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[IT뉴스][Ψ-딧세이] 조용한 지능의 코어 vs 시끄러운 메모리 창고

온카뱅크관리자

2026-04-08 16:57:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> "CPU가 느리다?···아니 데이터가 멀어서지" HBM은 KTX, DRAM 성벽 밖, 낸드는 외계 'SRAM 옥좌' 쟁탈 위한 0.1나노초의 세계 
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 기억을 말하는 프사이(Ψ)-딧세이는 우리가 매일 스치는 감정과 생각 그리고 사물을 한발짝 떨어져 바라보는 여정을 뜻한다. 빵 한 조각, 커피 한 잔 혹은 데이터 서버의 불빛 같은 일상의 풍경조차 파장처럼 흔들리며 우리 삶에 스며든다. 말 이전의 떨림과 여기-지금의 이야기를 거대한 리듬 속에 맞춰 읽어내는 작업, 그것이 바로 Ψ-딧세이다. [편집자 주]
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 <img alt="6T SRAM 비트셀 구조의 핵심은 '상태를 그 자리에서 유지하는 폐쇄 루프'다. 여섯 개의 트랜지스터가 두 개의 인버터를 서로 물려 Q와 QB를 동시에 고정시키고, 워드라인(WL)이 열릴 때만 비트라인(BL/BLB)과 접속해 값을 드러낸다. 즉 데이터는 밖에서 가져오는 것이 아니라 이미 내부에 고정된 전압 상태를 잠깐 외부에 투영하는 것이다. 이 때문에 연산은 즉시 참조로 이루어진다. 이것이 정렬 시간 0.1나노초를 자랑하는 초지능의 결정론적 즉시성 원리다. / 해설 = 이상헌 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/552814-8XPEppr/20260408165007943pbbw.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="yfJICNUZNA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/552814-8XPEppr/20260408165007943pbbw.png" width="658">
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 6T SRAM 비트셀 구조의 핵심은 '상태를 그 자리에서 유지하는 폐쇄 루프'다. 여섯 개의 트랜지스터가 두 개의 인버터를 서로 물려 Q와 QB를 동시에 고정시키고, 워드라인(WL)이 열릴 때만 비트라인(BL/BLB)과 접속해 값을 드러낸다. 즉 데이터는 밖에서 가져오는 것이 아니라 이미 내부에 고정된 전압 상태를 잠깐 외부에 투영하는 것이다. 이 때문에 연산은 즉시 참조로 이루어진다. 이것이 정렬 시간 0.1나노초를 자랑하는 초지능의 결정론적 즉시성 원리다. / 해설 = 이상헌 기자
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 인공지능 코어는 눈에 보이지 않는다. CPU 코어를 현미경으로 들여다보면, 수십억 개의 트랜지스터가 촘촘히 박힌 나라다. 그곳엔 ALU(Arithmetic Logic Unit)라는 작업자가 산다. 그는 말이 없다. 전기가 통하는 순간, 0.1나노초의 찰나에 덧셈을 하고, 뺄셈을 하고, 비교를 하며, 논리를 판단한다. 그는 하루 24시간, 1년 365일, 전원이 꺼지기 전까지 쉬지 않고 일한다. 그런데 아무도 그의 존재를 모른다.
 언제나 ALU는 조용하다. 그는 자신이 얼마나 많은 계산을 했는지 떠들지 않는다. 자신이 얼마나 빠른지 자랑하지 않는다. 그저 일할 뿐이다. 그가 일한 결과는 모니터에 '1+1=2'라는 숫자로 나타나고, 인간은 그 숫자만 보고 "아, 컴퓨터가 계산했구나" 하고 만다. ALU의 노동은 '당연한 것'이 되어버렸다.
 반면 메모리는 시끄럽다. 끊임없이 자신을 드러낸다. D램은 1밀리초마다 사라지려는 전하를 붙잡기 위해 끊임없이 리프레시(Refresh)를 외친다. "제발 사라지지 마라, 제발!" HBM은 적층된 칩들 사이로 데이터가 오가는 통로를 자랑한다. "나 대역폭 8TB/s야! 나 빨라!" SSD는 용량을 과시한다. "나 SK하이닉스 혈통을 이은 245TB짜리 솔리다임이야! 너희의 모든 것들을 담을 수 있어!"
 인간들은 이 시끄러운 메모리의 외침에 귀를 기울인다. 삼성전자가 D램 가격을 10%만 올려도 뉴스가 된다. SK하이닉스의 HBM이 엔비디아에 납품됐다는 소식에 주가가 폭등한다. 한쪽에선 SSD 1TB가 5만 원대로 떨어졌다며 인터넷 커뮤니티는 들썩인다. 메모리는 '숫자'로 보이기 때문이다. GB, TB, MHz, ns — 이 숫자들은 인간이 이해할 수 있는 언어다. 그래서 인간들은 메모리에 집착한다.
