SK하이닉스 "ULM·AIM 등 새로운 메모리 개발 중"

차선용 부사장 "탄소배출량 저감 등 사회적 책임 고려"

SK하이닉스가 3일 개막한 국내 최대 규모의 소재·부품·장비 전시회 세미콘 코리아에서 탄소배출량을 저감할 수 있는 미래 메모리 반도체 기술로 'ULM'과 'AIM'을 제시했다.

ULM(Ultra Low power Memory)은 초저전력 메모리를, AIM(Artificial intelligence in Memory)은 지능형 메모리를 뜻한다. 둘 다 데이터를 저장·처리하는 메모리의 작업 효율을 기존보다 크게 개선하는 기술로, 비대면 경제활동이 증가하는 포스트 코로나 시대에 주목을 받을 것으로 기대된다.

차선용 SK하이닉스 부사장은 이날 온라인으로 진행된 세미콘 코리아 기조연설에서 "ULM은 시스템온칩(SoC)에 더 최적화된 특정 애플리케이션에 응용하기 위해 기획된 제품으로, 범용이 아닌 커스터마이징 메모리"라며 "S램 대비 100~1000배 정도 용량 증가가 가능, 에너지효율 측면에서는 고대역폭메모리(HBM) 대비 4~5배까지 개선할 수 있다"고 강조했다.

차선용 SK하이닉스 부사장. (사진=세미콘 코리아 기조연설 캡처)

또 "AIM은 데이터가 전달되는 상황에 전력과 시간이 소모되는 만큼 연산 기능을 메모리 안에 넣는 개념으로, 그만큼 속도가 빨라질 수 있다"며 "현재 가장 빠른 조합은 그래픽처리장치(GPU)와 HBM 조합으로, 10배 밴드위스 개선이 가능하고, 7배가량 전력 효율을 높일 수 있다. 중앙처리장치(CPU)와 SoC와 D램 칩셋 간의 거리를 가깝게 한 것뿐만 아니라 기존 CPU에서 했던 연산 기능을 메모리로 가져오는 그런 형태"라고 덧붙였다.

아울러 "HBM, ULM, AIM 제품 모두 SoC와 얼마나 많이 가까워지는가, 또 어떻게 융합되는가에 따라 성능과 파워(전력) 측면에서 개선이 크다는 것을 보여주는 사례"라며 "(SK하이닉스는) 이런 포트폴리오를 확장해나갈 계획이고, SK하이닉스도 기존의 스탠더드 제품 외 다양한 솔루션의 제품을 개발하고, 이를 위해 다양한 협업을 진행 중"이라고 전했다.

(제공=이미지투데이)

SK그룹 차원에서 추진 중인 ESG(환경·사회·지배구조) 경영이 메모리 반도체 업계에 미치는 영향과 비전도 소개됐다.

차선용 부사장은 "앞으로 언택트 산업뿐만아니라 인공지능(AI), 5G를 통한 정보통신기술(ICT) 기술의 발전이 크게 가속화되고, 스마트카부터 스마트시티에 이르는 다양한 환경이 구축될 것"이라며 "이는 모두 데이터를 근간으로 일어나는 변화로, 이로 인한 데이터센터의 수는 향후 5년 이내에는 2배 정도의 성장이 예상된다. 이에 D램의 경우, 2000만기가바이트, 낸드는 7억5000만기가바이트 정도의 많은 용량이 사용될 것으로 예상된다"고 강조했다.

이어 "데이터의 폭증이 야기하는 환경문제가 점차 심각해지고 있고, ICT 기술의 발전 또한 이런 문제에서 자유롭지 못하다"며 "반도체 산업 또한 에너지 절감을 통해서 환경 보존에 사회적 책임을 더욱 강화해야 한다고 본다. 이를 가능하게 하려면 학계, 반도체, 장비, SoC, 메모리, 소프트웨어 등 각 분야의 전반적인 협력이 필요하다. SK하이닉는 이에 적극적으로 협업하겠다"고 덧붙였다.

다음은 차선용 SK하이닉스 부사장의 세미콘 코리아 2021 기조연설 전문이다.

