CES에서 빛난 SK하이닉스의 AI 메모리 리더십, 그 현장 속으로!

* SK㈜, SK하이닉스, SK텔레콤, SK이노베이션, SK에코플랜트, SK E&S, SKC 등

▲ CES 2024에 마련된 ‘SK원더랜드’ 전경 모습

SK하이닉스는 CES 참가를 통해 다가오는 AI 시대의 중심에 메모리 반도체가 있음을 강조하고, 글로벌 AI 메모리 시장을 선도하는 회사의 경쟁력을 세계에 알리겠다는 포부를 밝혔다. 이와 함께 ▲AI를 위한 초고성능 메모리인 ‘HBM3E*’를 비롯해 ▲CPU, 메모리, 스토리지 등 서로 다른 인터페이스를 통합해 처리 효율성과 용량 확장성을 높인 차세대 인터페이스 ‘CXL(Compute eXpress Link)’ 기반의 메모리 제품 ▲CXL 기반 연산 기능을 통합한 메모리 솔루션 ‘CMS(Computational Memory Solution)’ 시제품 ▲프로세서처럼 연산 기능까지 갖춘 차세대 지능형 메모리 PIM(Processing-In-Memory) 기반의 AI 가속기*용 카드 시제품 ‘AiMX*’ 등을 선보이며, 관람객들의 호응을 얻었다.

* HBM(High Bandwidth Memory): 여러 개의 D램을 수직관통전극(TSV, Througn Silicon Via)으로 연결해 고대역폭을 구현한 메모리로, 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
* AI 가속기(Accelerator): AI의 학습 및 추론을 지원하기 위해 만든 하드웨어(Hardware)
* AiMX(Accelerator-in-Memory based Accelerator): SK하이닉스 최초의 PIM 제품인 GDDR6-AiM 칩을 사용해 대규모 언어 모델(Large Language Model)에 특화된 AI 가속기용 카드 시제품

첨단기술로 행복한 세상 구현해 낸 SK원더랜드

▲ 다양한 볼거리를 제공하고 있는 SK원더랜드

매년 혁신적인 ICT 제품이 공개되는 CES는 볼거리와 즐길 거리가 넘치는 전시회로도 유명하다. 올해도 다채로운 제품과 아이디어가 관람객들의 발걸음을 끌어 모았으며, SK하이닉스 역시 SK원더랜드를 통해 관람객들에게 다양한 체험 기회를 제공했다.

SK하이닉스를 비롯한 SK그룹 관계사들은 ‘세상의 모든 행복이 모여 있는 곳’이라는 메시지를 중심으로 ‘넷제로(Net Zero)*’의 꿈이 현실이 되는 SK원더랜드를 구성했다. 탄소 감축 기술을 총 망라한 SK원더랜드에서는 기후 위기가 사라진 세상에서 느낄 수 있는 일상의 가치와 행복을 체험하는 다채로운 프로그램이 마련됐다. 이를 위해 360도 영상을 재생하는 구체 LED, 15미터 길이의 미디어 터널, 미래 도심항공교통(UAM) 영상 시뮬레이터 등 다양한 미디어아트와 어트랙션이 구현됐다.

* 넷제로(Net Zero): 이산화탄소를 포함한 모든 온실가스의 순배출량을 제로(0)로 줄인다는 개념

특히, SK하이닉스의 ‘AI 포춘텔러(AI Fortune Teller)’는 많은 관람객의 호응을 얻었다. 포춘텔러는 얼굴 인식 AI 기술을 통해 관람객 얼굴이 합성된 타로카드를 만들어주는 생성형 AI다. 그 외, AI 인프라의 핵심인 초고성능 메모리 HBM3E의 기능과 중요성이 자세히 소개됐다.

▲ SK하이닉스의 HBM3E가 적용된 AI 포춘텔러의 모습

포춘텔러에서 소개된 HBM3E는 SK하이닉스가 2023년 8월, 개발에 성공한 현존 최고 성능의 메모리 반도체로, 초당 1.18TB(테라바이트) 이상의 동작 속도를 자랑한다. 방대한 데이터를 빠르게 처리해야 하는 AI, 클라우드, 고성능 컴퓨팅 분야에서 핵심적인 요소로 활용되고 있으며, 회사는 올해 상반기부터 본격적인 양산에 돌입해 AI 메모리 기술 리더십을 공고히 할 것으로 전망하고 있다[관련기사].