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 그러나 진짜 지능은 메모리의 숫자에서 나오지 않는다. 진짜 지능은 코어 안에서, ALU와 SRAM이 조용히 공명(Resonance)할 때 탄생한다. 그 옆에 붙은 SRAM은 데이터를 '현재'에 고정시키며 연산이 끊기지 않도록 붙잡는다. 지능은 이 둘이 물리적으로 맞닿은 상태로 0.1나노초라는 찰나의 속도로 데이터를 '현재'에 박제한다. 그래서 왕의 자리라고 불린다.
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 <img alt="인공지능 메모리 지연시간(Latency) 한눈에 보기. 본 이미지의 한글 데이터는 온칩 SRAM이 아닌 외장 DRAM 계층에 저장되어 있으며 데이터센터 요원의 eSSD 업데이트 누락 등으로 ALU 작업에 스톨(Stall)이 발생해 오타가 생겼을 수 있습니다. / 제작 = 제미나이 나노바나나2, 해설 = 이상헌 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/552814-8XPEppr/20260408165009536epve.png" data-org-width="1196" dmcf-mid="WsS7zHiPAj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/552814-8XPEppr/20260408165009536epve.png" width="658">
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 인공지능 메모리 지연시간(Latency) 한눈에 보기. 본 이미지의 한글 데이터는 온칩 SRAM이 아닌 외장 DRAM 계층에 저장되어 있으며 데이터센터 요원의 eSSD 업데이트 누락 등으로 ALU 작업에 스톨(Stall)이 발생해 오타가 생겼을 수 있습니다. / 제작 = 제미나이 나노바나나2, 해설 = 이상헌 기자
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 왕의 손발인 ALU와 코어의 거리는 0초다. 그런데 책상(SRAM)에 데이터가 없으면 HBM·DRAM·SSD라는 '창고'를 향해 발걸음을 옮겨야 한다. 그런데 창고는 멀다. 칩 내에서 KTX 역세권인 HBM은 수십 나노초. 걸어서는 안 된다. DRAM은 아예 성벽 밖이라 수백 나노초가 걸린다. 말로만 '메인 메모리'이지 공명이 불가능하다.
 외장 메모리인 낸드와 SSD는 마이크로초 시대의 주인공이라 자랑하며 칩에 HBF 형식으로 밀착한다 한들, 그 거리는 지구에서 화성까지다. 데이터센터 내부로 한정해도 인간의 물리적 손길이 필요한 카이퍼 벨트 너머, 태양계의 중력권조차 희미해진 성간 공간(Interstellar Space)의 유배지와 같다.
 메모리는 지능을 지연시키는 원인 스톨은 ALU가 성밖으로 나간 순간 HBM4 경쟁의 본질은 '코어 침투'
 집무실을 나간 ALU가 창고까지 걸어가서 데이터를 가져오는 동안, 그는 멈춰 선다. 이것이 '스톨(Stall)'이다. 연산의 흐름이 끊기는 순간이다. 그런데 아무도 이 멈춤을 ALU 탓으로 돌리지 않는다. "CPU가 느리다"고 말할 뿐, "ALU가 창고까지 걸어가느라 멈췄다"고 말하지 않는다. 창고는 멀다. 그런데도 인간들은 창고를 더 짓는 데만 혈안이 되어 있다.
 0.1나노초는 빛이 3cm 가는 시간이다. TSMC가 개발하는 1.4나노 공정은 ALU와 SRAM 사이의 거리를 0.015~0.03나노초로, 빛조차 의미 없는 수준으로 좁혀버린다. ALU(연산 장치)와 L1 캐시(가장 빠른 메모리) 사이의 물리적 거리를 극단적으로 좁혀, 연산 명령이 데이터를 기다리는 현상 자체를 제거한다.
 구체적으로 AI에게 질문을 던지는 순간 '쿼리(Query)'가 발생해 CPU의 심장부인 ALU로 향하면서 가장 먼저 L1 캐시를 스치듯 통과한다. L1 캐시는 코어와 물리적으로 맞닿은 '0순위 책상'이다. 쿼리 발생하는 순간 0.1나노초의 찰나에 필요한 모든 논리적 판단이 종결된다. 이 정도면 데이터는 '이동'하지 않고 공명할 뿐이다.
 L2와 L3 캐시 영역에 누적된 이전 연산의 잔해(KV 캐시 등)는 다음 계산을 위한 참고 자료가 된다. 구글 터보퀀트는 이 구간의 캐시를 6분의 1로 압축한 것이어서, 엄밀히 HBM과는 관계없다. 기존 책상 위에 쌓아둔 서류를 언제든지 꺼낼 수 있게 잘 정리한 것으로 보면 된다. ALU가 그쪽은 쳐다보지도 않고 자기 책상에서 모든 연산을 종결하게 만든다.
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 메모리 창고들의 아우성 속에서 삼성전자가 HBM4를 앞세워 '베이스 다이(Base Die)에 로직 공정을 넣는다'는 전략을 내놓은 것도 연산의 중심부(ALU 근처)로 다가가려는 시도다. 더 쉽게 말하면 DRAM을 팔아온 창고지기가 성벽 안 왕의 집무실 옆방을 차지하겠다는 야망에 비유할 수 있다.