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■ 차선용 SK하이닉스 부사장

코로나19로 인한 언택트 환경은 우리 일상과 생활, 기술의 방향성 등 많은 변화를 일으키고 있다. 포브스에 따르면 포스트 팬데믹과 뉴노멀 시대에 요구될 것으로 전망되는 주요 9가지 분야를 보면, 대부분 언택트 상황에서의 활동으로 디지털 트랜스포메이션이 더욱 가속화될 것이라는 예측들이다.

이런 변화는 전 세계 83개국 C 레벨의 기술 리더들을 대상으로 한 설문조사에서도 동일했다. 47%의 응답자가 코로나19가 디지털 트랜스포메이션과 새로운 기술의 채용을 더욱 가속화 할 것이라고 응답했다.

코로나가 많은 것을 변화시켰고, 변화된 부분은 포스트 코로나 시대에도 유지될 것으로 예상된다.

실시간으로 영상 데이터를 주고받는 화상회의의 경우, 5G 모바일을 기준으로 한 시간동안 1~3기가바이트의 데이터를 사용한다. 코로나19로 SK하이닉스 내부에서는 화상회의가 자주 이뤄지고 있고, 많은 회사들도 마찬가지일 것이다.

이런 상황은 데이터 사용량이 크게 증가하는 것을 의미한다. 앞으로 언택트 산업뿐만아니라 인공지능(AI), 5G를 통한 정보통신기술(ICT) 기술의 발전이 크게 가속화되고, 스마트카부터 스마트시티에 이르는 다양한 환경이 구축될 것이다. 그리고 이는 모두 데이터를 근간으로 일어나는 변화다.

5G가 우리 사회를 초연결 사회로 바꿔주고, 특히 자율주행차의 경우, 여기에 장착된 다양한 센서 외 축적된 데이터가 인터넷을 통해 데이터센터와 연결되고, 하루에 약 4000기가바이트에 달하는 데이터를 사용할 것으로 예상된다.

이에 향후 5년 내에는 데이터사용량이 현재의 두 배 이상 증가할 것으로 예측된다. 각종 스트리밍 서비스와 차량과 차량 간(V2V), 사람과 사람 간(M2M) 통신 등 빠르게 데이터를 공유하고, 곧바로 사라지는 실시간 데이터까지, 데이터 증가세는 더욱 가파를 것이다. 그야말로 데이터의 폭발이라고 할 수 있다.

데이터는 기본적으로 메모리 기기에 저장된다. 대표적인 것이 데이터센터다. 데이터센터의 수는 매년 15%씩 성장하고 있다. 아주 높은 성장률이 예상된다. 향후 5년 이내에는 2배 정도의 성장이 예상된다. 데이터센터당 필요한 메모리 용량을 추산하면 D램의 경우, 2000만기가바이트. 낸드는 7억5000만기가바이트 정도의 많은 용량이 사용될 것으로 예상된다.

결국 데이터 증가량을 메모리 공급량이 따라가지 못하는 상황이 올 것이다. 즉, 데이터를 저장할 메모리가 부족해질 것이다. 메모리는 ICT 환경에서 역할과 응용이 많이 확장될 것이다. 사물인터넷(IoT)을 구현하기 위해 엣지 기기에서 생성된 데이터가 여러 과정을 거쳐 빅데이터를 형성하고 이게 클라우드에 저장이 될 것이다. 이건 다시 분석과 가공을 거쳐 새로운 정보로 탄생하고, 엣지 기기에 이르러 삶의 질을 높여주는 선순환 생태계 이룰 것이다.

정보를 저장하고 처리하는 메모리의 역할은 필수적이다. 2018년 메모리 시장의 슈퍼사이클이 있었다. 메모리 공급 측면에서 데이터센터 수요가 그렇게 급증가할 것으로 예측하지 못했다. 그래서 공급이 많이 부족했다.

다양한 기관에서 올해부터 슈퍼사이클이 도래할 것으로 전망하고 있다. 5G와 AI에 기반한 데이터의 증가로 메모리 사용량 증가와 코로나19로 인한 언택트 환경의 확산이라고 말할 수 있다. D램과 낸드를 모두 공급하는 SK하이닉스는 데이터의 증가로 인한 성능이 아주 좋은 메모리를 개발해서 제공하는 역할 할 것이다.

