장된 데이터는 새로운 의미로 생성되어 우리의 일상에 스며들며 지금껏 경험하지 못한 또 다른 삶을 제공한다.”

DT(Digital Transformation)로 불리는 디지털 전환은 우리에게 피할 수 없는 파도와 같다. 디지털 기술의 발전은 정보를 비롯해 우리의 모든 일상과 삶을 데이터로 바꾸었고, 이런 데이터는 다시 우리의 일상을 변화시키는 거대한 매개체가 되고 있다.

데이터를 얼마나 잘 활용할 수 있는지가 경쟁력이 되는 요즘, 더욱 주목받는 분야가 있다. 정보통신기술(ICT)과 4차 산업혁명의 인프라로 불리는 데이터센터와 클라우드 컴퓨팅(이하 클라우드)이 그것이다. 데이터센터와 클라우드는 어떤 역할을 하기에 ICT와 4차 산업혁명의 인프라로 불리는 것일까?

뉴스룸은 이를 더 자세히 알아보기 위해 클라우드 전문기업 이한주 베스핀글로벌 대표와 데이터센터에 사용되는 다양한 반도체를 개발하고 생산하는 SK하이닉스 구성원들의 대담을 마련했다.

이한주 대표 안녕하세요. 베스핀글로벌의 이한주 대표입니다. 먼저 제가 속해있는 베스핀글로벌에 대해 간단히 소개해 드리면, 저희는 ‘클라우드를 클라우드답게’ 쓰는 것을 목표로 종합적인 멀티 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 전문 기업입니다. 클라우드 전문가로서 이 자리에 참여한 만큼 여러분께 클라우드와 관련된 다양한 이야기들 전해드리고, SK하이닉스 구성원분들을 통해 그동안 제가 잘 알지 못했던 반도체에 대해서도 더욱 많은 이야기를 들을 수 있으면 좋겠습니다.

이의상 TL 안녕하세요. SK하이닉스 Datacenter Memory 기획 이의상TL입니다. ICT의 미래를 구축하는 데 핵심 역할을 하는 클라우드와 데이터센터에 대한 이야기를 나누는 자리에 이렇게 함께 할 수 있어서 정말 기쁘게 생각하고 있습니다. 제가 담당하는 DDR5 및 MCR DIMM과 같은 메모리 반도체들이 데이터센터에서 어떤 역할을 하는지 이야기하고 다른 분야에 대한 이야기들도 충분히 들을 수 있는 시간이 됐으면 좋겠습니다.  [MCR DIMM 자세히 알아보기]

오수현 TL SK하이닉스 HBM Design 오수현 TL입니다. HBM은 고성능 메모리 반도체로 방대한 양의 데이터를 처리해야 하는 데이터센터에서 적극 사용되고 있는 제품인데요. 실제로 SK하이닉스에서 생산하고 있는 제품이 어디에 어떻게 사용되고 있는지 자랑하고 싶은 마음에 벌써 설레네요! [HBM3 자세히 알아보기]

이세라 TL 안녕하세요. DDR5 Computing DRAM Server 제품개발과 실장 평가, 불량 분석 등의 업무를 담당하고 있는 이세라 TL입니다. 다양한 분야의 구성원들과 업계 최고의 전문가와 함께하는 오늘 대담이 큰 기대가 되는데요. 오늘 대담을 통해 다양한 의견들과 새로운 정보들을 듣고 배워갈 수 있으면 좋겠습니다.

정이현 TL 저는 SSD제품기획 정이현 TL입니다. 저만 유일하게 D램이 아닌 낸드(NAND)의 세계에서 온 것 같은데요. 낸드 세계의 대표라 생각하고 적극적으로 대담에 임하겠습니다. 최근에는 엄청난 양의 데이터들이 쏟아지는 만큼 데이터센터를 비롯해 클라우드 분야에서도 낸드 플래시(NAND Flash)와 같은 비휘발성 메모리 반도체의 역할도 점차 중요해지고 있습니다. 다양한 분야에서 낸드가 어떤 역할을 하는지 자세히 설명해 드리도록 하겠습니다.

▲ 데이터센터 시설을 살펴보면서 정보의 양에 대해 설명하는 이한주 대표와 SK하이닉스 구성원들 (우측부터 이한주 대표, 이의상 TL, 이세라 TL, 정이현 TL, 오수현 TL)

4차 산업혁명의 핵심 인프라, 클라우드

이한주 대표 각 분야 전문가께서 참석해 주셨네요. 오늘 우리가 이 자리에 모인 이유는 최근 가속화되는 디지털 전환에 맞춰 더욱 중요해지고 있는 데이터센터와 클라우드 서비스를 이야기하고자 함인데요. 최근 세계적인 트렌드를 살펴보면 클라우드 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 데이터센터 또한 빠르게 늘어나고 있기 때문에 오늘의 이 대담이 많은 분께 큰 도움이 됐으면 좋겠네요.