또한, 사물의 이미지를 디지털 신호로 변환하는 CIS는 주로 스마트폰을 비롯한 카메라 등에 사용되며, 최근 AI 기반의 자율주행과 의학, 보안 등 이미지 데이터가 필요한 모든 곳에 적극 활용되고 있다.

글로벌 AI 메모리 리더십 보여준 SK하이닉스

SK하이닉스는 CES 2024 행사장 내 별도로 마련된 ‘SK ICT 패밀리 데모룸’을 통해 AI 메모리 기술력을 선보였다. 먼저, 최근 HBM과 함께 AI 메모리 기술로 각광받고 있는 CXL(Compute Express Link)이 많은 주목을 받았다. PCIe* 기반의 표준화된 인터페이스인 CXL은 유연한 메모리 확장성과 여러 호스트(CPU, GPU 등) 간 메모리 공유가 장점인 기술로 AI와 데이터 분석에 활용되는 고성능 컴퓨팅 시스템의 효율성을 극대화할 수 있다.

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

▲ ‘SK ICT 패밀리 데모룸’에 전시된 CXL

SK하이닉스는 CES 2024를 통해 선보인 CXL 기술력이 방대한 데이터를 더 효율적으로 처리하려는 AI 고객들에게 큰 도움이 될 것으로 전망했다. SK하이닉스는 DDR5 기반 96GB(기가바이트), 128GB CXL 메모리 솔루션 제품을 올 하반기부터 상용화한다는 계획이다.

▲ ‘SK ICT 패밀리 데모룸’에 전시된 CMS

또, 회사는 CXL 기반의 메모리 솔루션 CMS(Computational Memory Solution) 시제품을 선보이기도 했다. CMS는 고용량 메모리를 확장할 수 있는 CXL 메모리에 머신러닝 및 데이터 필터링 연산 기능까지 통합한 솔루션으로, AI와 빅데이터 분석 등 데이터 집약적인 다양한 영역에서 활용 가능할 것으로 전망되고 있다.

▲ ‘SK ICT 패밀리 데모룸’에 전시된 AiMX와 AiMX에 탑재된 GDDR6-AiM

특히, 이번 전시에서 눈에 띄었던 것은 AiMX(AiM based Accelerator)였다. AiMX는 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)에 특화된 생성형 AI 가속기에 쓰이는 카드형 제품으로, 데이터 저장은 물론 연산까지 가능한 차세대 지능형 메모리인 GDDR6-AiM(Accelerator-in-Memory) 칩을 탑재했다. AiMX는 기존 GPU 중심의 생성형 AI 시스템과 비교해 데이터 처리 시간을 대폭 단축하면서도 더 낮은 전력을 소모한다는 장점이 있어, 많은 데이터를 처리해야 하는 AI 시스템 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 이 밖에도 회사는 서버용 DDR5 모듈과 새로운 형태의 D램 모듈인 LP CAMM2(Compression Attached Memory Module)*에 대한 품질 테스트 보드를 선제적으로 개발, 완성도 높은 차세대 제품을 적기에 공급할 수 있는 기반을 마련했다고 밝혔다.

* LP CAMM2(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 있다.

SK하이닉스는 “이번 CES 2024를 통해 AI 시대를 선도하는 메모리 기업으로서 자사의 기술력을 AI의 본고장인 미국, 그것도 혁신의 중심인 CES에서 선보였다”며 “앞으로 글로벌 협력을 강화해 AI 메모리 리더십을 더욱 공고히 하겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 현재 전 세계를 가장 뜨겁게 달구는 키워드다. SK하이닉스 뉴스룸에서는 [인공지능 반도체] 코너를 마련, 인공지능 전문가 정인성 작가와 함께 총 일곱 편의 기고문을 연재하고 있다.이번 연재물에서는 컴퓨터와 반도체의 관점에서 인공지능을 살펴볼 것이다. 컴퓨터가 인공지능을 구현하면서 ‘0’과 ‘1’이 구체적으로 어떻게 변화되어 응용되는지를 알아보고, 이때 반도체는 어떤 역할을 해야 하는지 확인해 볼 것이다. (편집자 주)

대 변화의 시대: ICT 기술 간의 상호작용

21세기에 일어난 ICT 산업의 변화는 가히 혁명적이라 할 만하다. 전 세계 대부분 사람이 ‘구글’이라는 검색 엔진과 ‘마이크로소프트 윈도우’라는 동일한 운영체제를 사용하고 있다. 이걸로는 부족했는지 대부분의 사람이 손에 컴퓨터를 하나씩 들고 다니며, 쉽게 인터넷에 연결되는 세상이 됐다. 그리고, 마침내 인공지능 기술이 등장했다.

