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삼성,야구 취켓팅하반기 280단대 QLC로 차세대 HBM 공략
SK하닉,야구 취켓팅내년 300Tb 제품 개발…기술력 높여
"QLC 뒤처지면 AI 시장 수요도 놓쳐"

[서울=뉴시스]업계 최초 양산,<a href=야구 취켓팅삼성전자 9세대 V낸드 제품.(사진=삼성전자 제공) 2024.06.28.*재판매 및 DB 금지" style="display: block; margin: 0 auto;">
[서울=뉴시스]업계 최초 양산,야구 취켓팅삼성전자 9세대 V낸드 제품.(사진=삼성전자 제공) 2024.06.28.*재판매 및 DB 금지[서울=뉴시스]이지용 기자 = 삼성전자와 SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)에서 치열한 경쟁을 벌이고 있는 가운데,양사가 제2의 HBM으로 불리는 차세대 반도체 기술력을 어디까지 끌어올렸는지 주목받고 있다.

28일 업계에 따르면 삼성전자는 올해 하반기 280단 대 9세대 낸드를 QLC 방식으로 양산할 계획이다.그 동안 TLC 낸드에 집중했지만,하반기부터 쿼드러플레벨셀(QLC) 낸드 기반의 SSD 시장을 본격적으로 공략할 방침이다.

삼성전자는 최근 업계 최초로 1테라비트(Tb) TLC 9세대 V낸드 양산을 시작하면서 낸드 기술력을 끌어오고 있다.업계 최소 크기의 셀과 최소 몰드 두께를 구현했다.TLC에서 기술 노하우를 바탕으로 QLC 낸드에서도 성과를 낼 지가 관건이다.

삼성전자가 QLC 낸드에 집중하는 이유는 최근 인공지능(AI) 반도체 시장에서 QLC 낸드가 HBM의 뒤를 이을 것이라는 기대감이 커지고 있기 때문이다.

QLC 낸드는 데이터 저장 단위인 셀 한 개에 2진수 4자리 데이터를 담을 수 있는 기술이다.동일 칩 크기로 저장 용량을 획기적으로 늘릴 수 있다.

AI 서버에는 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)가 탑재되는데 저장 용량을 높이고 사용 전력을 낮추는 것이 핵심이다.이 역할을 QLC 낸드가 할 수 있어 AI 데이터센터에 적합하다.SSD는 정보를 저장하는 대용량 저장장치로 데이터가 손상되지 않는다.

SK하이닉스도 자회사 솔리다임을 통해 QLC 낸드 사업을 확장하고 있다.현재 60Tb 기업용 SSD 출시를 계획하고 있다.내년에는 300Tb 제품까지 개발하겠다는 목표를 내놨다.

온디바이스 AI 필수 'LPDDR D램' 경쟁도 치열
최근 온디바이스 AI 활용도가 커진 만큼 이에 적합한 'LPDDR D램' 반도체에서도 양사의 기술 경쟁이 치열하다.온디바이스 AI는 스마트폰 등 기기 자체에서 인터넷 연결 없이 AI를 구동하는 것이다.LPDDR은 저전력이 특징인데,야구 취켓팅저전력·고성능·고용량 D램이 필요한 온디바이스 AI에 필수적이다.

삼성전자는 지난 4월 업계 최고 속도인 10.7Gbps의 LPDDR5X를 개발했다.이전 세대보다 성능과 용량이 각각 25%,30% 이상 향상했다.또 모바일 D램 단일 패키지로 최대 32GB(기가바이트)를 지원한다.

전력 가변 최적화 기술도 적용해 전 세대보다 소비전력을 25% 개선했다.모바일 업체들과 협업해 제품 검증을 거친 뒤 하반기 양산할 예정이다.

SK하이닉스는 지난해 말 최고속 모바일 D램 LPDDR5T를 상용화해 고객사에 공급하기 시작했다.이 제품은 기존보다 성능을 13% 올려 초당 9.6Gb의 데이터를 전송한다.

이달 열린 글로벌 콘퍼런스에서는 LPDDR5X 패키지를 하나로 묶은 LPCAMM2를 공개하기도 했다.기존 제품 대비 탑재 면적을 줄이고 전력 효율을 높였다.

업계 관계자는 "이들 제품에서 뒤처지면 자칫 AI 시장 수요를 놓칠 수 있다"며 "기술 투자 규모를 늘릴 수 밖에 없다"고 전했다.

[서울=뉴시스]SK하이닉스가 현존 최고속 모바일용 D램 메모리인 'LPDDR5T(Low Power Double Data Rate 5 Turbo·저전력 이중 데이터 전송 5 터보)'의 16GB(기가바이트) 패키지를 고
[서울=뉴시스]SK하이닉스가 현존 최고속 모바일용 D램 메모리인 'LPDDR5T(Low Power Double Data Rate 5 Turbo·저전력 이중 데이터 전송 5 터보)'의 16GB(기가바이트) 패키지를 고객사에 공급하기 시작했다고 13일 밝혔다.(사진=SK하이닉스 제공) *재판매 및 DB 금지


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