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[IT뉴스]SK하이닉스, '연산하는 메모리'로 AI 병목 푼다…"S램보다 용량 300배"
온카뱅크관리자
조회:
8
2026-09-18 10:37:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">美 AI 인프라 서밋서 PIM 기술 비전 공개<br>메모리·연산칩 따로 만들어 수직 연결…서버 랙 단위 확장도 추진</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="2lf80Nd8hN"> <p contents-hash="6bacb586c386b89dc07e614efb98d594eee2c2d90a126f3f9b9f4e836480364e" dmcf-pid="VS46pjJ6Sa" dmcf-ptype="general">[아이뉴스24 권서아 기자] SK하이닉스가 메모리 안에서 직접 연산하는 ‘PIM(연산 가능 메모리)’을 앞세워 인공지능(AI) 데이터 처리 병목 해결에 나선다.</p> <p contents-hash="fb9505bd0d9c801e1b5d3a169fea476dece7022e96a0859fb1cec85d56682960" dmcf-pid="fv8PUAiPvg" dmcf-ptype="general">18일 SK하이닉스 뉴스룸에 따르면 임의철 SK하이닉스 솔루션AT 담당 부사장은 지난 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열린 ‘AI 인프라 서밋 2026’에서 PIM 기술과 향후 AI 인프라 적용 방향을 공개했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b87078f86aefd29998e1fa607366ea7c85a9f7521b5483909cfadffa3b910f5a" dmcf-pid="4T6QucnQCo" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="임의철 SK하이닉스 설루션AT 담당 부사장이 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 'AI 인프라 서밋'에서 PIM 기술에 대해 발표하고 있다. [사진=SK하이닉스 뉴스룸]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/18/inews24/20260918102917071nvse.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="9HxRqDgRlj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/18/inews24/20260918102917071nvse.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 임의철 SK하이닉스 설루션AT 담당 부사장이 16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 'AI 인프라 서밋'에서 PIM 기술에 대해 발표하고 있다. [사진=SK하이닉스 뉴스룸] </figcaption> </figure> <p contents-hash="78db9ba0f9f72d33ccdaffb13fcce4e5afc1e4132135bf1ab344e6620b9d8dfb" dmcf-pid="8S46pjJ6vL" dmcf-ptype="general">PIM은 말 그대로 메모리에 연산 기능을 넣은 기술이다. 지금은 AI 연산에 필요한 데이터를 메모리에서 그래픽처리장치(GPU)로 보낸 뒤 계산 결과를 다시 메모리에 저장한다. AI 모델이 커질수록 오가는 데이터가 급증하면서 이 과정 자체가 병목으로 작용한다.</p> <p contents-hash="512ffaa18ebb9f0efadd9f0137f8e6a396d1f92ebe877ac067d7c4041a7cd112" dmcf-pid="6v8PUAiPSn" dmcf-ptype="general">PIM을 활용하면 일부 계산을 메모리 안에서 바로 처리할 수 있다. 데이터를 GPU까지 계속 이동시키는 횟수를 줄여 처리 속도를 높이고 전력 소모도 낮출 수 있다. SK하이닉스는 이번 행사에서 PIM 반도체 ‘AiM’과 이를 적용한 가속기 카드 ‘AiMX’, 실제 서버 시스템을 함께 선보였다.</p> <p contents-hash="df9e5349b1194f99a7b49615f7c0b63987a297174637fba05b7c78e414da5149" dmcf-pid="PT6QucnQSi" dmcf-ptype="general">임 부사장은 특히 빠른 AI 추론에 주로 쓰이는 S램의 한계를 짚었다. S램은 속도는 빠르지만 같은 면적에 저장할 수 있는 데이터가 적고 가격도 높다.