삼성전자가 마이크로소프트(MS)와 메타를 위한 맞춤형 고대역폭 메모리(HBM) '커스텀 HBM4' 개발에 착수했다는 기사가 떴습니다.
[단독] “그렇다면 원하는 대로 만들어줄게”…삼성전자, MS·메타 맞춤형 칩 만든다는데 - 매일
전용 AI칩엔 메모리에 연산 필수 요구에 맞게 설계 중 초당 2TB 속도 48GB 용량 내년 말 개발 양산 동시에
www.mk.co.kr
이는 AI 시대에 발맞춘 삼성전자의 전략적 움직임으로, 반도체 시장에서의 경쟁력 강화를 위한 중요한 발걸음으로 보여집니다.
특히 이번 HBM4는 단순한 메모리 기능을 넘어 고객사의 요구에 맞춘 연산 기능을 포함하는 '컴퓨팅 인 메모리(CIM)' 기술이 적용될 예정인데 삼성전자는 이를 통해 글로벌 AI 반도체 시장에서 더욱 강력한 입지를 다질 것으로 기대됩니다.
컴퓨팅 인 메모리(Compute-In-Memory, CIM)는 전통적인 폰 노이만 구조에서 발생하는 데이터 이동 병목 현상을 해결하기 위해 제안된 혁신적인 컴퓨팅 아키텍처입니다. CIM은 메모리 내에서 직접 연산을 수행함으로써 데이터 이동을 최소화하고 성능과 에너지 효율성을 크게 향상시킵니다.
주요 특징
- 데이터 이동 최소화: CIM은 데이터를 메모리에서 프로세서로 이동시키지 않고, 메모리 내에서 직접 연산을 수행합니다. 이를 통해 데이터 전송에 소요되는 시간과 에너지를 절감할 수 있습니다.
- 아날로그 연산: CIM은 메모리 셀에서 아날로그 방식으로 곱셈 및 덧셈 연산을 수행합니다. 예를 들어, 메모리 셀에 저장된 가중치 값을 아날로그 전압으로 처리하고, 이를 곱셈한 후 결과를 아날로그-디지털 변환기를 통해 디지털 값으로 변환합니다[2]. 이 방식은 AI 모델의 핵심 연산인 행렬-벡터 곱셈(MVM)을 가속화하는 데 유리합니다.
- 에너지 효율성: CIM은 데이터 이동을 줄이고 아날로그 연산을 사용하여 전력 소모를 줄입니다. 특히, 고속 메모리 액세스와 저전력 특성을 가진 비휘발성 메모리(NVM) 기술이 적용되면 더욱 높은 에너지 효율성을 기대할 수 있습니다.
- AI 추론 가속화: CIM은 AI 추론 작업에서 곱셈 및 누적(MAC) 연산을 빠르게 처리할 수 있어, AI 모델의 추론 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 계산 집약적인 작업에서 유용합니다.
- 혼합 신호 설계의 복잡성: CIM은 아날로그 및 디지털 신호를 혼합하여 처리하기 때문에 설계가 복잡합니다. 아날로그 신호의 불안정성이나 정밀도 문제로 인해 비트 오류가 발생할 가능성이 있으며, 이를 해결하기 위한 추가적인 설계 노력이 필요합니다.
활용 분야
CIM은 주로 AI 추론 가속기, 딥러닝 모델 처리, 고속 데이터 분석 등에 사용될 수 있으며, 특히 대규모 데이터 처리가 필요한 분야에서 성능 향상을 기대할 수 있습니다.
한계
CIM 기술은 아직 초기 단계에 있으며, 아날로그 신호 처리의 불확실성과 정밀도 문제, 그리고 기존 디지털 시스템과의 호환성 문제 등 여러 기술적 과제가 남아 있습니다.
CIM은 AI 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 중요한 역할을 할 가능성이 높지만, 그 구현에는 여전히 많은 기술적 도전이 따릅니다.
또한, 이번 HBM4 개발은 삼성전자의 파운드리 사업과도 밀접한 연관이 있다고 생각합니다. 파운드리는 고객이 설계한 반도체 칩을 위탁받아 생산하는 사업으로, 삼성전자는 이 분야에서 세계 2위의 위치를 차지하고 있습니다. 파운드리 사업은 삼성전자의 비메모리 반도체 사업의 핵심 축이며, 이번 HBM4 개발 역시 파운드리 역량과 맞물려 진행되고 있습니다.
Can Compute-In-Memory Bring New Benefits To Artificial Intelligence Inference?
