금융

AI 산업의 아킬레스건, & #x27;메모리 월& #x27;
HBM만으론…HBF 새 돌파구로 주목
완전 대체보다, 병행 사용 가능성 거론


[서울=뉴시스]고대역폭플래시(HBF)의 구조. (사진=샌디스크 제공) photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스]고대역폭플래시(HBF)의 구조. (사진=샌디스크 제공) photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지


[서울=뉴시스]이인준 기자 = 낸드플래시 메모리 가격이 최근 반등하며, 시장 판도 변화가 주목된다.

낸드는 공급 업체수가 워낙 많고, 제품 제작 기간이 길어 불황에 장기간 노출되는 측면이 있다.



하지만 최근 들어 낸드도 HBM(고대역폭메모리) 같은 인공지능(AI)용 초고성능 제품 출시가 예고됐다. 낸드 시장에도 AI의 후광이 비칠 지 관심이 쏠린다.

7일 업계에 따르면 현재 HBM은 실시간 연산 처리에 강점이 있지만, 대용량으로 만들기 어렵다는 한계를 갖는다.

현재 HBM으로 만들 수 있는 최대 용량은 36GB(12단 HBM3E)로 블랙웰 GPU(그래픽처리장치) 한 개당 8개, 총 288GB 수준에 그친다.



이는 대규모 언어모델(LLM)의 성장으로 인해, AI 업계에 새로운 & #x27;메모리 벽(memory wall)& #x27; 이슈를 초래한다. 메모리 성능 한계 때문에 혁신이 지체되는 것이다.

앞으로 HBM 용량이 커진다고 해도 지금의 컴퓨팅 구조로는 감당하기 힘들다. 업계에선 결국 AI 특화 스토리지(저장장치) 혁신이 시급한 문제라고 진단한다.

이에 따라 주목받는 건 낸드플래시 기반의 적층형 고대역폭 메모리인 HBF(high-bandwidth flash)다.

이 제품은 HBM과 구조가 비슷하다. HBM은 D램을 수직으로 쌓아 올린 뒤 TSV(실리콘관통전극)으로 구멍을 뚫고 연결해 만드는 데, HBF도 셀(데이터 저장 최소 단위)를 수직으로 쌓아 만든다.


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HBM은 이를 통해 다차선 고속도로를 뚫은 것처럼 한 번에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있다. HBF도 이 원리는 마찬가지다.

HBF는 기존 HBM보다 8~16배 용량이 크다. 그러면서 동일한 가격대에서 동일한 대역폭을 제공할 수 있다.

낸드는 & #x27;블록& #x27;이라는 큰 덩어리 단위로 데이터를 찾아야 해 지연이 발생할 수 있고, 쓰기 속도가 느리다는 단점이 있다.

하지만 메모리 용량 한계를 돌파하려는 방편으로 주목받는다.

HBF 1세대 제품을 HBM과 함께 쓰면 3120GB, 8개 모두를 HBF로 대체하면 4TB(4096GB)로 용량이 커질 수 있다.

HBF를 개발 중인 낸드 업체 샌디스크에 따르면 HBM과 HBF의 용량 한계를 무시하고, 속도 차이만 비교할 때 성능 차이는 2.2%에 불과하다. HBF도 HBM 못지 않게 AI 작업을 처리할 수 있다는 의미다.

업계에선 앞으로 HBF 2세대가 1세대보다 용량은 1.5배, 3세대는 2배로 확대될 것으로 전망한다.

그러면서 에너지 효율은 36% 절감이 가능하다는 지적이다. 데이터 처리량을 늘리면서, 전력 소모량은 반감할 수 있는 것이다.

하지만 과연 HBF가 HBM을 대체할 수 있을지는 미지수다. 단 업계에선 메모리 용량의 한계를 극복하기 위해 병행 사용이 가능하다고 보고 있다.

메모리 업계에서도 HBF 개발 경쟁이 뜨겁다.

SK하이닉스는 샌디스크와 HBF 기술 표준화를 위한 MOU(양해각서)를 체결하며 본격적인 생태계 논의에 나섰다. 샌디스크는 오는 2026년 하반기 샘플 공급, 2027년 상용화를 목표로 개발을 진행 중이다.

삼성전자는 아직 HBF 사업 계획을 밝히지 않았지만 시장이 열릴 경우 가장 적극적으로 참여할 가능성이 높다. 다른 낸드 업체들도 수익 증가를 위해 사업 기회를 모색 중이다.

신영증권은 HBF 시장 규모가 2030년 120억달러에 달할 것으로 내다봤다. HBF는 일반 낸드 가격의 3.5배로, 고부가 제품군을 형성할 수 있다. 한국 메모리 업계로서는 HBM에 이은 또 다른 성장 동력 발굴이 가능한 것이다.


◎공감언론 뉴시스 ijoinon@newsis.com