HBM 한계, 차세대 반도체 PIM 특징, 현황

1. HBM 한계

HBM (High Bandwidth Memory) 메모리 반도체는 4차 산업 AI 트렌드에 따라 고성능 컴퓨팅, 인공지능, 고성능 그래픽 처리 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 HBM은 한계에 이르르고 있는데, 크게 다음과 같은 요소들로 나뉜다.

1. 제조 비용과 복잡성: HBM은 여러 개의 DRAM 다이를 수직으로 쌓아 연결하는 방식(TSV 기술)을 사용한다. 이로 인해 제조 공정이 복잡하고, 비용이 높아지는 문제가 있다. 따라서, 저가 제품이나 보급형 제품에는 적용이 어렵다.
2. 열 관리 문제: HBM은 여러 층의 다이를 쌓아올리기 때문에, 발열 문제가 심각할 수 있다. 특히 고성능 컴퓨팅 환경에서는 과열이 성능에 영향을 미칠 수 있어, 추가적인 냉각 장치가 필요하다.
3. 용량 한계: HBM은 주로 고대역폭을 제공하기 위해 개발되었으나, 용량 면에서는 상대적으로 제한적이다. 초고속 연산을 위해 설계된 반도체이기 때문에, 용량이 높은 메모리가 필요한 응용 프로그램에는 한계가 있다.
4. 기술적 진보 속도: HBM의 기술 발전 속도는 비교적 느릴 수 있다. 최신 공정 기술과 고도화된 설계가 요구되기 때문에, 빠르게 발전하는 반도체 기술의 요구를 모두 충족시키는 데는 다소 시간이 걸린다.

이러한 HBM의 한계를 뛰어넘어 차세대 반도체로 꼽히는 게 PIM 반도체다.

 

강욱성 SK하이닉스 부사장 "PIM·CXL, HBM 한계 뛰어넘는 대안 될 것" - 뉴스웍스

 

2. PIM 반도체

PIM(Processing-In-Memory) 반도체는 메모리와 프로세서의 기능을 하나로 통합한 형태의 반도체 기술이다. 일반적인 컴퓨터 구조에서는 메모리와 프로세서가 분리되어 있어, 데이터를 처리할 때마다 메모리에서 프로세서로 데이터를 이동해야 한다.

 

이 과정에서 많은 시간과 전력이 소모되며, 이를 "메모리 병목 현상"이라고 부른다. PIM 반도체는 이런 문제를 해결하기 위해 메모리 내부에 데이터 처리 기능을 넣은 것이다.

 

2.1. PIM 반도체의 주요 특징

1. 데이터 이동 감소: 메모리 안에서 데이터를 처리하므로, 메모리와 프로세서 간의 데이터 이동이 줄어든다. 이로 인해 전력 소모와 지연 시간이 크게 줄어든다.
2. 고속 데이터 처리: 데이터가 메모리 내부에서 즉시 처리되므로 연산 속도가 빨라진다. 특히 인공지능(AI), 머신러닝, 데이터 분석 등 대규모 데이터 연산에 유리하다.
3. 전력 효율성: 데이터 이동에 따른 전력 소모가 줄어들어, 전반적인 에너지 효율이 높아진다. 이는 모바일 기기나 서버 등 전력 효율이 중요한 환경에서 큰 장점이 된다.

2.2. PIM 반도체 현황

PIM 반도체는 연구 개발 단계에서 상용화 초기 단계로 넘어가는 중이다. 일부 기업들이 시제품을 개발해 시험적으로 사용하고 있으며, 부분적으로 상용화되고 있다. 또 일부 클라우드 서비스나 데이터 센터에서 시범 운영을 통해 PIM의 성능과 효율성을 검증하는 단계다.

 

삼성전자, SK하이닉스 등 반도체 주요 기업들이 PIM 기반 DRAM을 개발하여 시제품을 공개하고 있다. 예를 들어, 삼성은 HBM-PIM(High Bandwidth Memory PIM)을 발표해 AI와 HPC 응용 프로그램에서 테스트하고 있다.

 

 

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