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저전력 D램 사용하는 엔비디아 AI 칩 '해결사' 등극
그레이스 CPU 전력 소모,슬롯 검증사이트 vod일반 D램 대비 8분의 1 수준
온디바이스 AI 등장으로 메모리 용량 증가 잇따를 듯 [서울=뉴시스]엔비디아 젠슨 황 CEO가 지난 3월 열린 GTC2024에서 신형 AI 슈퍼칩 'GB200 그레이스 블랙웰 슈퍼칩'을 소개하고 있다.(사진=엔비디아 제공) *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스]이인준 기자 = 엔비디아가 신형 AI(인공지능) 반도체 '블랙웰(Blackwell)'을 본격 출시할 예정인 가운데 저전력 D램(LPDDR)이 또 다시 눈길을 끈다.
저전력 D램은 주로 모바일 제품에 쓰였지만 '전기 먹는 하마'에 비유되는 AI 반도체 분야에서도 갈수록 쓰임새가 늘고 있어서다.
올 하반기 HBM(고대역폭메모리)와 함께 시장을 가장 뜨겁게 달굴 히트 상품이 바로 저전력 D램이라는 목소리까지 들린다.
9일 업계에 따르면 엔비디아는 올 하반기 'GB200 그레이스 블랙웰 슈퍼칩' 양산에 들어간다.이 슈퍼칩은 엔비디아의 그레이스 CPU(중앙처리장치) 1개와 신형 블랙웰 GPU(그래픽처리장치) 2개로 구성된다.
특히 블랙웰 GPU는 AI 반도체의 대표격인 기존 '호퍼(H100)' 칩을 대체할 차세대 GPIU로 통한다.여기에는 메모리 반도체의 슈퍼스타인 HBM이 총 16개나 들어간다.AI 연산을 위한 데이터 처리 기능을 지원하기 위해서다.
슈퍼칩에서 '두뇌' 역할을 맡는 그레이스 CPU도 블랙웰 GPU와 긴밀히 결합돼 컴퓨팅 능력을 배가하는 역할을 한다.
무엇보다 그레이스 CPU는 전력 소비를 줄이는 데 특화돼 있다.
이 CPU에 탑재되는 메모리도 저전력 D램 7세대인 'LPDDR5X'로 16개가 쓰인다.이는 일반 CPU에 사용하는 DDR5보다 GB(기가바이트)당 필요 전력이 8분의 1 수준에 그친다.그레이스 CPU가 일반 CPU보다 전력 효율이 월등히 뛰어난 이유다.
엔비디아 젠슨 황 CEO는 최근 "생성형 AI가 발전할수록 메모리가 중요하다"며 "그레이스 CPU에 사용하는 메모리는 LPDDR로 많은 전력을 절약할 수 있다"고 밝혔다.
LPDDR5의 저전력 성능을 등에 업은 그레이스 CPU 성능은 이미 정평이 나 있다.
전 세계 슈퍼컴퓨터 순위를 집계하는 '슈퍼컴퓨팅(Supercomputing)' 자료에 따르면,
슬롯 검증사이트 vod에너지 효율이 가장 높은 시스템을 선별하는 그린500(Green500)에 엔비디아 그레이스 CPU를 사용한 시스템이 상위권을 휩쓸었다.
이처럼 전력 소모가 줄면,
슬롯 검증사이트 vod그만큼 발열도 줄어든다.전 세계에서 우후죽순 늘고 있는 데이터센서가 내뿜는 열기는 지구 온난화를 부추기는 원인으로 지목될 정도다.
이에 따라 데이터 센터의 저전력 소모는 반도체 업계의 화두가 될 수 있고,
슬롯 검증사이트 vod그레이스 CPU를 장착한 GB200 슈퍼칩이야말로 새로운 해법이 될 수 있다.
대만 언론 등에 따르면 GB200는 세계 1위 파운드리 업체인 TSMC 등 대만 공급망을 중심으로 만들어진다.현재 공급이 수요를 따라잡지 못할 정도로 인기가 높다.
AI 스마트폰과 AI PC 등 온디바이스 AI 역시 저전력 D램이 전적으로 필요하다.
시장조사업체 트렌드포스는 저전력 D램이 공급 과잉 우려에도,올 3분기 3~8% 가량 성장세를 이어갈 것으로 예측했다.
애플이 최근 공개한 생성형 AI 서비스 '애플 인텔리전스'는 아이폰15 프로 및 프로 맥스 이상의 최신 애플 기기에서만 사용 가능하다.그 이전 버전 기기에선 메모리 용량이 부족한 탓이다.
애플은 여기서 한 발 더 나아가 올 하반기 출시하는 아이폰16 시리즈부터는 8GB(기가바이트) LPDDR5X를 탑재할 예정이다.앞으로 AI 기능이 휴대폰에서 갈수록 중요해지는만큼 전력과 성능을 동시에 잡을 수 있는 LPDDR은 필수다.
PC 제조업체들도 생성형 AI 서비스를 수행하기 위해 저전력 메모리 활용을 적극 검토 중이다.
현재 D램 업체들은 LPDDR 패키지를 하나로 묶은 새로운 메모리 형태인 고부가가치 LPCAMM2를 개발했고 이제 상용화를 시작했다.LPCAMM2는 기존 제품과 비교하면 탑재 면적을 60% 줄이면서 전력은 더 적게 사용한다.
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