[김평화의 피스앤칩스]삼성전자·SK하이닉스가 메모리 한계 대안으로 지목한 'PIM'…뭐길래?

AI 시대 맞아 급증하는 데이터
메모리 기술력, 데이터 증가 속도 못 따라가
연산 품은 메모리 'PIM'으로 돌파구 마련할까
상용화 이은 표준화는 과제

편집자주반도체. 매일 듣지만 설명하려면 도통 입이 떨어지지 않는 개념입니다. 현대 산업의 쌀이라 불릴 정도이니 모르면 안 될 것 같은데, 막상 반도체를 다룬 기사와 책은 어렵기만 해 손이 가지 않습니다. 근데, 알고 보니 반도체 참 재밌는 것 알고 계신가요? 반도체 부품 하나에도 업계 전반의 메커니즘과 국가 간 이해관계가 숨어 있습니다. 다소 불편한 반도체 분야의 숨겨진 맥락과 의미, 피스앤칩스에서 떠먹여 드릴게요. 숟가락만 올려두시면 됩니다.

[아시아경제 김평화 기자] "메모리 자체만으로 퍼포먼스를 높여가는 것은 해야 할 일이지만 여기서 한계에 부딪힌다면 또 다른 방법이 필요합니다." 곽노정 SK하이닉스 사장이 5일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 반도체대전(SEDEX) 2022에 기조연설자로 참석해 한 말입니다.

곽 사장은 이 자리에서 메모리 한계를 극복할 방법의 하나로 '지능형 반도체(PIM)'를 꼽았습니다. 국내 메모리 기술력은 세계 최상위권이라는데, 왜 한계라는 표현이 나왔을까요? 이름도 생소한 PIM은 대체 무엇이길래 대안으로 꼽히는 걸까요? 이번 주는 이같은 궁금증을 해결해보고자 합니다.

데이터 병목 현상 해결할 'PIM'

반도체는 크게 메모리와 비메모리(시스템) 반도체로 나뉩니다. 정보를 저장하는 용도로 쓰이는 게 메모리 반도체라면, 시스템 반도체는 연산에 초점을 둡니다. D램과 낸드플래시 등이 메모리 대표 품목이고, 시스템 반도체로는 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU) 등이 있죠.

PIM은 메모리 반도체이면서도 시스템 반도체와 닮았다는 점에서 기존 반도체와는 차이가 있습니다. PIM은 '프로세싱 인 메모리(Processing In Memory)'의 준말인데요, 말 그대로 메모리에서 연산도 한다고 보시면 됩니다. 일부 프로세서 기능을 메모리에 탑재해 간단한 연산은 메모리에서 할 수 있도록 하고, 꼭 필요한 연산은 CPU, GPU에서 처리하도록 하는 거죠. CPU와 메모리 간 주고 받는 데이터양이 빠른 속도로 늘면서 지연되는 작업 처리 속도를 높이려는 것이 목적입니다.

삼성전자가 개발한 HBM-PIM 이미지 / 제공=삼성전자

그렇다면 왜 지금 시점에서 PIM을 이야기하는 걸까요? 인공지능(AI)과 빅데이터 중심의 시대가 도래하면서 처리해야 할 데이터양이 급증하고 있기 때문입니다. 2020년 64제타바이트(ZB)에 이르던 글로벌 데이터 수요가 AI와 관련 서비스의 도래로 2025년에는180ZB, 2030년에는 540ZB까지 늘어난다고 하는데요, 1ZB가 10기가바이트(GB)짜리 영화 1000억편을 모아놓은 것과 같다고 하니 쉽게 가늠하기 어려울 정도입니다.

이정배 삼성전자 메모리사업부장(사장)은 5일(현지시간) 미국 실리콘밸리에서 열린 자사 반도체 행사에서 "삼성전자가 약 40년간 만들어낸 메모리의 총 저장 용량이 1조GB를 넘어서고 이중 절반이 최근 3년간 만들어졌을 만큼 급변하는 디지털 전환을 체감하고 있다"고 말하기도 했죠.

삼성전자, SK하이닉스까지 PIM 성과 속속…상용·표준화는 과제

반도체 업계는 향후 AI 기술로 모든 기기가 통합하는 초연결 시대가 도래할 것으로 봅니다. 이같은 상황에선 메모리 반도체가 성능 한계를 마주할 수밖에 없다고 보고 '융복합' 키워드를 대안으로 제시하고 있습니다. PIM에서 볼 수 있듯 메모리 반도체와 시스템 반도체 간 만남 말입니다. 전례 없는 과제 앞에선 기존의 틀을 뒤집는 새로운 혁신이 필요하다는 게 반도체 업계의 설명입니다.

삼성전자가 지난해 2월 세계 최초로 메모리 반도체와 인공지능(AI) 프로세서를 하나로 결합한 고대역폭메모리(HBM)-PIM을 개발한 것이 대표 사례죠. 고성능 컴퓨팅(HPC)과 머신러닝 등에 사용되는 HBM에 PIM 기술을 결합해 기존 HBM 대비 성능을 2배 이상 높였다고 합니다. 삼성전자는 PIM 기술을 선보이고자 기술검증(PoC, 개념증명)만 10년을 진행할 정도로 노력을 기울였다고 하네요.

SK하이닉스가 개발한 GDDR6-AiM 이미지 / 제공=SK하이닉스

메모리 반도체 시장을 선도하는 또 다른 사업자인 SK하이닉스도 올해 2월 PIM 기반 그래픽 D램인 'GDDR6-AiM' 샘플을 선보였습니다. HPC와 머신러닝, 빅데이터 연산과 저장에 활용할 수 있는 제품이라고 하는데요, 일반 D램과 비교해 특정 연산에서 속도는 최대 16배 빠르고 에너지 소모는 80%까지 줄였다고 합니다.

정부 역시 PIM 활성화를 위해 노력하는 모습입니다. 메모리 강국을 넘어 종합 반도체 강국으로 향하기 위한 핵심 발판으로 PIM을 바라보고 있습니다. 과학기술정보통신부와 산업통상자원부는 올해부터 2028년까지 총 4027억원의 예산을 투입해 'PIM인공지능반도체 핵심기술개발사업'을 진행하기로 했죠. 양 부처는 이 과정에서 지난달 PIM인공지능반도체 사업단을 출범했습니다.

물론 메모리 한계 대안으로 PIM이 주목받는다고 해서 꽃길만 예정된 것은 아닙니다. PIM 기술을 개발했다고 하더라도 상용화 과정에서 호환성 과제를 극복해야 합니다. 다수 사업자가 PIM 기술을 표준으로 받아들여야 한다는 의미입니다. 정부 지원과 민간 노력이 이어지는 만큼 앞으로 들리게 될 PIM 관련 소식이 좋은 결과이길 바라고 있어야겠네요.

김평화 기자 peace@asiae.co.kr