이의상 TL 저 역시 같은 생각입니다. 클라우드 시장의 경우, 2021년 시장조사기관 프레시던스 리서치는 이미 22년 4,460억 달러(한화 약 586조 원)의 규모를 형성했으며, 올해에는 약 20% 성장한 5,240억 달러 수준의 규모가 될 것으로 전망했는데요. 최근 챗GPT와 같은 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기술 발전이 주목받으며 클라우드와 데이터센터의 시장이 더욱 확장될 것이라는 전망이 나오고 있는 것이죠.

이세라 TL 덧붙이자면, 클라우드 시장 규모는 매년 평균 17% 이상 성장해 2030년에는 1조 6,140억 달러(한화 약 2,090조 원)에 달할 것이라는 전망도 나오고 있습니다. 폭발적으로 성장하는 클라우드 시장은 우리 SK하이닉스와 같은 반도체 기업들에는 매우 중요한 시장인데요. 클라우드 시장이 이처럼 높은 성장 가능성을 가지고 있는 이유는 무엇일까요?

▲ 글로벌 클라우드 시장 규모 전망치(출처 : 프레시던스 리서치)

이한주 대표 클라우드가 무엇인지를 먼저 살펴보면 좋을 것 같아요. 우리가 흔히 클라우드에 대해 디지털 세상의 인프라라고 이야기하는 경우가 많은데요. 이는 우리가 디지털 세상에서 데이터를 가지고 행하는 대부분의 일들이 클라우드 위에서 이뤄지기 때문입니다.

오수현 TL 사실 많은 사람은 클라우드에 대해 외장 하드디스크처럼 온라인상에 존재하는 데이터 저장소로만 인식하고 있잖아요. 실제로 대중에게 많이 알려진 클라우드 서비스 역시 데이터 저장소의 역할이었고요. 이런 클라우드가 어떻게 디지털 세상의 인프라가 됐을까요?

이한주 대표 사실 클라우드 서비스는 그 종류도 굉장히 다양하며, 광범위하게 분야에서 사용되고 있습니다. 우리가 최근 아주 많이 사용하고 있는 애플리케이션을 생각해볼까요? 유튜브나 넷플릭스와 같이 온라인 스트리밍을 기반으로 하는 OTT 서비스*는 세계적으로 아주 많은 사람이 이용하고 있죠. 이러한 OTT 서비스 역시 클라우드에 기반해 서비스되고 있습니다. OTT 서비스뿐 아니라 최근 화제가 됐던 챗GPT와 같은 인공지능, 로블록스와 같은 게임 등도 클라우드 위에서 구현되고 있죠.

* OTT(Over The Top) 서비스 : Over The Top media service. 인터넷망을 통해 영상 콘텐츠를 제공하는 서비스

정이현 TL 넷플릭스의 경우 클라우드 서비스를 설명할 때 빼놓을 수 없는 비즈니스 모델이기도 하잖아요. 이미 지난 2016년 클라우드 마이그레이션*을 모두 완료한 것으로 알고 있습니다. 넷플릭스가 클라우드로 완전히 전환한 이유는 무엇인가요?

* 마이그레이션(Migration) : 하나의 운영환경으로부터 더 나은 운영환경으로 옮겨가는 과정을 뜻함

▲ 넷플릭스의 클라우드 마이그레이션이 시장에 주는 의미에 대해 이야기 나누고 있는 이한주 대표와 SK하이닉스 구성원들

이한주 대표 넷플릭스의 경우 지난 2008년, 데이터베이스 손실로 인한 서비스 지연 문제가 결정적인 원인이기는 했지만, 현재 전 세계 190여 국가에 서비스될 정도로 규모가 커진 것은 결국 클라우드 마이그레이션 덕분이라고 생각합니다.

현재 넷플릭스는 클라우스 서비스 점유율 1위를 차지하고 있는 아마존 웹 서비스(AWS, Amazon Web Services / 점유율 32%, 2022년 4분기 기준)를 통해 소비자들에게 콘텐츠를 제공하고 있는데요. 전 세계 어디서든 수억 명의 사람들에게 원활한 콘텐츠 전송이 가능한 것도 클라우드 덕분이죠. 잘 구축된 데이터센터에서 원하는 만큼의 컴퓨팅 재원을 사용하고, 더 많은 재원이 필요하다면 유연하게 늘리고 줄일 수 있기 때문에 안정적으로 전 세계에 콘텐츠를 제공할 수 있는 것입니다.

만약 넷플릭스가 자체적으로 데이터센터 등을 구축해 서비스하고자 했다면 지금의 세계적인 서비스가 어려웠거나, 천문학적인 비용이 필요했을 것입니다.

