AI 핵심 요약
beta- 삼성전자는 28일 AI 가속기 위에 HBM을 쌓는 zHBM 개발에 속도를 냈다.
- zHBM은 HBM5 대비 성능 8배와 집적도 10배 향상을 목표로 했다.
- 삼성전자는 메모리·파운드리·패키징을 결합해 맞춤형 설계를 추진한다.
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차세대 zHBM 개발…HBM5 대비 성능 8배 향상 목표
메모리·파운드리·패키징 결합…고객 맞춤형 설계 강화
[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 고대역폭메모리(HBM)를 그래픽처리장치(GPU) 등 인공지능(AI) 가속기 위에 직접 쌓는 차세대 반도체 기술 개발에 속도를 내고 있다. 차세대 메모리 'zHBM'을 통해 기존 HBM5 대비 최대 8배의 성능 향상을 목표로 데이터 처리 속도와 전력 효율을 동시에 높이겠다는 구상이다. 메모리와 파운드리, 첨단 패키징 기술을 결합해 고객 맞춤형 AI 반도체 시장 공략에도 나선다.
28일 삼성전자 반도체 뉴스룸에 따르면 삼성전자는 차세대 3차원(3D) 메모리 기술인 'zHBM'을 통해 AI 연산장치와 메모리를 수직으로 결합하는 기술을 개발하고 있다. 지난 8월 미국에서 열린 'FMS 2026'에서 처음 공개한 기술로, 기존 HBM의 구조적 한계를 극복하기 위한 차세대 메모리 솔루션이다.
◆GPU 옆에서 위로…HBM 연결 구조 바꾼다
zHBM의 핵심은 메모리를 배치하는 방식의 변화다. 기존 HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓은 뒤 GPU 등 AI 가속기 옆에 배치한다. 실리콘 인터포저라는 연결 기판을 통해 데이터를 주고받는 2.5D 패키징 구조다.
반면 zHBM은 AI 가속기 위에 HBM을 직접 적층한다. 두 반도체 사이의 물리적 거리를 줄여 데이터 전송 속도를 높이고 이동 과정에서 발생하는 전력 소모를 줄이는 방식이다.
이러한 구조 변화가 필요한 이유는 AI 시스템의 데이터 처리 부담이 급격히 커지고 있기 때문이다. AI 모델의 규모가 확대되고 복잡한 추론 작업이 늘어나면서 GPU가 처리해야 할 데이터도 증가하고 있다.
특히 AI가 문장을 순차적으로 생성하는 과정에서는 연산 능력뿐 아니라 메모리에서 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐가 응답 속도를 좌우한다. GPU의 연산 성능이 높더라도 메모리가 데이터를 제때 전달하지 못하면 GPU가 대기하는 병목 현상이 발생한다. 이른바 '메모리 월(Memory Wall)'이다.
삼성전자는 이러한 문제를 해결하기 위해 반도체 사이를 직접 연결하는 하이브리드 구리 본딩(HCB)과 여러 장의 웨이퍼를 정밀하게 접합하는 기술을 활용한다. 데이터 입출력 경로를 분산해 전송 통로를 늘리는 방식도 적용한다.
삼성전자가 제시한 목표에 따르면 zHBM 기반 차세대 인터페이스 시스템은 HBM5 대비 최대 8배의 성능을 구현할 수 있다. 메모리 집적도는 10배 이상, 전력 대비 성능은 최대 3배 높이고 열 저항은 절반 이하로 낮추는 것이 목표다.
다만 위에 메모리를 쌓으면 열이 메모리 적층부를 통과해야 하는 만큼 발열 관리와 제조 수율 확보가 상용화의 핵심 과제로 꼽힌다.
◆메모리·파운드리·패키징 통합…고객과 공동 설계
zHBM은 삼성전자의 사업 구조와도 맞닿아 있다. 기존 HBM 시장에서는 메모리 업체가 제품을 개발해 GPU 제조사에 공급하는 방식이 중심이었다. 반면 zHBM은 AI 가속기와 메모리를 직접 결합해야 하는 만큼 초기 설계 단계부터 양쪽의 특성을 함께 고려해야 한다.
고객사가 사용하는 GPU나 AI 전용 반도체의 성능, 전력, 발열 특성에 따라 메모리 구조를 달리 설계해야 한다는 의미다.
삼성전자는 메모리와 AI 가속기 사이에 위치한 연결 계층에 고객 맞춤형 설계자산(IP)을 추가하는 방안도 제시했다. 이를 활용하면 고객의 요구에 따라 메모리 용량을 확장하거나 가속기의 처리 성능을 높이는 구조를 구현할 수 있다.
이 과정에서 삼성전자가 보유한 메모리·파운드리·첨단 패키징 기술이 경쟁력으로 작용할 전망이다. 메모리 설계와 생산뿐 아니라 고성능 로직 반도체 제조, 반도체 간 연결과 패키징까지 하나의 체계에서 최적화할 수 있기 때문이다.
삼성전자는 이를 위해 반도체 설계와 제조 공정을 함께 최적화하는 'DTCO(Design-Technology Co-Optimization)' 전략을 추진하고 있다. 단순한 메모리 공급을 넘어 고객사와 AI 시스템 전체의 성능과 전력 효율을 설계 단계부터 높이겠다는 구상이다.
기존 HBM 고도화도 병행한다. 삼성전자는 올해 2월 HBM4 양산 출하를 시작한 데 이어 5월에는 HBM4E 샘플을 고객사에 공급했다. 향후 HBM5까지 대역폭과 용량을 확대하는 동시에 zHBM을 통해 차세대 3D 메모리 시장을 준비한다는 계획이다.
삼성전자는 고객사 및 파트너와 공동 설계를 확대해 AI 시스템에 최적화된 반도체 솔루션을 구현한다는 방침이다. AI 반도체 경쟁이 개별 칩의 성능을 넘어 연산장치와 메모리를 얼마나 효율적으로 결합하느냐로 확대되면서, 삼성전자의 통합 반도체 기술력이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다.
syu@newspim.com