데이터의 폭증이 야기하는 환경문제도 중요하다. 점차 환경문제가 매우 심각해지고 있다. ICT 기술의 발전 또한 이런 문제에서 자유롭지 못하다. 현재 영상 데이터가 인터넷 트래픽의 약 80%를 차지하고 있다. 2030년에는 동영상 스트리밍만으로 전 세계 전력의 4.1%를 소비할 것이라는 예측도 있다. 한 환경단체의 연구 결과에 따르면 온라인에서 영상을 30분 재생할 때 1.6킬로그램의 이산화탄소가 발생한다고 한다. 이는 자동차가 6.3킬로미터의 거리를 운전할 때 발생하는 양과 동일하다. 그린피스에서는 올해 검색, 클라우드 등 온라인에 데이터를 저장하는 에너지 사용량을 연간 10조 킬로와트로 추산했다. 우리나라 1년 전기 사용량의 4배에 해당하는 수치다.

엄청난 양의 에너지가 데이터를 전송하는 데 사용되고 있다. 이렇게 데이터가 폭발적으로 증가하는 동안 전력소모량과 이산화탄소가 증가하고 있다. 메모리 기기를 개발하는 입장에서 이를 고려하지 않을 수 없다. 경제적 가치 외에도 사회적 가치 측면에서 역할을 다 해야 하겠다는 생각을 하게 된다.

SK하이닉스를 포함해 SK그룹에서는 더블바텀라인(DBL)의 경영철학을 실천하고 있다. 사업의 영속성을 위해 반드시 필요하다고 인식하고 있다. 또한 SK하이닉스를 포함해 6개의 관계사들이 한국에서 처음으로 RE100에 가입했다. 2050년까지 반도체 제조과정에서 필요한 모든 전력을 재생에너지로 대처하겠다는 것을 선언했다.

각각의 애플리케이션별로 요구되는 메모리를 보면 크게 3가지로 정리된다. 많은 데이터를 저장하기 위해 용량이 커야 하고, 데이터 처리 속도가 빨라야 하며, 전력 소모가 적어야한다.

이러한 요구사항은 과거에도 마찬가지였고, 앞으로도 같을 것이다. 5G, AI 활용을 위해 점점 더 요구 수준이 높아질 것이다. 에너지 효율 측면에서 이런 영역 모두 단위 비트당, 단위 성능당 에너지 사용량을 고려하면 같은 방향이라고 할 수 있다.

메모리를 포함해 반도체 기술은 에너지 효율을 높이려고, 이러한 방향으로 진화를 해 왔다고 할 수 있다. 지난 30년간 메모리 기술의 발전을 통해 에너지 효율을 얼마나 기여했는지 보면, 자동차로 비유해 1리터로 지구를 2번 돌 수 있는 수준의 에너지 소비를 감소시켰다.

이런 기술의 발전은 미세화를 통해 이뤄진다. D램과 낸드 마찬가지다. 메모리 기술에서도 D램과 낸드 모두 각각 미세화를 통해 발전이 이뤄지고 있다.

D램은 현재 10나노미터 3세대 1z 제품을 현재 양산 중이고, 4세대는 올해 상반기 내에 개발을 완료할 것이다. 낸드는 96단에서 4D라는 새로운 기술을 개발해 도입했고, 현재 128단 제품을 양산 중이다.

미세화와 적층(3D, 4D)은 기술 발전의 근간이다. D램은 미세화를 통해 제품 타입 측면에서도 계속해서 변화를 이뤄왔다. 그래픽, 모바일 제품의 경우 컴퓨팅 밴드위스가 증가하고, 전력 소모가 감소하는 방향으로 진화해왔다. 이런 변화는 계속 진화할 것으로 생각한다.

