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[IT뉴스]구글 딥마인드 "AI 추론 칩 시장, 10년간 10배 성장…HBF가 해법"

온카뱅크관리자

2026-08-07 13:37:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> HBM 용량 한계 보완…SK하이닉스·샌디스크 첫 표준 공개 
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 <img alt="샤오위 마 구글 딥마인드 연구원과 라지브 나가비라바 샌디스크 부사장, 임의철 SK하이닉스 부사장이 6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라컨벤션센터에서 열린 세계 최대 규모 메모리·스토리지 컨퍼런스 'FMS 2026'에서 'HBF로 메모리 월을 넘다'를 주제로 패널 토의를 진행하고 있다./사진 제공=SK하이닉스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/moneytoday/20260807133543705tfvt.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="frB3Ved8tY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/moneytoday/20260807133543705tfvt.jpg" width="658">
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 샤오위 마 구글 딥마인드 연구원과 라지브 나가비라바 샌디스크 부사장, 임의철 SK하이닉스 부사장이 6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라컨벤션센터에서 열린 세계 최대 규모 메모리·스토리지 컨퍼런스 'FMS 2026'에서 'HBF로 메모리 월을 넘다'를 주제로 패널 토의를 진행하고 있다./사진 제공=SK하이닉스
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 2034년까지 LLM(대형언어모델) 추론에 필요한 AI(인공지능) 칩 시장 규모가 현재보다 10배 이상 커질 것이란 관측이 나왔다. 특히 대형 LLM 구현을 위한 고성능·고용량 메모리 수요가 확대되면서 HBF(고대역폭플래시)가 HBM(고대역폭메모리)의 용량 한계를 보완할 새로운 해법으로 제시됐다.
 샤오위 마 구글 딥마인드 연구원은 6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라컨벤션센터에서 열린 세계 최대 규모 메모리·스토리지 컨퍼런스 'FMS(Future of Memory and Storage) 2026'에서 2034년까지 LLM 추론에 필요한 AI 칩 시장이 10배 이상 성장할 것으로 전망했다. 'HBF로 메모리 월을 넘다'를 주제로 열린 패널 토의에는 마 연구원을 비롯해 라지브 나가비라바 샌디스크 부사장, 임의철 SK하이닉스 부사장 등이 참여했다.
 마 연구원은 AI 모델의 매개변수 증가와 이미지·영상·음성 등을 함께 처리하는 멀티모달 성능 향상, KV 캐시(Key-Value Cache) 증가 등이 메모리 수요를 끌어올릴 것으로 분석했다. 특히 AI 추론은 대용량과 높은 데이터 처리 속도를 동시에 요구한다. 마 연구원은 HBF가 대용량을 제공하면서도 읽기 중심인 AI 추론 워크로드에 적합하다고 평가했다. 기존 스토리지 제품과 비교해 높은 대역폭과 에너지 효율을 동시에 확보할 수 있다는 설명이다.
 HBF는 HBM과 SSD 사이에 위치하는 새로운 메모리 계층이다. D램 기반인 HBM과 달리 낸드플래시를 사용해 용량을 크게 늘릴 수 있다. HBM을 대체하는 것이 아니라 함께 배치돼 HBM의 부족한 용량을 보완하는 방식이다.
 샌디스크는 HBF가 AI 추론 비용을 낮출 수 있다는 점을 강조했다. 나가비라바 부사장은 HBF 적용 시스템이 미적용 시스템보다 KV 캐시를 인식하고 최적 배치하는 능력을 2배 이상 높여 토큰 생성 시간을 줄이고 GPU(그래픽처리장치) 사용 비용과 부하를 낮출 수 있다고 설명했다. 
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 임의철 SK하이닉스 부사장이 6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라컨벤션센터에서 열린 세계 최대 규모 메모리·스토리지 컨퍼런스 'FMS 2026'에서 'HBF로 메모리 월을 넘다'를 주제로 패널 토의를 진행하고 있다./사진 제공=SK하이닉스
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 SK하이닉스는 HBF 상용화를 위해 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하는 '코디자인(Co-design)'이 필요하다고 강조했다. 프로세서가 요청하기 전에 연산에 필요한 데이터를 미리 불러오는 '프리페칭' 기술과 HBM·HBF의 장점을 결합한 '하이브리드 메모리 아키텍처'설계 등을 활용해 D램보다 지연시간이 길고 쓰기 속도가 느린 낸드플래시의 한계를 보완할 수 있다는 설명이다.
 임의철 SK하이닉스 부사장은 "HBF를 실제 시스템에서 잘 활용하기 위해서는 여전히 헤쳐나가야 할 과제가 많다"며 "xPU(연산처리장치) 설계와 LLM 전문가, 소프트웨어 엔지니어 등 다양한 멤버들이 함께해 완성도 높은 스펙을 만들어 가야 할 필요가 있다"고 밝혔다.
 SK하이닉스와 샌디스크는 FMS 2026 개막에 맞춰 HBF 첫 표준 규격을 공개했다. 지난해 8월 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 출범한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 성과다. 현재 컨소시엄에는 SK하이닉스와 샌디스크, 구글, 텐스토렌트가 참여 중이다. HBF 표준은 낸드 다이를 8단과 16단으로 적층하는 두 가지 스택 구성을 기준으로 최대 512GB(기가바이트) 용량을 정의했다. 대역폭은 3개 등급(Grade 1~3)으로 나눠 초당 약 0.4TB(테라바이트)에서 최대 3.0TB까지 구현할 수 있도록 규정했다.
 업계 관계자는 "제품과 표준이 갖춰져도 결국 채용하는 고객이 있어야 시장이 열린다"며 "AI 모델을 직접 개발·서비스하는 구글이 실제로 쓰는 쪽의 관점에서 HBF의 필요성을 제시했다는 점에서 의미가 있다"고 밝혔다.
 최지은 기자 choiji@mt.co.kr <a href="https://www.mt.co.kr/?utm_source=daum&amp;utm_medium=article_text_ad&amp;utm_campaign=mystocksolution" target="_blank">[내 주식이 궁금할땐 머니투데이]</a>
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