대한민국 반도체 대표기업인 삼성전자와 하이닉스는 미래 모멘텀 제품, 기술개발에 총력을 다하다.
최근 반도체 시장은 전례 없는 시장 상황 악화에 직면했습니다. 인플레이션과 경기 침체가 계속되고 있는 가운데 시장 전체에 악영향을 끼치는 상황입니다.
경기가 안좋아지게 되면 전자제품 소비가 급감하게 되어 전자제품 안에 들어가는 반도체 주문이 감소하고, 수요가 줄어드는 재고가 쌓이게 되고 반도체 가격은 내려가게 되는 것입니다. 반도체 제조사 입장에서는 제품이 잘 팔리지도 않는 가운데 가격도 하락하는 엎친데 덮치는 상황인 것입니다.
이는 삼성전자와 sk하이닉스의 3분기 실적에서 고스란히 나타나게 되었으며 삼성전자의 경우 전체 실적의 70%를 차지하는 반도체 부문이 부진하면서 영업이익이 6분기 만에 최저치를 기록했습니다. SK하이닉의 영업이익은 전분기 대비 반토막이 난상 황입니다.
삼성전자와 SK하이닉스는 반도체 시장의 위기를 이겨내기 위하여 혁신제품 개발에 심혈을 기울이기고 있다고 합니다. 기존 D램과 낸드플레시의 한계를 넘어서는 제품을 통해 불황을 넘어가겠다는 것입니다.
삼성전자와 SK하이닉스 주목하는 기술은 'CXL(Conpute Express Link) 이며 최초 기술 개발에 온신경을 쓰고 있습니다.
1. CXL 기술- 빅데이터 처리 고민에서 시작되다.
CXL은 컴퓨터 시스템에서 사용되는 인터페이스를 말하며 CPU(중앙처리장치)와 함께 사용되는 가속기, 메모리, 저장장치 등을 보다 효율적으로 활용하도록 도와주는 역할을 합니다.
CXL가 등장한 배경으로는 '빅데이터가 있습니다. 최근 인공지능(AI) 및 빅 데이터를 활용하는 응용분야가 늘어나면서 처리해야 되는데 데이터의 양이 폭발적으로 늘어나고 있는 추세인데, 하지만 데이터센터, 서브 플랫폼에서 사용되는 인터페이스로는 시스템이 탑재할 수 있는 D램 용량에 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하는 대안으로 개발되게 됩니다.
이는 CXL이 메모리 용량을 늘릴 수 있다는 장점을 지년기 때문이며 GPU(그래픽 처리장치), SSD(솔리드 스테이트 드라이브)와 같은 메모리 카드를 장착하면 시스템의 메모리 용량을 늘릴 수 있습니다. 기존 컴퓨팅 시스템의 메모리 용량의 물리적 한계를 극복하고 D램의 용량을 획기적으로 확장할 수 있는 것입니다.
2. 삼성전자와 SK하이닉스 미래에 대한 준비하다.
삼성 잔 자와 SK하이닉스는 지난 2019년 인텔에 발족한 CXL컨소시엄 초기부터 참여하고 있습니다. 글로벌 주요 데이터센터, 서버, 칩셋 업체들과 차세대 인터페이스 기술 개발을 위해 협력하고 있습니다.
CXL개발에서 앞서간 것은 삼성전자이며 지난해 업계 최초로 대용량 SSD에 적용되는 EDSFF(기업, 데이터센서 향) 폼팩터를 CXL D램에 적용했다고 합니다. 이 제품은 기존 시스템의 메인 D램과 공존하면서도 시스템의 메모리 용량을 테라바이트급까지 확장할 수 있다는 특징이 있습니다.
기존 D램의 컨트롤러는 데이터를 임시로 저장하는 단순 버퍼 역할만 수행했다면, CXL D램은 최첨단 컨트롤러 기술이 접목돼 있으며 인공지능, 머신러닝, 인메모리 데이터베이스 등 빅 데이터를 활용하는 분야에 무리 없이 적용할 수 있다고 합니다.
최근 미국에서 개최되었던 '삼성 테크 데이' 행사에서는 CXL 인터페이스 기반의 프로세 싱니 어머니 모리(PNM) 기술도 업계 최초로 공개하였으며 PNM는 프로세싱인 메모리 (PIM)처럼 메모리를 데이터 연산 기능을 활용합니다.
CPU와 메모리 간 데이터 이동을 줄여 시스템 성능을 개선할 수 있습니다. 고용량 AI모델 처리에 적합한 설루션입니다. SK하이닉스도 뒤처지지 않고 있습니다. 올해 8월에는 DDR5D램 기반의 CXL메모리 샘플을 최초로 개발했고 스프트웨어 개발자 등 실사용자들이 SK하이닉스의 CXL 메모리를 더욱 효과적으로 활용할 수 있도록 CXL 메모리 전용 HMSDK(이종 메모리 소프트웨어 개발 도구)도 개발했습니다.
업계 최초로 CXL 메모리에 연산 기능을 통합한 CMS(Cmputational Memory Solution) 개발에 성공했다고 밝히기도 했습니다. 고용량 메모리를 확장할 수 있는 CXL의 장점에 빅데이터 분석 응용프로그램이 자주 수행하는 머신러닝 및 데이터 필터링 연산 기능을 함께 제공하는 것을 들 수 있습니다.
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