삼성은 미래 메모리 및 스토리지(FMS) 2026 컨퍼런스에서 인공지능 및 고성능 컴퓨팅을 위한 최신 메모리 및 스토리지 기술을 선보였습니다. 특히 DRAM, NAND, 기업용 스토리지, 첨단 패키징 및 반도체 제조 분야의 개발 현황을 중점적으로 소개했습니다.
삼성은 "AI 혁명의 물결을 이끌다: 메모리 및 스토리지 아키텍처의 3D 혁신"이라는 제목의 개막 기조연설에서 3차원 메모리 구조를 활용하여 시스템 성능, 전력 효율성 및 열 관리를 개선하는 데 초점을 맞췄습니다. 이진엽 플래시 제품 및 기술 총괄 부사장과 김경련 DRAM 설계팀 프로젝트 리더는 미래 메모리 아키텍처에 대한 삼성의 로드맵을 발표했습니다.
이 회사는 AI 클라우드 서버를 연상시키는 부스에서 약 30가지 기술을 선보였습니다. 주요 시연에는 zHBM 및 zNAND-O, V10 Bonding V-NAND, HBM4E, HBM5, LPDDR5X-PIM의 콘셉트 모델과 PM1763 및 BM1773을 포함한 엔터프라이즈 SSD 플랫폼이 포함되었습니다.
zHBM은 AI 가속기 바로 위에 메모리를 통합합니다.
삼성은 AI 가속기 바로 위에 HBM을 수직으로 쌓아 올리는 방식의 차세대 고대역폭 메모리 아키텍처인 zHBM을 선보였습니다. 이는 HBM 패키지가 프로세서 옆에 배치되는 기존 설계 방식과 차별화됩니다.
메모리를 가속기에 더 가깝게 배치하면 데이터 이동 거리가 줄어듭니다. 삼성은 이러한 접근 방식이 대역폭을 높이고 전력 소비를 줄이며 대규모 AI 학습 및 추론에 필요한 데이터 이동을 지원하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다.
회사에 따르면 zHBM을 사용하는 인터페이스 시스템은 HBM5보다 약 8배 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 이 아키텍처는 HBM5보다 10배 이상의 메모리 밀도, 3배 더 높은 에너지 효율, 그리고 50% 이상의 열 저항 감소를 제공할 것으로 예상됩니다.
zHBM은 고객 맞춤형 구성을 지원하도록 설계되었습니다. 사용자 정의 지적 재산권을 메모리 스택과 AI 가속기 사이의 중간 계층에 통합할 수 있으므로 시스템 설계자는 특정 워크로드에 맞게 용량과 가속기 기능을 조정할 수 있습니다.
zNAND-O, 엣지 AI 워크로드에 최적화
삼성은 자사의 V-NAND 기술을 기반으로 한 고성능 NAND 개념인 zNAND-O를 발표했습니다. 이 아키텍처는 4단 및 8단 구성으로 제공되며 공간 효율성, I/O 성능 및 지연 시간을 개선하도록 설계되었습니다.
이 회사는 zNAND-O를 대규모 데이터 세트를 최소한의 지연으로 처리하는 엣지 AI 시스템에 적합하다고 포지셔닝했습니다. 로컬 스토리지 성능을 향상시킴으로써, 이 아키텍처는 데이터를 중앙 데이터 센터로 전송하여 처리할 수 없는 상황에서도 실시간 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
V10 BV-NAND, 400층 이상으로 도약
삼성은 업계 최초로 웨이퍼 본딩 기술을 이용해 메모리 셀을 적층하는 본딩 V-NAND 아키텍처인 V10 BV-NAND를 공개했습니다. 이 아키텍처는 400개 이상의 층을 적층할 수 있으며, 이는 삼성이 공개한 V-NAND 제품군 중 가장 높은 층수입니다.
삼성은 V10 BV-NAND가 V9 대비 메모리 밀도를 약 58% 향상시켰다고 밝혔습니다. 용량 증가 외에도, 이 아키텍처는 읽기, 쓰기 및 I/O 성능을 개선하고 에너지 소비를 줄이는 것을 목표로 합니다.
이번 발표는 삼성전자가 2013년 플래시 메모리 서밋에서 업계 최초로 V-NAND 기술을 선보인 지 13년 만에 나온 것입니다. 삼성전자는 향후 인공지능 시스템 및 기타 데이터 집약적인 애플리케이션에 사용될 고용량, 고성능 스토리지를 위해 V10 BV-NAND 기술을 개발하고 있습니다.
HBM4E, HBM5 및 LPDDR5X-PIM이 AI 메모리 포트폴리오를 확장합니다.
삼성은 차세대 AI 가속기 로드맵의 일환으로 HBM4E 샘플과 HBM5 모델을 공개했습니다. 삼성은 1c DRAM과 4nm 기반 다이 기술을 바탕으로 업계 최초로 HBM4 양산을 2월에 시작했으며, 5월에는 전 세계 고객에게 HBM4E 샘플을 최초로 출하했습니다.
또한, 이 회사는 업계 최초로 메모리 내 처리(Processing-in-Memory, PIM) 기술을 적용한 LPDDR5X-PIM을 선보였습니다. 이 설계는 특정 데이터 처리 작업을 메모리 자체 내에서 수행하여 메모리와 프로세서 간의 데이터 이동을 줄입니다. 이를 통해 적절한 작업 부하에서 효율성을 향상시키고 전력 소비를 낮출 수 있습니다.
삼성의 엔터프라이즈 스토리지 시연에는 7월에 양산에 들어간 PCIe Gen6 PM1763 과 BM1773이 포함되었으며, 두 제품 모두 AI 데이터 센터의 증가하는 스토리지 요구 사항을 지원하도록 설계되었습니다. 이 제품들은 AI 학습 데이터, 모델 저장소 및 추론 워크로드와 관련된 고용량 및 고성능 요구 사항을 충족함으로써 삼성의 메모리 로드맵을 보완합니다.
삼성, 통합 AI 인프라 개발 촉진
삼성은 메모리, 파운드리, 첨단 패키징 역량을 모두 갖춘 유일한 통합 디바이스 제조업체로서 자리매김하며, 이러한 역량을 결합하여 AI 반도체 개발을 위한 원스톱 플랫폼을 제시했습니다. 이 통합 모델은 제품 설계, 반도체 제조, 패키징 및 대량 생산을 포괄합니다.
이 접근 방식은 설계와 생산 사이의 개발 단계를 줄이는 동시에 메모리, 프로세싱 및 패키징 기술 간의 긴밀한 조정을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. 삼성은 이를 통해 고객이 개발 주기를 단축하고 특수 AI 시스템의 성능 및 전력 효율을 최적화할 수 있다고 밝혔습니다.
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