새로운 ICT 기술들이 서로 영향을 주고받는 모습을 보면 놀라움 그 자체다. 여러분은 어느 순간 구글이나 네이버 등 검색엔진의 자동완성, 오타 교정 능력과 번역기의 성능이 크게 향상됐음을 느꼈을 것이다. 특히 구글의 경우는 BERT*와 같은 인공지능 기반 언어 모델이 개발됐기 때문이다. 그리고 이를 통해 많은 고객들로부터 끌어모은 정보는 다시 더 많은 데이터로 생성 활용하는 검색 엔진 회사로 거듭나며 정교한 인공지능 기반 서비스를 제공할 수 있게 됐다. 그리고 이렇게 정교화된 서비스들은 다시 스마트폰, PC 등에서 더 많은 소비자를 끌어모으고 있다.

▲ 그림 1: 소프트웨어 회사, 사용자, 반도체 회사 모두가 이익을 보는 구조

동시에 반도체 수요에도 영향을 미친다. 사용자가 많은 플랫폼에는 그만큼 다양한 사용자 요구가 존재한다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 인공지능 기술을 이용하려는 스타트업이 증가하고, 이들은 인공지능 반도체를 대량으로 구매해 신경망을 학습시키고 인공지능 서비스를 제공한다. 이는 엔지니어가 사용하는 PC부터 클라우드의 학습 서버까지 다양한 ICT 분야의 수요가 늘어나며 기술의 선순환이 이뤄지는 것이다. 이렇게 기술들은 상호작용하며 성장해 간다. 가르치고 배우며 함께 성장한다는 의미의 ‘교학상장(敎學相長)’이란 사자성어가 매우 어울린다.

다시 돌아보기: 인공지능, 소프트웨어, 반도체

이러한 선순환이 어디서 시작됐는지 돌아보자. 우리가 원하는 것은 인공신경망을 통해 구현되는 인공지능 기술이었다. 인공신경망의 개념은 1960년대에 등장했지만, 2012년에 이르러야 사람들의 주목을 받게 됐다. 그 이유는 인공신경망을 현실 세계에서 빛을 보게 해줄 요소 기술* 발전이 부족했기 때문이다.

▲ 그림 2: 학계와 반도체의 혁신을 향한 긴 여정

그림 2는 인공지능 기술이 반도체 업계와 학계가 어떻게 상호작용했는지 간단히 정리한 연대표이다. 과거 인공신경망이 구현되지 않았던 이유는 ▲데이터 학습 방법을 잘 모르고(이론 미비) ▲연산 능력이 부족했기 때문(하드웨어 미비)이다. 그중 전자의 문제는 캐나다의 제프리 힌턴 연구팀이 알렉스넷(AlexNet)을 통해 해결했고, 후자의 문제는 GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)의 발전과 과학자들의 GPU 채택을 통해 해결됐다.

GPU가 등장했던 이유는 두 가지였다. ▲컴퓨터의 용도가 고급 그래픽 분야로 확장됨으로써 사용자들이 전용 칩*을 원하게 된 것 ▲파운드리 회사의 기술 발전으로 제품 양산이 용이해진 것(엔비디아와 같은 GPU 기업들은 팹리스 기업으로 제품 생산을 위한 파운드리 모델이 필요)이다.

이렇게 이론적 돌파와 반도체 기술의 발전이 합쳐지자, 인공지능은 드디어 주목받기 시작했다. 인공지능의 발전은 소프트웨어와 반도체 등 각 ICT 산업 분야에 큰 변화를 만들었다. 먼저, 전 세계 인공지능 개발자들은 인공지능에 특화된 GPU를 생산하는 엔비디아에 락인(Lock-In)*됐고, 덕분에 엔비디아는 인공지능 반도체 사업에 큰 성공을 이루고 있다.