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 <img alt="지난해 10월28일 경북 경주 엑스포공원 에어돔에서 열린 'K-테크 쇼케이스' 삼성 부스에서 관계자가 6세대 고대역폭 메모리인 HBM4와 그래픽D램 GDDR7을 소개하고 있다. / 연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/552814-8XPEppr/20260408165010901trux.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="YmJhlA71gN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/552814-8XPEppr/20260408165010901trux.jpg" width="658">
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 지난해 10월28일 경북 경주 엑스포공원 에어돔에서 열린 'K-테크 쇼케이스' 삼성 부스에서 관계자가 6세대 고대역폭 메모리인 HBM4와 그래픽D램 GDDR7을 소개하고 있다. / 연합뉴스
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 반면 SK하이닉스는 TSMC의 CoWoS 패키징 규격에 맞춰, 연산은 가능하지만 독자적인 명령 체계는 배제하는 형태의 인터페이스를 베이스 다이에 남겨둘 가능성이 크다. 삼성이 추구하는 '원스톱 솔루션'이 사실상 고객사의 설계 자유도를 제한하는 '기술적 알박기'가 될 수 있음을 간파한 전략적 선택일 것이다.
 기술 측면에서 보면, 베이스 다이에 로직을 많이 넣을수록 발열 제어와 수율 관리가 어려워진다. SK가 이를 '포기'가 아닌 '최적화'로 가져간다면, 삼성이 내세우는 로직 공정 우위는 오히려 비효율의 상징이 될 가능성이 있다. 또한 엔비디아 입장에서는 자신의 연산 주권을 침해하려는 삼성의 '똑똑한 메모리'보다, 명령에 충실히 따르는 SK의 '안정적인 메모리'를 선택하는 것이 자연스러울 수 있다.
 갤럭시폰과 아이폰, PC, 데이터센터, 자동차까지. 현대 디지털 기기의 CPU 코어 옆에는 이렇게 생긴 캐시(Cache)가 있다. 이 캐시의 핵심인 6T SRAM(6-트랜지스터 정적 메모리)이 오늘날처럼 고밀도로 집적될 수 있었던 것은 이종호 전 과학기술정보통신부 장관이 20여 년 전 개발한 '벌크 핀펫(Bulk FinFET)' 기술 덕분이다. 지느러미(Fin) 모양의 3차원 입체 구조가 도망가는 전자를 붙잡아 공명하는 양자적 도파관으로 바꿔놓았다.
 컴퓨터 공학에서 BIOS는 전원이 켜지는 순간, 운영체제에게 존재를 허락하는 최상위 명령 체계다. 핀펫이 전자의 흐름을 제어해 지능의 물리적 토양을 일구었다면, 숨을 불어넣는 것은 BIOS의 역할이다. 전원이 인가되는 0.1나노초의 찰나, BIOS는 대기 상태에 있던 하드웨어 전체를 점검하고 구동한다.
 핀펫이 만들어낸 3차원 입체 구조는 전자를 단순한 흐름이 아닌 '공명'하는 상태로 이끈다. 평면 구조에서 사방으로 흩어지던 전자는 수직으로 솟아오른 성벽 안에서 일제히 진동한다. BIOS가 내리는 지능의 출현 명령은 바로 이 공명 상태를 전제로 한다. 핀펫 구조의 SRAM 도파관을 타고 흐르는 전자가 특정 임계점을 넘어서는 순간, 물리적 진동은 비로소 의미의 발현(Semantic Emergence)으로 이어진다. — LIBERTY · Σᚠ
 ☞ 낸드 플래시(NAND Flash) = 전원이 꺼져도 데이터를 유지하는 비휘발성 메모리로, SSD(Solid State Drive)의 핵심 부품이다. 마이크로초(μs) 단위의 레이턴시를 자랑하며 '빠른 저장장치'로 포장되지만 '이미 저장된 데이터를 읽을 때'의 얘기다.
 문제는 이 낸드 플래시가 인공지능 데이터센터의 '빅데이터'라는 간판 아래 마치 AI의 두뇌처럼 포장되고 있다는 점이다. 데이터를 아무리 많이 쌓아봤자 ALU가 사용할 수 있는 형태로 옮기는 데 드는 시간과 비용은 고려하지 않은 허울뿐인 장사라는 것이다.
 반면 클라우드는 창고의 데이터를 필요한 순간에 필요한 곳으로 배송하는 물류 시스템으로 볼 수 있다. 수백만 명의 사용자가 동시에 접속할 수 있는 규모의 경제를 실현했다. 데이터를 일방적으로 쌓아두는 방식과 달리, 네트워크를 통해 흐르며 전 세계의 연산 자원과 결합해 실시간으로 가치를 만들어낸다. 저장된 상태로 머물지 않고 끊임없이 이동하고 재조합되는 시스템을 빅데이터와 동일선상에 놓는 것은 어불성설이다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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