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세계 1위 SK하이닉스 분석 <3> HBM 필승 전략
HBM,AI 시대 필수 메모리로 부상
데이터 처리 병목 해결에 필수
KAIST 학생까지 개발에 참여 시켜
개방적 R&D 문화가 HBM 탄생 이끌어
'어드밴스드 MR-MUF'로 격차 벌려한국경제신문 반도체 담당 기자들이 온라인 코너 '반도체 포커스' 연재를 시작합니다.삼성전자,첫 베팅 무료SK하이닉스 같은 한국 반도체 대기업과 엔비디아 등 외국계를 담당하는 산업부 전자팀,반도체 최신 기술을 취재하는 테크&사이언스부 테크 담당,중소기업부 반도체 소재·부품·장비 담당 기자가 함께합니다.국내외 반도체 산업 생태계 곳곳에서 발생한 뉴스를 한경 만의 관점을 담아 전해드립니다.
올해 1분기 반도체 업계에서 역사적 사건이 일어났다.SK하이닉스가 D램 시장 점유율 36%를 기록하며 1992년 이래 줄곧 1위를 지켜온 삼성전자를 제쳤다.전문가들은 30년 넘게 지속된 D램의 삼성전자 독주 체제를 깬 일등 공신으로 고대역폭메모리(HBM)를 꼽는다.
HBM의 원천 기술을 개발한 김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수는 12일 "업계 1위를 질주한 삼성전자는 신기술 개발에 보수적이었지만 2등 기업이었던 SK하이닉스는 도전적이었다"며 "불확실한 기술에 과감히 투자했고 결국 HBM 시장 선점이라는 결과로 이어졌다"고 말문을 열었다.
HBM이 인공지능(AI) 시대의 필수재를 넘어 기업과 국가의 경쟁력까지 좌우하는 전략 자산으로 부상한 이유는 중앙처리장치(CPU)와 함께 서버에 장착돼 AI훈련과 추론 성능을 크게 높일 수 있어서다.서버 안에서 수많은 모델과 방대한 데이터를 처리하려면 고대역폭 전송과 고집적 연산 능력이 필수다.AI 구현을 위해선 고성능의 그래픽처리장치(GPU)를 써야 하는데 데이터 처리속도가 월등한 HBM 없이는 GPU를 유지할 수 없는 셈이다.

더 쉽게 풀이하면 모든 반도체는 CPU와 메모리에서 데이터를 가져와 연산을 한다.이 둘 사이의 입출력(I/O) 통로,즉 대역폭이 좁으면 다음에 처리할 데이터가 즉각 도달하지 못해 데이터 입출력이 대기하는 병목 현상이 생긴다.데이처 처리 속도 저하와 발열 문제가 여기서 발생한다.HBM은 이 통로수를 늘려 대용량 데이터를 빠르게 전송하도록 돕는다.칩 하나를 기준으로 일반 D램의 입출력 통로가 64개라면 4세대 HBM인 'HBM3E'는 무려 1024개의 통로를 갖고 있다.1차선 도로만 달리던 데이터들이 1024차선 도로로 달려 병목 현상을 획기적으로 줄인 것에 비유할 수 있다.
김 교수는 "HBM은 상당히 고가의 메모리 제품인 데다 수요도 제한적이었기 때문에 삼성전자는 '잘 되는 데 더 집중하자'는 전략을 취했다"며 "반면 SK하이닉스는 HBM에 대한 확신이 없었던 상황에서도 TSV 연구비를 지원할 정도로 가능성을 높게 봤다"고 했다.
당시 설계나 시뮬레이션 인력이 부족했던 SK하이닉스는 김 교수 연구실의 석·박사 과정 학생들까지 설계에 인턴으로 참여시키는 파격적인 정책을 단행했다.김 교수는 "SK하이닉스는 개방적인 협업 문화가 있다"며 "추격자의 자세,열린 태도를 바탕으로 제대로 된 오픈이노베이션을 한 것이 지금의 SK하이닉스를 만들었다"고 분석했다.

SK하이닉스는 여기에 '어드밴스드 MR-MUF'라는 신기술을 추가했다.예를 들어 얇은 책 여러 권을 탑처럼 쌓는다고 가정했을 때,에볼루션 블랙잭 인출책이 얇으면 쌓다가 휘거나 무너지기 쉽다.어드밴스드 MR-MUF는 이런 문제를 방지하기 위해 칩이 휘지 않도록 제어하는 기술이다.또 열을 더 잘 빼낼 수 있는 새로운 접착 재료를 사용해 열 방출 성능을 2.5배 끌어올렸고,생산성도 3배 개선됐다.즉,더 빠르고 안정적으로 제품을 만들 수 있는 기반을 마련한 셈이다.
SK하이닉스는 5세대 HBM(HBM3E) 12단 제품을 어드밴스드 MR-MUF 기술 기반으로 양산 중이다.내년 하반기 출하하는 HBM4 12단 제품도 어드밴스드 MR-MUF 방식으로 양산한다는 방침이다.김 교수는 "챗GPT 등 생성형 AI와 같은 거대 모델을 훈련하고 추론하는 과정에서 HBM의 고성능은 필수 요건이 됐다"며 "앞으로 10년 내 HBM 수요가 지금보다 10배 이상 늘어날 것"이라고 내다봤다.
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