한편, 인공지능은 데이터 중심(Data-Driven)으로 개발되어 왔다. 이를 반도체의 측면에서 보면, 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 반도체 칩이 주목받게 된 것이다. 덕분에 메모리 반도체 회사의 인공지능용 초고성능 D램 제품 HBM*은 큰 인기를 얻고 있다. 게다가 데이터센터의 서버에 저장된 각종 데이터를 인공신경망이 이해하는 형태로 바꿔야 할 필요가 생기며, 일반 서버 메모리의 판매량도 급격히 늘어나고 있다.

결국 인공지능은 유망했던 미래 기술에서 현실의 거대한 사업 모델이 됐고, 이제 전문 인공지능 개발 기업부터 데이터 가공 기업 등 인공지능 관련된 다양한 회사가 생겨났다. 이 과정에서 인프라의 효율성과 성능은 더욱 중요해졌으며, 방대한 데이터의 저장 및 이동이 필요한 곳에는 낸드플래시(이하 낸드)가 채택됐다. 즉, GPU가 CPU와 경쟁해 자리를 차지하고 데이터 중심의 프로그래밍 방법론을 확립하는 동안 메모리 반도체는 그들과 함께 큰 혜택을 보고 있는 셈이다.

인공지능 시대의 메모리 반도체

그러면 현재 메모리 반도체의 상황을 알아보자. 알렉스넷의 성공으로 메모리는 인공지능 기술의 핵심 파트너임을 모두가 알게 됐다. 이러한 변화 과정에서 인공지능 기술이 메모리 반도체에 필요로 하는 것은 세 가지다. ▲GPU에 끊임없이 처리할 작업과 데이터를 넘겨줄 고성능(고대역폭) 메모리 ▲거대한 신경망과 학습 데이터를 담을 수 있는 대용량 메모리 ▲거대한 인공지능 학습 인프라를 유지하고 효율을 높이기 위한 고용량, 고성능 낸드다.

하지만 최근에는 인공지능 기술의 이러한 요구 사항을 반도체가 선제적으로 충족하지 못하고 있다고 생각된다. 인공지능 기술이 매년 향상되면서 반도체에 요구하는 성능 향상 폭도 더욱 커지고 있지만, 반도체 미세화의 난이도가 높아짐에 따라 반도체의 성능 향상은 상당히 제한되기 때문이다. 아직 메모리를 100% 대체할 수 있는 유일한 기술은 ‘용량이 더 크고 동작 속도가 더 빠른 메모리’밖에 없다는 것이 다행이다.

메모리 반도체 기업 구성원들은 기술을 개발해 경쟁자를 이기고, 다양한 이해관계자를 만족시킴으로써 더 나은 세상에 기여하고, 회사의 성장에 기여해야 한다. 이를 위해서는 특정 고객이 인공지능 기술에서 정말 어려워하는 부분이 무엇이고, 메모리 회사가 이를 어떻게 해결해 줄 수 있는지를 선제적으로 제시할 수 있어야 한다.

예를 들어, 지난 4편[관련기사]에서 살펴본 CXL(Computer eXpress Link)처럼 메모리의 확장 및 공유를 통해 다양한 서비스에 최적화된 메모리 환경을 제공할 수 있다. CXL 인공신경망(CXL + 한 개의 연산칩) 구조와 HBM 인공신경망(HBM + 여러 개의 GPU) 구조 등 서비스에 따라 최적화된 구성 환경은 다를 것으로 생각된다.

어떤 회사가 라틴어, 티베트어 그리고 타히티어와 같이 사용 빈도가 낮은 언어의 번역 인공지능 서비스를 제공한다고 가정해 보자. 사용 빈도가 낮다는 것은 인공신경망의 사용 횟수가 적다는 것으로 이를 위해 고정적으로 연산칩과 인공신경망을 할당하는 것은 비효율적이다. CXL + 한 개의 연산칩 구조를 통해 연산칩 한 개가 여러 인공신경망을 사용하게 하는 것이 더욱 효율적일 것이다. 반대로 사용 빈도가 높아 인공신경망을 자주 사용해야 한다면, HBM + 여러 개의 GPU 구조를 통해 인공신경망의 성능을 최대한 발휘하는 것이 효율적이다. 메모리 반도체 회사는 이런 틈을 파고들어야 한다.