</p> <p contents-hash="61709c20255eee45635553a6738d949d861d59fade353069726ddecf4f5b3c7b" dmcf-pid="QyPx7kLxSJ" dmcf-ptype="general">그는 PIM이 같은 면적에서 S램보다 약 300배 많은 데이터를 저장하면서도 높은 내부 대역폭을 제공할 수 있다고 설명했다. AI 서비스가 복잡해질수록 연산 속도뿐 아니라 한 번에 얼마나 많은 데이터를 가까운 곳에 저장할 수 있느냐가 중요해진다는 것이다.</p> <p contents-hash="5c3a0fe89af0a1a121b74b0917108e5d62ccf3934f74d7fd27b833c810071ddf" dmcf-pid="xWQMzEoMld" dmcf-ptype="general">그동안 PIM의 약점으로 지적된 칩 면적과 가격 문제도 새로운 패키징 기술로 풀겠다는 구상이다.</p> <p contents-hash="752a3dd1f88873babf32c3d4f8ef24e60a1f2c0c5da7e76c22838096565cc834" dmcf-pid="yMTWEztWSe" dmcf-ptype="general">기존에는 메모리 안에 연산회로까지 넣으면 메모리칩 자체가 커져 저장 용량이 줄고 제조비용이 높아질 수 있었다. SK하이닉스는 메모리 다이와 연산 다이를 따로 만든 뒤 두 칩을 수직으로 붙이는 ‘하이브리드 본딩’을 활용하면 이 같은 부담을 줄일 수 있다고 보고 있다.</p> <p contents-hash="662235d66f847126d52e6148bcda4704bb060c31e96af916cfcc228bf30c6989" dmcf-pid="WRyYDqFYvR" dmcf-ptype="general">쉽게 말해 저장하는 칩과 계산하는 칩을 한 평면에 억지로 넣는 대신 각각 만든 뒤 위아래로 붙이는 방식이다. 메모리 용량을 확보하면서도 연산 기능을 추가할 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="576ea2009f991ff1af5e1464a0bbca55537d9ba96c503e369362bfecd3f5a613" dmcf-pid="YeWGwB3GyM" dmcf-ptype="general">PIM 적용 범위도 넓힌다. SK하이닉스는 PIM을 여러 개 묶어 서버와 서버 랙 단위까지 확장하는 방안도 제시했다. AI 데이터센터 전체에서 데이터 이동량을 줄여 처리 효율을 높이겠다는 것이다.</p> <p contents-hash="ad71de039e3d3ac86190288e29e76f77e4e2ff4ff3e734c89d3753cbcbb90adb" dmcf-pid="GdYHrb0Hvx" dmcf-ptype="general">이는 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 조합만으로 모든 AI 서비스를 처리하던 기존 구조에서 더 나아가겠다는 전략이다.</p> <p contents-hash="d6dd6b64c1461c009058d4351aba70df9ea854a8842a6997f099d32d929b4760" dmcf-pid="Ho5tCfztTQ" dmcf-ptype="general">임 부사장은 “초저지연 에이전트 서비스부터 비용 효율이 중요한 장문맥 서비스까지 AI 워크로드가 다양해지면서 기존 GPU-HBM 아키텍처만으로 새로운 요구를 충족하기 어려워지고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="837a3c32c94ea2f0cd81fd0427d6532008e89caf6351983333aea75adf68e1ba" dmcf-pid="Xg1Fh4qFWP" dmcf-ptype="general">SK하이닉스는 PIM과 함께 고대역폭플래시(HBF), 메모리 관리 솔루션 ‘SALT-KV’도 차세대 AI 인프라 기술로 제시했다. HBF는 HBM과 SSD 사이의 속도·용량 격차를 메우고, SALT-KV는 AI가 사용하는 데이터를 HBM·D램·SSD에 효율적으로 나눠 저장하는 기술이다.</p> <address contents-hash="0350bd11aae6d6d191f355c43995ee6e4854bca314eddeeae1741e82d9020e12" dmcf-pid="Zat3l8B3h6" dmcf-ptype="general">/권서아 기자<a href="mailto:seoahkwon@inews24.com" target="_blank">(seoahkwon@inews24.com)</a> </address> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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