'HBM 아버지' 김정호 교수, 차세대 HBF 기술 로드맵 전세계 공개

(서울=뉴스1) 최동현 기자 = 'HBM의 아버지'로 불리는 국내 인공지능(AI) 반도체 권위자 김정호 한국과학기술원(KAIST) 교수가 AI 에이전틱 시대의 차세대 메모리 기술로 '고대역폭낸드플래시'(HBF)를 제시한다.

김 교수가 이끄는 테라랩(TERA Lab)은 이달 10일 오전 9시부터 오후 4시20분까지 국·내외 산학연 관계자를 대상으로 'HBF 기술: 워크로드 분석과 로드맵 설명회'를 화상회의 플랫폼 줌(ZOOM)을 통해 온라인 생중계한다고 5일 밝혔다.

HBF는 휘발성 메모리인 D램을 수직으로 쌓아 대역폭을 극대화하는 고대역폭메모리(HBM)와 달리, 비휘발성 메모리인 낸드를 수직 적층하는 기술이다. 기존 HBM이 초고속·저용량 연산 메모리라면, HBF는 솔리드스테이트스토리지(SSD)급 대용량 데이터 저장과 HBM 수준의 고대역폭 전송을 동시에 수행한다.

AI 기술은 에이전틱 AI 단계에 진입하면서 △멀티모달(이미지·동영상·음성·문자) 생성 △실시간 검색 및 학습(RAG) △논리 추론(CoT) △토론형 추론(CoD) △인공지능 개인화 및 개인 데이터의 평생 추적 △지속 학습과 디지털 트윈 구축이 복합적·동시적으로 수행된다.

테라랩 관계자는 "폭발적으로 늘어나는 AI 데이터를 감당하려면 D램 기반 HBM과 낸드플래시 기반 HBF가 모두 동시에 필요하다"며 "HBF는 HBM과 함께 향후 수년 내 수백~수천조 원 규모로 성장할 AI 메모리 반도체 시장을 견인하고 'K-메모리 중심의 AI 컴퓨팅 시대'를 여는 핵심 국가 전략 자산"이라고 강조했다.

테라랩은 설명회에서 차세대 에이전틱 AI를 위한 아키텍처·구조·성능과 워크로드 특성, 개발 로드맵 등을 소개한다. 또 AI 반도체 연산 특성을 분석하고 HBF를 실제 시스템에 어떻게 활용할지, AI를 활용해 HBM-HBF-SSD 등 모든 메모리 시스템을 아우르는 설계와 함께 이를 최적화하는 방법론도 제시한다.

메모리 중심 컴퓨팅(MCC)을 위한 AI용 메모리 계층 구조도 발표한다. 특히 TSV(실리콘관통전극)와 실리콘 인터포저, 냉각용 TSV 등 대역폭 확장과 발열 문제 해결을 위한 핵심 패키징 기술의 발전 방향과 난제 극복을 위한 전략도 함께 제시할 예정이다.

김정호 교수는 HBF가 2~3년 내에 상용화될 것으로 본다. HBF는 제조 공정이 HBM과 유사한 만큼 기술적 난제 해결이 비교적 용이할 것이란 설명이다. SK하이닉스는 샌디스크와 협력해 2027년 시제품을 선보일 예정이고, 삼성전자도 독자 개발 중이다.

김 교수는 "HBM은 개념 설정부터 설계, 실제 상용화까지 약 10년이 걸렸지만, HBF는 그간 HBM에서 축적한 설계·공정 노하우 덕분에 2~3년 후면 상용화가 가능할 것"이라고 예상했다.

이어 "삼성전자, SK하이닉스, 샌디스크 등이 엔비디아, 구글, AMD, 브로드컴 등과 협력해 빠르면 2027년 말에서 2028년 초 사이 HBF를 탑재한 제품을 선보일 것"이라며 "구글, 오픈AI, 마이크로소프트, 아마존, 메타 등 글로벌 빅테크와 함께 'K-메모리 중심의 AI 컴퓨팅 시대'를 여는 생태계 조성에도 기여하고 싶다"고 포부를 밝혔다.

테라랩은 20년 넘게 HBM 설계 기술을 세계적으로 선도해 온 연구실이다. 2010년부터는 HBM 상용화 설계에도 직접 참여해 2013년 SK하이닉스의 세계 최초 HBM 상용화에 결정적 역할을 했다고 평가받는다.

HBM 구조·설계, TSV, 인터포저, 신호 무결성(SI), 전력 무결성(PI), 인공지능을 활용한 HBM 설계 방법론 등에서도 그동안 독창적인 연구 성과를 인정받으며 글로벌 학계와 산업계에서 독보적 입지를 구축해 왔다.

현재 테라랩에는 박사과정 9명, 석사과정 17명 등 총 26명의 학생·연구원이 소속돼 있다. 이들은 6세대 HBM 4부터 HBM 8까지 차세대 HBM 아키텍처 및 구조, 성능과 더불어 HBF 구조·성능까지 폭넓게 연구하며, HBM–HBF 하이브리드 메모리 시대를 대비한 기술 로드맵을 구체화하고 있다.

dongchoi89@news1.kr