▲ 그림 3: 거대 메모리를 통해 효율적인 연산이 진행되면 비용이 절약되는 효과를 보여주는 가상 예시

또, 메모리 반도체 회사들은 불가능해 보이는 사업을 가능하게 만들 수도 있다. 챗GPT와 같은 거대 인공신경망은 현재 ▲신경망 학습에 데이터가 너무 많이 필요하고 ▲인공신경망 크기가 너무 커서 탑재할 서버의 가격이 너무 비싸다는 문제를 가지고 있다.

아예 학습에 필요한 데이터가 확보되지 않는 사업이라면 메모리 반도체 회사가 도와줄 수 없다. 하지만 만약 특정 고객이 데이터는 충분한데 거대 신경망을 모바일 기기에 넣어야 하는 사업 모델을 구상했다면 어떻게 할 것인가? 이 사업 모델의 사업성이 크다면, 고객은 기꺼이 새로운 기기를 개발하고 그 기기에 들어가는 새로운 반도체를 탑재하려고 할 것이다. 어쩌면 이런 사업 아이템이 뉴로모픽 반도체 시장 진출의 시작점이 될지 모른다. 혹은 사업 아이템이 극단적으로 기기의 전력을 아낄수록 큰 이득을 보는 상황이라면 PIM[관련기사]을 제안해 볼 수 있다.

▲ 그림 4: 그림과 같은 모험을 하기 위해서는 크기, 가격, 발열 등 단점을 넘어설 만한 장점이 필요하다.

이러한 내용들은 예시일 뿐이다. 핵심은 시장이 인공지능으로 무엇을 하고자 하는지 파악하고, 현재의 기술로 구현 불가능한 것을 파악해 대안을 제시하는 것이다. 인공지능 기술이 과거에 연산칩과 메모리 반도체 역할의 두꺼웠던 벽을 허물 기회를 준 것이다. 이 기회를 적극적으로 활용하면 인공지능 시대를 이끌어갈 수 있을 것이다.

영원한 것은 없다: 변화에 집중하라

그렇다고 위와 같은 기회가 영원히 지속될 것이라는 생각은 금물이다. 현재의 인공지능 기술을 가능하게 만든 이론은 ‘역전파*’다. 역전파 방법론이 등장하자 ‘인공지능 학습’이라는 추상적이고 애매했던 목표가 단순한 최적 함수 탐색 문제로 변화하게 된다. 거대한 인공신경망을 조금 복잡한 함수로 보게 된 것이고, 덕분에 기존의 과학기술에서 널리 사용되던 기울기 하강법*과 같은 최적화 방법을 쓸 수 있게 된 것이다.

▲ 그림 5: 역전파 덕분에 단순 최적화 문제로 바뀐 인공신경망 학습

하지만 역전파와 기울기 하강법 기반의 학습은 장점만 있는 것은 아니다. 현재의 인공지능이 데이터를 매우 많이 필요로 하는 이유가 바로 기울기 하강법의 한계 때문이다. 현재의 인공지능은 1개의 데이터로 최적의 함수를 찾으려고 할 때 과적합*이 발생할 수 있다. 이런 이유로 과학자들은 매우 많은 데이터를 투입해 데이터당 학습량을 매우 적게 설정해 신경망을 조금씩 학습시킬 수밖에 없게 된다. 결국 인공지능 기술을 현재 수준까지 이끌어 온 것도 역전파이지만, 인간 수준의 인식능력을 갖추기 어렵게 하는 이유도 이 방법론의 한계 때문이다.

다시 말해, 역전파 방법론을 넘어서는 인공신경망 학습 방법이 등장하면, 지금의 역전파 기반 인공지능 기술을 전제로 한 반도체 시장은 엄청난 지각변동을 겪게 될 것이다. 만약 인공지능이 인간처럼 데이터 1~2개만 보고도 새로운 동물을 구분할 수 있게 된다면, 거대한 메모리도, 고성능 GPU도 그리고 데이터 저장을 위한 거대한 낸드 저장소도 필요 없어질지 모른다.

그렇기에 우리는 현재의 기술에 집중하면서도, 새로운 기술을 가까이해야 한다. 지금 우리가 지나쳐 버린 어떤 논문이 캐나다 힌튼 연구팀(알렉스넷 개발팀)에 필적할 거대한 변화일지 모른다. 이런 트렌드를 빠르게 파악해 낸다면 누구도 경험하지 못한 새로운 미래를 개척할 수 있다.