이의상 TL 그렇군요. 넷플릭스는 클라우드를 활용한 비즈니스의 대표 사례이지만, 클라우드는 더욱 다양한 분야에서 활용되고 있는데요. 이와 관련해 클라우드가 어떤 분야에서까지 사용될 수 있을지 궁금합니다.

이한주 대표 ICT 전 분야에서 클라우드가 활용되고 있다고 말씀드리고 싶습니다. 혹자는 4차 산업혁명을 통해 클라우드가 더욱 확장될 것이라고 이야기하기도 하지만, 저는 클라우드의 확장이 4차 산업혁명을 결정짓는 중요한 요소 중 하나가 될 것으 생각합니다. 클라우드를 통해 ICT 인프라 활용이 유연해지면서 데이터에 대한 수집, 저장, 분석이 아주 쉬워졌는데요. 데이터가 곧 자산이 되는 시대에서 더욱 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 도와주는 클라우드는 선택이 아닌 필수가 될 것입니다.

미래 핵심 산업이라고 불리는 인공지능 역시 클라우드 기반으로 서비스될 것이고, 방대한 양의 교통 데이터를 수집해야 하는 자율주행 역시 마찬가지죠. 만약 클라우드 없이 인공지능이나 자율주행 기술을 구현하려고 한다면, 우리는 상상할 수도 없는 방대한 양의 데이터를 우리의 스마트폰이나 컴퓨터, 그리고 자동차에 입력하고 연산해야 하는데요. 이렇게 진행할 경우 우리가 원하는 수준의 인공지능이나 자율주행을 구현하기엔 현실적으로 어렵겠죠. 결국, 우리의 미래를 변화시킬 수많은 기술은 클라우드를 통해 구현되고, 서비스될 것이라고 확신합니다.

▲ 다양한 분야에서 활용되고 있는 클라우드 컴퓨팅 기술

용도와 목적에 따라, 다르게 사용하는 ‘클라우드’

오수현 TL 앞에서 이한주 대표님께서 클라우드의 종류가 다양하다고 말씀해주셨는데요. 클라우드의 종류, 어떻게 구분돼 있고 어떤 차이점이 있는 것인가요?

이한주 대표 클라우드의 종류도 여러 개로 구분할 수 있고 클라우드 공급자 역시 조금씩은 다른 점이 있는데요. 클라우드의 종류를 살펴보기에 앞서 클라우드 공급자는 어떻게 구분되고 있는지 먼저 살펴보면 좋을 것 같아요.

먼저 세계적인 클라우드 공급자인 아마존이나 마이크로소프트, 구글, 알리바바, 텐센트와 같이 초거대 규모의 데이터센터를 보유하고 있는 공급자들을 CSP(Cloud Service Provider)라고 부르는데요. 이들은 수십조 원의 비용을 투자하며 데이터센터 인프라를 구축하는 공급자입니다. 아마존의 클라우드 서비스인 AWS만 해도 전 세계 31개 지역에서 99개의 데이터센터를 운영하고 있는데요. 데이터센터 하나의 평균 면적이 1만 5,000m²로 잠실 올림픽주경기장 크기의 2배에 달할 정도며, 하나의 데이터센터당 약 5만~8만 대의 서버 컴퓨터가 설치돼 있습니다.

그리고 베스핀글로벌과 같이 클라우드 컨설팅이나 시스템 구축, 사후 서비스 등 클라우드 전문 서비스를 제공하는 공급자들을 MSP(Managed Service Provider)라고 부릅니다. CSP가 운영하는 초거대 데이터센터를 보유하고 있는 것은 아니지만, 기업들이 클라우드를 이용하기에 앞서 겪는 많은 고민을 해결해주고, 최적의 조건으로 클라우드를 이용할 수 있도록 컨설팅해주는 역할을 하는 것이죠.

▲ 공급자에 따라 제공되는 서비스가 다른 클라우드 서비스에 대해 말하고 있는 이세라 TL(가장 오른쪽)

이세라 TL 공급자에 따라 제공하는 서비스도 다르다는 말씀이신 것 같은데요. 저 역시 클라우드 서비스가 IaaS, PaaS, SaaS, 등으로 구분된 것으로 알고 있습니다. 각각 서비스들에 대해 알기 쉽게 설명해 주실 수 있을까요?