While CIM can speed up multiplication operations, it comes with added risk and complexity.
semiengineering.com
Memory Is All You Need: An Overview of Compute-in-Memory Architectures for Accelerating Large Language Model Inference
Contrary to the remarkable progress in software, hardware development has struggled to keep pace with the computational demands imposed by ever-growing models, particularly in terms of computational and energy costs required for inference [2]. This intensi
arxiv.org
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 삼성전자의 HBM4 개발 착수 | 삼성전자는 MS와 메타를 위한 맞춤형 HBM4 개발에 착수했으며, AI 시대에 맞춘 전략적 움직임입니다. |
| HBM4의 주요 기술 | HBM4에는 연산 기능을 포함한 '컴퓨팅 인 메모리(CIM)' 기술이 적용될 예정입니다. |
| 파운드리와의 시너지 | HBM4는 삼성전자의 파운드리 사업과 결합되어 고성능 시스템 구축이 가능하며, 맞춤형 반도체 칩 생산에 유리합니다. |
| 경쟁력 강화 | 3나노미터 이하 초미세 공정을 통해 경쟁사보다 성능 우위를 점할 수 있습니다. |
| AI 칩 생산 계획 | 삼성전자는 2025년부터 2나노 공정의 AI 칩 양산을 계획하고 있습니다. |
| HBM4 성공 시 주가 전망 |
|
| 전략적 의의 | 글로벌 AI 반도체 시장에서 경쟁력 강화와 TSMC 대비 차별화된 통합 솔루션 제공 |
커스텀 HBM4와 파운드리의 시너지
HBM4는 고성능 컴퓨팅 및 AI 응용 분야에서 필수적인 고속 데이터 처리 능력을 제공하는 메모리 솔루션입니다. 이러한 고성능 메모리는 파운드리 기술과 결합하여 더욱 최적화된 시스템을 구축할 수 있습니다.
삼성전자는 파운드리 사업부를 통해 고객사인 MS와 메타가 요구하는 맞춤형 반도체 칩을 생산할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 특히, 삼성전자는 4나노미터(㎚) 이하의 초미세 공정 기술을 보유하고 있어, 이러한 첨단 공정에서 생산되는 HBM4는 성능 면에서 경쟁사 제품들을 압도할 수 있는 잠재력이 있습니다.
이번 HBM4 개발은 단순히 메모리를 공급하는 것에 그치지 않고, 삼성 파운드리의 첨단 공정 기술이 결합되어 고객사에게 최적화된 반도체 솔루션을 제공하게 됩니다. 이는 삼성전자가 TSMC와 같은 경쟁사와 차별화되는 중요한 요소입니다. 삼성전자는 메모리뿐만 아니라 파운드리를 통해 통합 솔루션을 제공할 수 있는 유일한 회사로서, 고객사의 요구를 충족시키기 위한 맞춤형 제품을 빠르게 양산할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다.
삼성전자는 파운드리 사업부를 통해 초미세 공정 기술(4나노미터)을 활용하여 HBM4의 로직 다이를 제작합니다. 이로 인해 다음과 같은 시너지를 기대할 수 있습니다:
- 고객 맞춤형 반도체 솔루션 제공: 삼성전자는 메모리뿐만 아니라 파운드리 기술을 통해 고객 맞춤형 반도체를 설계하고 생산할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 이는 고객사인 MS, 메타와 같은 빅테크 기업이 요구하는 맞춤형 AI 칩 개발에 중요한 역할을 합니다.
- 통합 솔루션 제공: 삼성전자는 메모리와 파운드리를 모두 다루는 종합반도체(IDM) 기업으로서, 경쟁사인 SK하이닉스나 TSMC와 달리 메모리부터 로직 다이까지 통합된 솔루션을 제공합니다. 이는 고객사에게 더욱 빠른 대응과 최적화된 제품을 제공할 수 있는 강점입니다.
- 최첨단 공정 적용으로 경쟁 우위 확보: 삼성전자는 4나노미터 공정을 통해 HBM4의 성능을 극대화하고 전력 소모를 줄일 수 있습니다. 이는 경쟁사들이 사용하는 7~8나노미터 공정보다 더 발전된 기술로, 고성능 AI 가속기 시장에서 경쟁 우위를 점할 수 있는 중요한 요소입니다.
파운드리 사업과 AI칩 시장에서의 경쟁력 강화
삼성전자의 파운드리는 최근 몇 년간 TSMC와의 격차를 좁히기 위해 많은 노력을 기울여 왔습니다. 특히 3나노미터 공정에서 게이트올어라운드(GAA) 기술을 도입하며 기술적 우위를 확보하려고 했으나, 초기 수율 문제로 어려움을 겪기도 했습니다. 그러나 이번 HBM4 개발은 이러한 문제를 극복하고, AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장에서 새로운 기회를 창출할 수 있는 매우 중요한 전환점이 될 것입니다.