분업의 시대에서 협업의 시대로

반도체 시장은 늘 위기에 직면해 왔다. 하지만 2020년대 들어 나타나는 위기들은 차원이 다르다. 미세화 기술 개발은 점점 어려워지고, 설비 투자액은 더욱 폭증하고 있다. 반도체는 강대국의 외교 테이블에 올라가기 시작했고 한때 반도체 회사 파트너였던 거대 소프트웨어, 하드웨어 회사들이 이제는 거대한 자체 수요를 믿고 반도체 설계까지 겸하는 상황이 됐다. 제조 기술을 통한 성능 향상은 점차 어려워져 경쟁력 확보는 힘들어지는데 고객사는 경쟁사를 겸하기 시작하고 있다. 이런 위기는 연산 반도체 기업에 더 크게 느껴지겠지만 메모리 반도체 역시 안심할 수는 없다.

지금까지 [인공지능과 반도체] 칼럼 시리즈에서 우리는 인공지능 세상에서 반도체가 어떤 역할을 해왔으며 앞으로 무엇을 할 수 있는지 살펴봤다. 필자는 이 시리즈를 통해 독자 여러분들이 반도체란 무엇인지 깊게 고민해 봤으면 한다. 인공지능 시대에 메모리 반도체의 위상은 왜 변했는지 이해해야 한다. 이것을 이해하면, 이후 인공지능 기술이 변화하거나 지금까지 보지 못했던 전혀 새로운 기술이 등장했을 때, 메모리 반도체가 어떤 위상을 가지게 될지 예측할 수 있을 것이다. 그리고 이를 안다면, 무엇을 해야 할지도 알 수 있을 것이다.

‘옛것을 배워 새로운 것을 깨닫는다’는 의미의 ‘온고지신(溫故知新)’이라는 말이 있다. 여러분이 살펴본 인공지능 기술 태동의 역사와 올해 40주년을 맞이한 SK하이닉스의 반도체 노하우가 합쳐진다면 분명 훌륭한 결과가 나올 것이라고 기대한다.

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

7일(현지시각) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전∙IT 박람회 CES(Consumer Electronics Show) 2020에서 SK하이닉스는 ‘메모리 중심 세상(Memory-Centric World)’을 주제로 전시부스를 공개했다. 그리고 인공지능, AR/VR, 자율주행, IoT, 빅데이터, 5G 등 여섯 개 분야의 첨단 기술에 활용될 메모리 반도체 솔루션을 소개했다. SK하이닉스의 기술력을 직접 체험해볼 수 있도록 부스 내 체험공간(Interactive Diorama)도 함께 마련했다.

그렇다면 SK하이닉스가 말하는 ‘메모리 중심 세상’은 과연 어떤 모습일까? SK하이닉스가 CES 2020에서 선보인 첨단 반도체 기술을 지금 바로 살펴보자.

인공지능(Artificial Intelligence, AI)

SK하이닉스의 인공지능 사업의 중심에는 세계 최고속 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory)인 HBM2E가 있다. TSV 기술을 적용해 데이터 처리 속도를 기존 D램 대비 대폭 향상시켰다. SK하이닉스는 2013년 세계 최초 HBM 개발에 성공한 이래 기술경쟁력을 기반으로 프리미엄 메모리 시장을 선도하고 있다.

AI 서버는 방대한 양의 데이터를 안정적으로 저장 및 관리하는 것이 중요하다. 이에 특화된 SK하이닉스의 엔터프라이즈(기업용) SSD 역시 AI 분야에서 중요한 역할을 담당한다. 엔터프라이즈 SSD는 높은 신뢰성과 내구성을 자랑할 뿐 아니라 전력 손실 시에도 데이터가 보호되는 PLP(Power Loss Protection) 기능이 적용돼 높은 안정성을 보장한다.

이 같은 첨단기술은 머신러닝 및 AI 기반 시스템과 연관된 산업 분야에서 핵심 역할을 수행할 것으로 기대된다.

