삼성, AI 추론 겨냥한 3D 메모리 청사진 제시
핵심 요약
삼성전자가 AI 가속기 위에 수직 적층하는 차세대 메모리 zHBM을 공개했다. zHBM은 HBM5보다 GPU당 최대 8배, 전력 대비 최대 3배의 성능 향상을 목표로 한다. zNAND-O와 400단 이상 V10 BV-NAND도 선보이며 AI 추론용 메모리 기술 경쟁을 확대했다.
삼성전자가 기존 고대역폭메모리(HBM)의 데이터 처리 속도와 전력 효율을 끌어올린 차세대 메모리 기술 ‘zHBM’을 공개했다. 김경륜 삼성전자 D램 개발실 상무는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 ‘FMS 2026’ 기조연설에서 기술 구상을 소개했다. 고성능 낸드플래시 설루션 ‘zNAND-O’도 함께 내놓으며 AI 추론용 메모리 시장 공략 의지를 드러냈다.
AI 가속기 옆에 메모리를 병렬 배치하는 통상적인 HBM과 달리 zHBM은 가속기 위에 메모리를 수직 적층하는 3차원 구조를 채택했다. 칩과 메모리 사이의 데이터 이동 거리를 줄여 대역폭과 전력 효율을 높이는 방식이다. 삼성전자가 제시한 성능 목표는 8세대 HBM5 대비 GPU당 최대 8배, 전력 대비 성능은 최대 3배다. 행사장에는 zHBM 실물 모형도 전시됐다.
이진엽 삼성전자 플래시개발실 부사장이 공개한 zNAND-O는 온디바이스 AI 환경에 맞춘 낸드 설루션이다. vNAND 기술을 기반으로 반도체 칩을 4단 또는 8단으로 3D 패키징해 고용량·고대역폭과 빠른 응답속도를 구현하도록 설계됐다. 실시간 대규모 데이터 처리에 활용할 수 있으며, 기존 서버와 같은 연산량을 처리할 때 비용을 6분의 1 수준으로 낮추는 것이 목표다. 전시 공간에는 이 제품의 실물 모형도 배치됐다.
삼성전자는 400단 이상을 쌓은 10세대 ‘V10 BV-NAND’도 업계 최초로 공개했다. 이 제품은 9세대보다 메모리 집적도를 58% 높여 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장하고 읽기·쓰기·입출력 속도까지 개선했다. AI 모델의 중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 이전 대화와 중간 계산 데이터를 담는 KV 캐시의 효율적인 운용이 핵심 과제로 부상한 데 대응한 기술이다. SK하이닉스도 행사 전날 샌디스크와 수직 적층 낸드 기반 고대역폭플래시(HBF)의 업계 첫 표준 규격을 공개해 AI 메모리 병목 해소 경쟁에 가세했다.