AI 시대가 도래하면서 빅테크 기업들은 점점 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 이를 위해서는 고성능 메모리뿐만 아니라 이를 뒷받침할 파운드리 기술이 필수적입니다. 삼성전자는 이러한 요구에 부응하기 위해 2나노 공정 양산 계획을 발표하며, 2025년부터 본격적으로 AI 칩 생산에 나설 예정입니다.
이는 MS와 메타와 같은 대형 고객사를 대상으로 한 맞춤형 제품 생산에 큰 도움이 될 것입니다.
HBM4 개발 성공과 주가 전망
삼성전자가 MS와 메타에 HBM4를 성공적으로 개발하고 납품하게 된다면, 이는 회사의 기술력과 시장 지위를 크게 향상시킬 것으로 예상됩니다. 특히 파운드리 사업부가 이 프로젝트를 통해 대형 고객사들과의 협력을 강화하게 되면, 주가에도 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 큽니다.
- 단기적 주가 상승: HBM4 납품 성공 소식이 발표되면, 시장은 이를 매우 긍정적으로 받아들일 것입니다. 이에 따라 단기적으로 주가는 10-15% 정도 급등할 가능성이 높습니다.
- 중장기적 성장 모멘텀: AI 시장의 급성장과 함께 HBM 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상되며, 삼성전자의 HBM4 기술력 입증은 향후 2-3년간 연평균 20-30%의 주가 상승을 견인할 수 있습니다.
- 시장 점유율 확대: MS와 메타와 같은 대형 기술 기업들에 대한 납품은 다른 기업들의 주문으로도 이어질 가능성이 높아, 삼성전자의 HBM 시장 점유율이 크게 확대될 것입니다. 이는 장기적으로 주가의 꾸준한 상승을 뒷받침할 것입니다.
삼성전자의 커스텀 HBM4 개발 및 납품 성공은 단순한 기술적 성과를 넘어 회사의 미래 성장 동력을 확보하는 중요한 전환점이 될 것입니다. 이는 주가의 대폭적인 상승으로 이어질 가능성이 높으며, 현재의 주가 하락세를 반전시키는 강력한 모멘텀이 될 것으로 전망됩니다.
삼성전자의 커스텀 HBM4 개발 착수는 AI 시대의 새로운 기회를 선점하기 위한 전략적 행보입니다. 이를 통해 삼성전자는 글로벌 AI 반도체 시장에서 경쟁력을 강화하고 기술 혁신을 주도할 것으로 기대됩니다. 또한 MS와 메타에 대한 성공적인 납품이 이루어진다면 이는 삼성전자 주가에도 긍정적인 영향을 미칠 것이며, 투자자들의 신뢰 회복과 함께 장기적인 성장 동력을 확보하는 중요한 전환점이 될 것입니다. 특히 파운드리 사업부와의 시너지를 통해 더욱 강력한 통합 솔루션을 제공함으로써 TSMC와 같은 경쟁사들과 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있을 것입니다.
위 내용은 매일경제 신문을 참고하여 만든 블로그입니다.
투자 주의 경고
모든 투자에는 손실 위험이 따릅니다. 과거의 수익률이 미래의 수익을 보장하지 않으며, 주식, 채권, 부동산 등 모든 자산 투자에는 시장 변동성과 리스크가 수반될 수 있습니다. 특히 단기적인 변동성에 따른 손실 위험을 인지하고, 자신의 재무 상황과 투자 목적을 철저히 고려하여 신중하게 결정하시기 바랍니다.
투자 결정 전 전문가와의 상담을 권장하며, 본 블로그나 기타 정보 제공자가 제시하는 정보는 투자에 대한 조언이나 추천이 아닌 참고자료로만 활용하시기 바랍니다.
'주식' 카테고리의 다른 글
| 삼성전자 주식 비트코인 투자 두 가지 투자 전략 (1) | 2024.11.12 |
|---|---|
| 국민연금공단의 투자 분석: 대형주 중심의 포트폴리오와 장기적 성장 전략 (0) | 2024.11.12 |
| DS단석, 바이오에너지와 리사이클링으로 친환경 성장 가속화 (0) | 2024.11.11 |
| Norges Bank 지분현황 투자 분석 IR 자료 (0) | 2024.11.11 |
| FIL LIMITED의 투자 분석: 중소형주 집중 투자와 성장 전략 (0) | 2024.11.11 |