"메모리와 파운드리 시너지...융합 통해 AI시대 강자될 것"
국내외 기자에 전시존 첫 공개...AI 최적화 제품 중심
[라스베이거스=뉴스핌] 김지나 기자 = "전략적으로 미주시장은 기술 혁신이 일어나는 곳입니다. 현재 주목하고 있는 곳은 AI(인공지능) 서버와 제너럴 서버 시장입니다. AI 전용 서버의 성장이 제너럴 서버 성장을 견일할 것인지가 주목되는 부분입니다."
한진만 삼성전자 DS부문 미주총괄(DSA) 부사장은 11일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 진행되고 있는 'CES 2024'에서 AI 시대를 선도해 나갈 차세대 반도체 제품에 대해 기자들에게 설명하는 자리를 가졌다. 이번 CES에서 삼성전자는 국내외 기자들에게 처음으로 앙코르 호텔(Encore at Wynn Las Vegas) 내 프라이빗 전시공간을 공개했다.
◆"AI시대, HBM뿐 아니라 기존제품도 변화 예상"
AI 시대와 맞물려 현재 삼성전자가 주목하는 부문은 AI 서버 시장이다. 한진만 부사장은 "최근 느끼고 있는 게 모든 회사들의 중심에 AI가 있는데, 최근 느끼는 부분이 AI 시대에 메모리 반도체가 더 주도적인 롤을 하겠다는 것"이라며 "HBM 뿐 아니라 기존 제품의 메모리에서도 아키텍처의 변화를 삼성전자와 같이 가자는 CEO(최고경영자)들의 요구가 많아졌다"고 말했다.
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| 1월11일(현지시간) 미국 라스베이거스 CES 2024 현장에서 진행된 국내 기자단 DS부문 반도체 전시관 투어 중 환영사를 하고 있는 삼성전자 DS부문 미주총괄(DSA) 한진만 부사장. [사진=삼성전자] |
그는 이어 "엔비디아나 AMD, 인텔과 같은 유수의 GPU, CPU 업체들이 굉장히 강력하게 가속기를 개발하고 있고 (신제품이)1년마다 나오게 될 건데 가장 큰 고민은 가속기 성능을 극대화시킬 수 있는 메모리의 밴드위스가 제한이 있는 부분"이라고 설명했다.
또 AI성장이 반도체에서 HBM 뿐 아니라 LPDDR이나 CXL쪽으로 확산될 것으로 기대했다.
한 부사장은 "HBM뿐 아니라 LPDDR이라든지 그 다음에 CXL 등을 커스터머들이랑 초기 논의하고 있고, 여러가지 형태의 아이디어들이 2~3년내 가시화되고 본격적으로 개화할 것으로 보인다"고 밝혔다.
한 부사장은 또 기존 메모리반도체 사업과 점차 키워나가고자 하는 파운드리 사업에 대한 기대감도 표했다.
한 부사장은 "파운드리 로직 공정을 쓰되 자신들의 IP나 새로운 IP를 넣어서 기존 메모리와 다르게 완전히 커스터마이즈된 그런 솔루션이 필요하다는 것을 고객들이 말하기 시작했다"고 말했다.
이어 "이것이 그동안 우리가 꿈꿔왔던 메모리와 파우드리 진짜 시너지이고, 이 파급력은 당장은 못 느끼겠지만 2~3년 뒤에는 삼성전자가 하이퍼 컴퓨팅 제네티브 AI 시대에 각자 파운드리와 메모리의 융합을 통해 강자가 될 것으로 자신한다"고 강조했다.
◆전시존엔 AI시대 맞는 제품들 줄줄이 선보여
삼성전자는 올해 전시에 있어 AI시대에 맞는 제품들을 선보이며 AI시대를 리딩할 수 있는 자신감을 드러냈다. 전시존에 전시된 AI 관련 최적화된 제품은 삼성전자는'12나노급 32기가비트(Gb) DDR5(Double Data Rate)' D램 ▲ HBM3E D램 '샤인볼트(Shinebolt)' ▲ CXL 메모리 모듈 제품 'CMM-D' 등이다.
삼성전자가 지난해 9월 업계 최초로 개발한 단일칩 기준 현존 최대 용량의 32기가비트 DDR5 D램은 서버용 고용량 라인업으로 동일 패키지 사이즈에서 실리콘 관통 전극(이하 TSV, Through Silicon Via) 기술 없이도 128기가바이트(GB) 고용량 모듈 구성이 가능하다.
삼성전자 AI 기술 혁신을 이끌 초고성능 HBM3E D램 '샤인볼트'는 기존 HBM3 제품 대비 성능과 용량이 50% 이상 개선 됐다. HBM3E는 12단(적층) 기술을 활용해 1초에 1,280기가바이트의 대역폭과 최대 36기가바이트의 고용량을 제공한다.
삼성전자 CMM-D(CXL Memory Module D램)는 기존 DDR 인터페이스 기반의 D램 모듈이 아닌 CXL 인터페이스 기반 모듈 제품이다. 이 제품은 서버 전면부(기존 SSD 장착 위치)에 여러 대를 장착할 수 있어 서버 한 대당 메모리 용량을 획기적으로 늘릴 수 있다. 이를 통해, 대용량 데이터의 빠른 처리가 필수적인 생성형 AI 플랫폼 적용에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.
abc123@newspim.com