AR/VR(증강현실/가상현실)

AR/VR이 빠르게 부상하며 스마트폰 등 디지털 기기의 카메라에 널리 사용되는 CIS(CMOS Image Sensor) 기술의 중요성 또한 높아지고 있다. CIS 기술의 발전으로 고해상도 이미지가 지원됨에 따라 모바일 게임을 비롯한 각종 스마트폰 애플리케이션에서 AR/VR 구현이 가능해진 것. CIS 기술은 멀티카메라를 통해 멀티뷰 이미지에서 3D 데이터를 수집 및 처리하고, 컴퓨터 비전 및 그래픽과 연계해 사용자에게 실감 나는 AR/VR 환경을 제공한다.

HDD 대비 빠른 데이터 작업 속도를 자랑하는 SSD 또한 AR/VR 기술에서 핵심 역할을 수행한다. SSD는 높은 신뢰성을 바탕으로 충격, 기압, 진동, 온도 변화 등에 뛰어난 내구성을 갖췄을 뿐 아니라 전력 소모와 소음 및 방열 등을 낮춘 제품이다.

자율주행(Automotive)

SK하이닉스의 LPDDR4X와 eMMC 5.1과 같은 메모리 반도체는 차세대 첨단 운전자 보조시스템(ADAS)과 차량용 인포테인먼트(IVI) 및 대시보드 시스템의 구현을 가능케 한다. 이러한 제품들은 자율주행 중 끊임없이 변화하는 환경 속에서도 안정적인 성능을 제공한다.

IoT(사물 인터넷)

IoT(Internet of Things)의 발전에 따라 우리의 일상 또한 끊임없이 변화하고 있다. 이 가운데 CIS 기술은 스마트 CCTV 등 다양한 IoT 디바이스에 필수적인 연결 지속성과 시각 데이터 확보에 크게 기여하고 있다. 저전력 소모 및 저조도 촬영 등 CIS 기술의 특성은 IoT 디바이스의 가동시간을 늘리고 보안 기능을 강화하는 데 핵심 역할을 수행한다.

이 밖에도 SK하이닉스의 LPDDR5는 일반 가정과 중소기업 사무실 및 현장에서 활용할 경우 효율성 및 전송속도를 개선할 수 있다. 저전력, 초소형, 초고속의 특장점을 가진 LPDDR5는 5G CPE에 필수 불가결한 부품이다.

빅데이터(Big Data)

모바일, IoT, 자율주행차 등 4차산업혁명 핵심 기술이 등장함에 따라 빅데이터 솔루션의 수요가 급격히 증가하고 있다. SK하이닉스의 SSD는 HDD 대비 뛰어난 성능과 고용량, 저전력 등의 특성을 바탕으로 데이터센터 서버에서 발생하는 방대한 양의 비정형 데이터를 실시간으로 수집 및 분석한다.

SK하이닉스의 DDR5 RDIMM은 일반적인 PC용 D램과 달리 고용량 모듈을 적용했으며, ECC(오류정정코드) 기능을 통해 안정성을 확보했다. 따라서 DDR5 RDIMM은 기업용 서버, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅, 데이터센터 등에서 고용량 데이터 처리 목적으로 사용된다.

5G

이번 CES 2020에서 가장 많은 기대를 모으고 있는 분야는 단연 5G 기술. 우리의 삶을 한 층 더 향상시켜줄 5G는 얼마나 빠른 속도를 자랑할까? SK하이닉스의 메모리 반도체는 다음과 같은 5G 속도를 구현할 수 있다.

• HBM 하나로 초당 409GB의 데이터 처리
• 8GB LPDDR5로 초당 14편의 풀HD 영화(한 편당 3.7GB) 상당의 데이터(51GB) 처리가 가능, 고품질 영상 스트리밍 및 모바일 게이밍에 활용
• UFS 3.0으로 3초 만에 풀 HD영화 한 편 (3.7GB)을 모바일 기기에서 NVMe SSD를 장착한 PC로 전송

기타 관전 포인트

이 밖에도 SK하이닉스는 128단 낸드플래시 기반 PCIe NVMe SSD 제품인 ‘골드 P31’을 최초로 선보였다. 전시부스에서는 직접 소비자용 SSD의 성능을 체험해볼 수 있다.

또한, 관람객들이 CIS의 동작 원리를 직접 경험해 볼 수 있는 CIS 체험공간도 특별히 마련했다. 방문객이 직접 사진을 찍으면 그 사진이 CIS기술을 통해 흑백사진에서 RGB 색상의 모자이크 이미지로 처리되고, 최종적으로 색상 보간을 통해 완성된 사진이 구현되는 일련의 과정을 직접 확인할 수 있다. 또한, 처리된 사진을 본인의 이메일로 전송하여 특별한 추억으로 간직할 수 있다.

