AI, 서버용 SSD 시장도 바꾼다…'SLC' 존재감 부각

메모리 업계, SLC 기반 1억 IOPS·HBF 등 차세대 SSD 개발 추진

인공지능(AI) 산업이 데이터센터용 SSD 시장 판도를 바꿀 것으로 예상된다. 기존 데이터센터용 SSD는 고용량 구현에 초점을 맞춰 왔으나, 최근 주요 메모리 기업들은 데이터 처리 성능을 극대화하기 위한 SLC(싱글레벨셀) 기반의 차세대 SSD 개발에 집중하고 있다. 글로벌 빅테크인 엔비디아 역시 AI용 고성능 SLC SSD에 주목하고 있는 것으로 알려졌다.

26일 업계에 따르면 주요 메모리 기업들은 AI 데이터센터용 차세대 낸드로 SLC에 주목하고 있다.

삼성전자가 지난해 9월 개발한 9세대 QLC 낸드(사진=삼성전자)

TLC·QLC가 주도 중인 서버용 SSD 시장

SLC는 데이터를 저장하는 최소 단위인 셀 하나에 1비트(Bit)를 저장하는 방식을 뜻한다. 2비트를 저장하면 MLC(멀티레벨셀), 3비트는 TLC(트리플레벨셀), 4비트는 QLC(쿼드레벨셀)로 불린다. 각 방식에 따라 SSD(낸드 기반 저장장치)의 주 적용처가 달라진다.

기존 데이터센터용 SSD 시장은 TLC, 혹은 QLC가 주류를 차지해 왔다. 각 셀에 더 많은 비트를 저장하므로, 단위면적 당 더 많은 데이터를 저장할 수 있기 때문이다. 특히 방대한 양의 데이터 처리가 필요한 AI 데이터센터에서는 수요가 더 늘어나는 추세다.

SLC는 데이터 처리 속도가 빠르고 안정성이 높지만, 저장 용량이 적고 가격이 비싸 대규모 투자가 필요한 데이터센터 구축에는 적합하지 않다는 평가가 지배적이었다.

AI가 바꾸는 패러다임…1억 IOPS SSD·HBF는 'SLC' 기반

그러나 최근 주요 메모리 기업들이 개발 중인 차세대 낸드에서는 SLC의 존재감이 커지고 있다. 대표적으로, SK하이닉스는 AI 데이터센터 시장을 겨냥해 AI-N P(성능)·AI-N B(대역폭)·AI-N D(용량) 등 세 가지 측면을 각각 강화한 'AIN 패밀리' 라인업을 개발 중이다.

이 중 AI-N P는 대규모 AI 추론 환경에서 발생하는 방대한 데이터 입출력을 효율적으로 처리하는 솔루션이다. AI 연산과 스토리지 간 병목 현상을 최소화해 처리 속도와 에너지 효율을 대폭 향상시킨다.

1세대 제품의 IOPS(1초당 처리할 수 있는 입출력 횟수)는 2천500만으로, 현존하는 고성능 SSD(최대 300만 수준) 대비 8~10배에 달한다. 2027년 말 양산 준비 완료를 목표로 한 2세대 제품은 1억 IOPS를 지원할 전망이다.

이를 위해 SK하이닉스는 낸드와 컨트롤러를 새로운 구조로 설계하고 있으며, 핵심 고객사인 엔비디아와 협업해 내년 말 첫 샘플을 선보일 계획이다.

HBF 개념도(사진=샌디스크)

회사에 따르면, AI-N P는 SLC 낸드를 기반으로 개발되고 있다. AI-N P가 데이터 처리 성능을 극대화하는 제품인 만큼, 용량은 후순위로 미루려는 전략으로 풀이된다.

일본 키오시아도 올 3분기 개최한 기술설명회에서 "엔비디아와 협력해 1억 IOPS 성능의 차세대 SSD를 오는 2027년 상용화할 것"이라고 밝힌 바 있다. SK하이닉스와 동일한 개념의 제품인 만큼, 키오시아도 SLC 낸드를 기반으로 할 것으로 관측된다.

업계에서 HBF(고대역폭플래시)라 불리는 AI-N B 역시 SLC 낸드 기반으로 개발되고 있다. HBF는 D램을 적층해 만든 HBM과 유사하게 낸드를 적층해, 데이터를 송수신하는 대역폭을 크게 확장한 제품이다.

현재 SK하이닉스는 미국 샌디스크와 협력해 HBF에 대한 표준화 작업을 진행하고 있다. 오는 2027년 PoC(개념증명) 단계의 샘플이 개발돼 본격적인 평가를 거칠 것으로 예상된다.

엔비디아, GPU와 SSD 직접 연결 구상

AI 산업을 주도하고 있는 엔비디아도 SLC 낸드의 필요성에 공감하고 있다는 분석이다. 현재 엔비디아는 주요 메모리 기업들과 AI 낸드 협력망을 구축함과 동시에, 이를 활용하기 위한 소프트웨어 'SCADA(SCaled Accelerated Data Access)'를 개발하고 있다.

SCADA는 AI 데이터 처리의 핵심 요소인 GPU가 CPU를 거치지 않고 스토리지(SSD)에 직접 접근해 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 하는 기술이다. CPU가 SSD에서 데이터를 읽고 GPU로 전송하는 기존 구조 대비 데이터 처리 과정을 줄여, 학습 및 추론 속도와 효율성을 높일 수 있다.

엔비디아 SCADA 솔루션의 구현을 위해서는 SSD도 데이터 처리 속도를 크게 끌어올려야 한다. 현재 주요 메모리 공급사들이 1억 IOPS 이상의 차세대 SSD를 개발하는 이유도 여기에 있다.

반도체 업계 관계자는 "데이터센터용 SSD에서 아직 주류는 아니지만, 차세대 스토리지 솔루션에서는 SLC 기반의 AI용 SSD가 각광을 받을 가능성이 있다"며 "다만 실제 상용화 시기를 아직까지 예측하기는 힘든 상황"이라고 설명했다.