삼성전자, GTC서 HBM4E 공개…'베라 루빈' 메모리 토털 설루션 유일 공급

(서울=뉴스1) 원태성 기자 = 삼성전자(005930)가 미국 실리콘밸리에서 열리는 엔비디아의 인공지능(AI) 개발자 행사에서 차세대 고대역폭메모리(HBM) 기술을 공개하며 AI 반도체 인프라 경쟁력을 과시한다. 또한 메모리부터 파운드리, 첨단 패키징까지 아우르는 종합반도체 기업(IDM) 역량을 앞세워 엔비디아 차세대 플랫폼에 필요한 메모리 토털 설루션을 제공할 수 있는 유일한 기업이라는 점도 부각할 계획이다.

삼성전자는 16일부터 19일(현지시간)까지 미국 새너제이에서 열리는 엔비디아 GTC에 참가해 차세대 HBM4E 기술력과 베라 루빈 플랫폼을 구현하는 메모리 토털 설루션을 선보인다고 17일 밝혔다.

이번 전시에서 삼성전자는 'HBM4 히어로 월'을 통해 HBM4를 중심으로 메모리, 로직 설계, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 IDM 경쟁력을 강조했다. 또 '엔비디아 갤러리'를 별도로 마련해 AI 플랫폼을 함께 구축하는 양사의 전략적 협력 관계도 부각했다.

전시 공간은 AI 데이터센터를 의미하는 ‘AI 팩토리’, 온디바이스 AI를 소개하는 '로컬 AI', 로봇 등 물리 세계와 결합한 '피지컬 AI' 등 세 개의 존으로 구성했다. 이곳에선 GDDR7, LPDDR6, PM9E1 등 차세대 삼성 메모리 아키텍처도 함께 공개한다.

행사 둘째 날인 17일에는 엔비디아 특별 초청으로 송용호 삼성전자 AI센터장이 발표에 나선다. 그는 엔비디아 차세대 시스템이 AI 인프라 혁신에서 갖는 의미와 이를 지원하는 삼성의 메모리 토털 설루션 비전을 소개할 예정이다.

삼성전자는 이번 전시에서 'HBM4 히어로 월'을 전면에 배치해 기술 리더십을 조명했다. 삼성전자는 HBM4 양산을 통해 축적한 10나노 6세대(1c) D램 공정 기술과 삼성 파운드리 4나노 베이스 다이 설계 역량을 결합한 차세대 'HBM4E' 실물 칩과 코어 다이 웨이퍼를 최초로 공개했다.

삼성전자 HBM4E는 자체 파운드리와 로직 설계, 첨단 패키징 기술을 결합해 핀당 16Gbps의 속도와 4.0TB/s의 대역폭을 지원할 예정이다. 특히 삼성전자는 영상을 통해 기존 TCB(열압착 본딩) 대비 열 저항을 20% 이상 개선하고 16단 이상 고적층이 가능한 HCB(하이브리드 동 본딩) 기술을 공개하며 패키징 기술력을 강조했다.

삼성전자는 지난 2월 업계 최고 성능인 11.7Gbps 동작 속도를 확보한 HBM4를 세계 최초로 양산 출하하며 '삼성이 돌아왔다'는 평가를 받았다. 삼성전자는 로직다이부터 패키징까지 전 공정을 일원화할 수 있는 IDM만의 강점을 통해 고성능 HBM 시장에서 압도적인 기술 선순환 구조를 구축할 계획이다.

삼성전자는 엔비디아의 AI 슈퍼칩인 '베라 루빈' 플랫폼에 필요한 모든 메모리와 스토리지를 적기에 공급할 수 있는 전 세계 유일의 기업이라고도 강조했다. 베라 루빈은 CPU '베라'와 GPU '루빈'을 결합해 AI 추론 효율을 극대화한 플랫폼이다.

삼성전자는 '엔비디아 갤러리' 존에서 △루빈 GPU용 HBM4 △베라 CPU용 소캠(SOCAMM2) △스토리지 PM1763이 모두 탑재된 실물 플랫폼을 전시했다. 메모리 공급사 중 이 세 가지 설루션을 모두 구현해 실물로 선보인 곳은 삼성전자가 유일하다.

주요 제품 중 소캠2는 LPDDR 기반 서버용 메모리 모듈로 업계 최초 양산 출하를 시작했으며 PCIe 6.0 기반 SSD인 PM1763은 베라 루빈의 메인 스토리지로 채택됐다. 현장에서는 PM1763이 탑재된 서버를 통해 GPU가 CPU 병목 현상을 우회해 스토리지에 직접 접근하는 'SCADA' 워크로드를 시연해 최고 수준의 성능을 체감할 수 있도록 했다.

SCADA는 GPU가 CPU 병목을 우회해 스토리지 I/O를 직접 제어할 수 있도록 설계된 기술로 AI 워크로드 성능을 높이는 역할을 한다.

또한 삼성전자는 AI 추론 과정에서 생성되는 데이터를 스토리지로 확장하는 베라 루빈 플랫폼에 새롭게 도입된 CMX(Context Memory eXtension) 플랫폼에 PCIe Gen5 SSD인 PM1753을 공급할 계획이다. CMX는 AI 추론 과정에서 생성되는 KV 캐시 데이터를 GPU 메모리 밖의 스토리지로 확장해 활용하는 기술이다.

khan@news1.kr