누구나 참여할 수 있는 디지털 빅 윌 게임(Digital Big Wheel Game)과 퀴즈 벤딩머신 (Quiz Vending Machine)과 같은 다양한 이벤트도 진행 중이다.

한 해의 글로벌 IT 트렌드를 미리 살펴볼 수 있는 세계 최대 가전∙IT 박람회 CES(Consumer Electronics Show) 2020이 오는 7~10일 미국 라스베이거스에서 열린다. SK하이닉스는 올해 SK그룹 관계사들과 공동으로 전시부스를 열고, ‘메모리 중심의 세상(Memory Centric World)’을 주제로 미래 혁신기술에 활용될 메모리 반도체 솔루션을 대거 선보인다. SK하이닉스 뉴스룸은 CES 2020의 본격적인 개막에 앞서, 올해 SK하이닉스 전시부스에서 주목할 만한 아이템을 정리해봤다.

#1 부스 내 대형 스마트 시티 모형 전시_ 메모리 반도체가 만들어갈 미래 한 눈에 담아

올해 5G 시대가 본격적으로 개막하면서, 미래에만 가능할 것으로 여겨지던 4차산업혁명 기술들이 하나 둘 현실에 구현되고 있다. 2020년에는 이런 추세가 더욱 가속화될 것으로 예상된다. SK하이닉스는 이런 트렌드를 반영해 이번 CES 전시부스에 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 자율주행, 5G 기술이 구현된 ‘스마트 시티(Smart City)’를 대형 모형으로 제작∙전시한다.

그리고 우리 일상을 바꿔놓을 스마트 시티, 그리고 이를 위한 미래기술을 실현하는 데 있어 방대한 양의 데이터를 저장하고 데이터를 빠르게 처리해줄 메모리 반도체 기술의 발전은 매우 중요한 요소 중 하나. 관람객들은 SK하이닉스 전시부스에 마련된 미래 도시 모형을 통해 스마트 시티 구현을 위해 메모리 반도체가 어떤 역할을 할지 한 눈에 살펴볼 수 있다.

#2 차세대 소비자용 SSD 최초 공개_ “고성능 PC, 멀티미디어 도구를 위한 최고의 솔루션”

또한 SK하이닉스는 이번 CES에서 PCIe 인터페이스 기반 NVMe SSD 신제품 ‘골드 P31’을 대중에 최초 공개할 계획이다. 신제품 라인업에는 지난해 6월 세계 최초로 양산에 성공한 128단 4D 낸드플래시가 탑재돼, 멀티미디어 도구와 고사양의 PC를 필요로 하는 소비자들에게 최고의 솔루션이 될 것으로 기대를 모으고 있다. 전시부스에서는 직접 신제품 소비자용 SSD의 성능을 체험해볼 수 있는 공간도 마련된다.

SK하이닉스는 지난해 북미 시장에서 소비자용 SSD ‘골드 S31’을 공개하며 시장을 빠르게 확대해 왔다. 올해도 CES에서 공개될 차세대 소비자용 SSD를 앞세워 북미 시장에서의 영향력을 지속적으로 확대해 나갈 방침이다.

#3 글로벌 기술기업 SK하이닉스 위상 강화_ 다양한 제품 라인업도 확인 가능

아울러 이번 CES에서는 글로벌 메모리 반도체 시장을 이끌어가고 있는 중심축으로서의 SK하이닉스의 입지를 다시 한 번 확인할 수 있다. 전시부스 곳곳에 달라진 SK하이닉스의 위상을 느낄 수 있는 요소들이 배치될 예정. SK하이닉스가 2000년대 이후 드라마틱하게 세계 반도체 3위로 올라선 모습, 2018년 순익 기준 전세계 기업 29위에 오른 것을 보여주는 인포그래픽을 만나볼 수 있다. 아울러 4차산업혁명 시대를 주도하고 있는 SK하이닉스의 D램, 낸드플래시 제품들과 다양한 솔루션도 함께 만나볼 수 있다.

CES 2020의 품격을 한 단계 높일 SK하이닉스의 상세한 활약상과 생생한 현장 분위기는 오는 8일 SK하이닉스 뉴스룸을 통해 다시 만나볼 수 있다.