이한주 대표 가장 먼저 IaaS(Infra as a Service)는 이름 그대로 인프라를 서비스하는 형태인데요. 앞서 저희가 얘기 나눴던 AWS의 데이터센터 등 인프라를 넷플릭스가 이용하고 있는 것이 바로 IaaS입니다. PaaS(Platform as a Service)의 경우 애플리케이션 구축, 개발, 배포 등에 필요한 요소들이 표준화된 ‘플랫폼’ 자체를 클라우드 형태로 제공하는 서비스입니다. 기업들은 개발을 위해 필요한 도구와 환경이 구축된 플랫폼을 통해 개발하기 때문에 개발 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있습니다. 대표적인 PaaS 제공 사례로는 구글 앱 엔진, 오라클 등이 있습니다.

마지막으로 SaaS(Software as a Service)는 소프트웨어를 클라우드 형태로 이용하는 서비스인데요. 저희 베스핀글로벌이 제공하고 있는 서비스이기도 합니다. 클라우드 기반 소프트웨어이기 때문에 컴퓨터에 프로그램을 설치하지 않아도 인터넷만 연결돼 있으면 언제 어디서나 손쉽게 이용할 수 있다는 장점이 있습니다. MS오피스365, 어도비, 세일즈포스 등이 대표적입니다. 지금 설명한 서비스는 세 가지였지만, 이외에도 더욱 다양한 형태의 서비스들이 나타날 것으로 보고 있습니다. 수많은 종류가 등장하겠죠.

성장하는 클라우드, 거대해지는 데이터센터

정이현 TL 더욱 다양한 종류의 클라우드 서비스가 등장한다는 것은 아무래도, 클라우드의 중요성이 더욱 커지고 있기 때문이겠죠? 클라우드가 지금보다 더 넓은 영역에서 활용된다면 결국 더욱 많은 인프라, 즉 데이터센터가 만들어져야 할 텐데요. 실제로 클라우드 시장이 커질수록 전 세계적으로 데이터센터의 수도 빠르게 늘어나고 있잖아요. 대표님은 클라우드 시장의 성장과 데이터센터의 확장에 대해서 어떻게 전망하고 계신지요?

이한주 대표 모두 아시는 것처럼, 데이터센터가 새로운 시설은 아니잖아요. 지금처럼 클라우드가 사용되기 전에도 우리는 데이터센터를 사용해왔습니다. 기본적으로 데이터센터는 데이터를 저장하는 서버가 모여있는 곳을 의미하는데요. 데이터센터는 일반적인 기업의 작은 전산실에도 있었고 건물 전체를 사용하는 데이터센터도 있었습니다. 흔히 온-프레미스(On-Premise)라고 부르죠. 이는 클라우드 서비스가 나오기 전 대부분의 기업이 사용해오던 인프라 구축 방법이었습니다.

하지만 클라우드가 등장한 이후, 우리는 거대한 변화를 목격했는데요. 아마존이나 마이크로소프트, 구글 등의 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공 기업들은 자사의 클라우드를 더욱 원활하게 서비스하기 위해 수십만 대의 서버 컴퓨터를 보유한 초거대(하이퍼스케일) 데이터센터를 구축하기 시작했습니다. 이런 움직임은 전 세계 모든 대륙에서 보이고 있는데요. 이러한 추세는 지속해서 이어질 것이라는 전망이 나오고 있습니다.

▲ 국내 데이터센터 시장에 대해 언급하고 있는 이의상 TL과 경청하고 있는 이한주 대표와 구성원들

이의상 TL 저 역시 대표님의 의견에 공감하고 있습니다. 기존 빅3라고 불렸던 아마존, 마이크로소프트, 구글 외에도 오라클, IBM 등 새로운 CSP(Cloud Service Provider)들이 등장하고 있으니까요. 이들 역시 초거대 데이터센터를 구축하기 위한 움직임을 보이고 있으며, 국내의 네이버, KT, NHN 등도 최근 CSP 사업을 시작하며, 더 큰 규모의 데이터센터 구축에 힘을 쏟고 있죠.

이한주 대표 네 맞습니다. 그래서 저는 오늘의 이 대담이 아주 큰 의미가 있다고 생각해요. 데이터센터의 확장은 세계적인 트렌드이며, 데이터센터의 중요도가 높아질수록 결국 데이터센터를 구성하는 각각의 컴퓨터들과 그 컴퓨터에 적용된 반도체들의 중요도는 더욱 커질 테니까요. 그렇다면 이제부터 데이터센터를 구성하는 다양한 요소와 데이터센터 분야의 동향에 대한 이야기를 시작해볼까요?

4차 산업혁명의 키포인트가 될 클라우드, 그리고 클라우드를 구현하기 위한 초거대 데이터센터, 1편을 통해 우리는 클라우드 서비스가 중요성과 종류, 그리고 데이터센터의 변화에 대해 알아봤다. 다음 편에서는 본격적으로 데이터센터에 대한 이야기를 다룰 예정이다. 이한주 대표와 SK하이닉스의 미래를 위한 데이터센터와 클라우드, 그리고 반도체에 대한 이야기는 계속된다.