미세화와 적층 기술은 에너지효율 측면에서 어떤 효과가 있을까. D램과 낸드 모두 유사하게 각 세대마다 대략 10% 정도의 에너지 절감 효과가 가능했다. 미세화를 통해 에너지를 절감하는 것 외에도 제품의 변화를 통해서도 성능을 개선하고, 동시에 전력 소모를 줄일 수 있었다. 예컨대 D램 컴퓨팅 제품을 보면 DDR2, DDR3, DDR5로 변화하면서 20% 이상 에너지 절감 효과를 얻었다. 모바일은 LPDDR2, LPDDR3, LPDDR4, LPDDR5로 진화하면서 마찬가지로 더 큰 에너지 절감 효과 구현 중이다. 낸드도 기존 HDD 대비 SSD의 경우, 상당히 큰 폭의 에너지 절감이 있었다. 이것이 바로 이산화탄소 배출을 줄이 수 있는 방향이라고 본다.

데이터센터에서 하드디스크를 SSD로 전환하거나 D램 종류를 DDR4에서 DDR5로 전환하면, 총 4테라와트시(TWh)의 전력 소모를 줄일 수 있다. 이런 전력소모량은 한국에서 모든 가로등을 1년 동안 켜거나 한국의 가정이 한 달간 사용할 수 있는 엄청난 양의 에너지다.

공정 미세화와 적층이 지속돼야 하지만, 불행하게도 기술의 난이도는 더 크게 증가하고 있다. 장비 업계와 학계가 이를 해결하기 위해 협력을 진행 중이고, 기술 한계를 극복하기 위해 여러 방안을 찾아가고 있다. ICT 환경에서 요구하는 수준의 성능과 파워를 얻기 위해서는 새로운 방식의 접근도 필요하다.

메모리의 성능과 용량에 대한 요구가 늘고 있다. 성능 측면에서 연산 과정이나 S램을 액세스하는 것 대비 D램을 액세스하는 것에 상당히 많은 시스템 전력 소모가 크다. 메모리 속도와 동작 성능이 시스템 설정을 결정할 수 있다는 것을 의미한다.

전통적인 메모리 체계(Hierarchy)는 캐쉬와 메인 메모리(D램), 스토리지(HDD)로 이뤄져있다. 캐쉬는 속가 빠르나 용량이 작고, HDD는 용량이 크나 속도가 느리다. 여전히 많은 시스템이 이런 모습을 가지고 있다. 시스템의 성능 측면에서 보면 각각의 성능 차이가 커서 최근에는 이에 대한 세분화가 이뤄지고 있다. 예를 들어 SSD가 빠른 저장장치로 자리매기하고 있다.

D램과 캐쉬의 성능 갭을 매꾸기 위해 밴드위스 메모리에 필요성이 대두되고 있다. 기존 구조에서 성능 향상을 위한 전통적 방법 외에도 이를 극복하기 위한 혁신적인 메모리 제품이 개발되고 있다.

우선 고대역폭 메모리(HBM)다. 일반 메모리는 모듈로 제작이 된다. 또 소켓에 장착이 돼 중앙처리장치(CPU)와 떨어져 있다. 아니면 모바일처럼 패키지 형태로 사용된다. 이 경우 메모리에 저장된 데이터를 사용하는 CPU 입장에서는 메모리가 멀리 떨어져 있어 동작할 때 들어가는 전력 소모가 크다. HBM은 D램 칩셋을 실리콘관통전극(TSV)을 통해 적층한 구조다. 여기서 나온 신호를 하단부에 위치한 로직 다이가 조정해 인터포저를 통해 CPU와 데이터를 주고받게 된다. 이 자체가 하나의 패키지다이로 구성된다. 이 패키지 타입을 2.5D라고 부른다. CPU 또는 그래픽처리장치(GPU) 간의 거리가 가까워진 셈이다.

여기에 더해 HBM은 구조상 1024개의 입출력(I/O)을 채용하고 있다. 1024개 데이터가 한꺼번에 왔다 갔다 하는 것이다. 이는 일반 D램의 I/O(최대 32개) 대비 대략 32배 증가한 수준이다

밴드위스는 단위 시간당 데이터의 전송속도를 이야기한다. 예컨대 도로 위 차량의 통행량으로 비유해 얼마나 많은 통행량을 가지고 갈 수 있냐의 의미다. 이를 넓히려면 차량 속도를 높이거나 도로를 넓히는 방법이 있다. HBM은 도로를 기존 32차선에서 1024차선으로 넓게 한 것이다.

HBM은 전력 소모 측면에서도 대략 40% 정도 에너지 효율 개선이 가능한 제품이다. HBM1, HBM2, HBM3로 진화하고 있다. 에너지 효율도 지속 개선되고 있다. 이런 특성을 이용해 AI 솔루션으로 각광받고 있다.

초저전력 메모리인 ULM도 있다. 이는 시스템온칩(SoC)과 2.5D 형태의 패키지 구조를 가지고 있다. SoC에 더 최적화된 특정 애플리케이션에 응용하기 위해 기획된 제품이다. 범용이 아닌 커스터마이징 메모리로, 범용의 경우 다양한 기능을 수행하고 어떤 주어진 스펙을 만족시켜아한다. 또 상당히 큰 마진을 갖고 설계를 해야 한다. 반면 커스터마이징 제품은 특정 기능을 지원하기 위해 설계상 필요 없는 블락은 제거할 수 있다. 그래서 효율적으로 제품을 디자인 할 수 있다.

이 제품은 S램을 대체하기 위한 목적으로 디자인됐다. S램 대비 100~1000배 정도 용량 증가가 가능하고, 에너지효율 측면에서는 HBM 대비 4~5배까지 개선이 가능하다.

HBM도 2.5D 구조를 통해 SoC와 좀 더 가까워진 구조였지만, ULM은 특정 커스터마이징 된 SoC와 좀 더 가깝게 설계해 더 많은 효과를 얻을 수 있는 제품이다.

이런 것들이 SoC와  협업을 통해 더 많은 성능 개선, 더 많은 파워 절감을 가져올 수 있다.

AIM도 있다. 최근 AI 애플리케이션을 위해 기존 CPU 외 GPU를 쓰거나 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 등의 AI 가속기와 결합해 데이터 처리 속도를 향상시키기 위한 많은 노력이 있다. 그러나 아쉽게도 현재 아키텍처상의 AI와 메모리 간의 데이터 전송 능력은 여전히 장애물이 존재한다. 그래서 프로세스인메모리(PIM)에 대한 개념이 논의 중이며, 개발도 진행 중이다. 기존에는 연산 기능이 CPU와 GPU에만 있었고, 메모리는 데이터만 전달했다. AIM은 데이터가 전달되는 상황에 전력과 시간이 소모되는 만큼 연산 기능을 메모리 안에 넣는 개념이다. 그만큼 속도가 빨라질 수 있다는 이야기다.

이 경우에 가장 빠른 조합이 현재로서는 GPU와 HBM 조합이다. 10배 밴드위스 개선이 가능하고, 7배가량 전력 효율을 높일 수 있다. CPU와 SoC와 D램 칩셋 간의 거리를 가깝게 한 것뿐만 아니라 기존 CPU에서 했던 연산 기능을 메모리로 가져오는 그런 형태다.

HBM, ULM, AIM 제품 모두 SoC와 얼마나 많이 가까워지는가, 또 어떻게 융합되는가에 따라 성능과 파워 측면에서 개선이 크다는 것을 보여주는 사례다. 이런 포트폴리오를 확장해나갈 계획이다. 이런 트렌드는 메모리 기기뿐만 아니라 주변의 다양한 ICT 기기의 융복합 트렌드와 같은 개념이다.

컴퓨팅에 있어 폰노이만 컴퓨팅의 기본 개념은 데이터를 저장하는 메모리와 데이터를 연산하는 CPU가 분리된 반면에 이런 영역이 점차 컨버전스되어 가고 있고, 궁극적으로 통합되어 데이터 저장과 연산이 동시에 이뤄지는 시대가 올 것이다.

SK하이닉스도 기존의 스탠더드 제품 외 다양한 솔루션의 제품을 개발하고, 이를 위해 다양한 협업을 진행 중이다. 또 이를 더욱 확대해나갈 예정이다.

반도체 산업 또한 에너지 절감을 통해서 환경 보존에 사회적 책임을 더욱 강화해야 한다고 본다. 이를 가능하게 하려면 학계, 반도체, 장비, SoC, 메모리, 소프트웨어 등 각 분야의 전반적인 협력이 필요하다고 생각한다. SK하이닉는 이에 적극적으로 협업하겠다.