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| ▲SK하이닉스 로고. |
SK하이닉스는 "샌디스크와 함께 HBF를 업계 표준으로 마련해 AI 생태계 전체가 함께 성장할 수 있는 기반을 구축하겠다"며 "OCP 산하에 핵심 과제 전담 워크스트림을 샌디스크와 함께 구성해 본격적인 표준화 작업에 착수한다"고 밝혔다.
최근 AI 산업은 거대언어모델(LLM)을 만드는 '학습(Training)' 단계에서, 실제 서비스를 제공하는 '추론(Inference)' 단계로 무게중심이 빠르게 이동하고 있다.
AI 서비스를 동시에 사용하는 이용자가 급증하면서 빠르고 효율적인 메모리가 필수적이지만, 기존 메모리 구조만으로는 추론 단계에서 요구되는 대용량 데이터 처리와 전력 효율성을 동시에 충족하기 어렵다. 이러한 한계를 해결할 수 있는 대안으로 등장한 것이 HBF다.
HBF는 초고속 메모리인 HBM과 대용량 저장장치인 SSD 사이에 위치하는 새로운 메모리 계층이다. HBM의 뛰어난 성능과 SSD의 대용량 특성 사이의 공백을 메우며, 추론 영역에서 요구되는 용량 확장과 전력 효율성을 동시에 확보한다. 기존 HBM이 최고 수준의 대역폭을 담당하는 가운데, HBF가 이를 보완하는 구조다.
특히 HBF는 AI 시스템의 확장성을 높이면서도 전체 운영 비용(TCO, Total Cost of Ownership)을 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 업계는 HBF를 포함한 복합 메모리 설루션에 대한 수요가 2030년 전후로 본격 확대될 것으로 보고 있다.
AI 추론 시장에서는 단일 칩의 성능보다 CPU·GPU·메모리·스토리지를 아우르는 시스템 레벨 최적화가 경쟁력을 좌우한다. 이로 인해 HBM과 HBF를 모두 제공할 수 있는 종합 메모리 설루션 기업의 역할이 더욱 중요해지고 있다.
SK하이닉스와 샌디스크는 HBM과 낸드 분야에서 쌓은 설계·패키징 기술과 대량 양산 경험을 바탕으로 HBF의 빠른 표준화, 제품화를 선제적으로 추진할 계획이다.
SK하이닉스 안현 개발총괄 사장(CDO, Chief Development Officer)은 "AI 인프라의 핵심은 단일 기술의 성능 경쟁을 넘어, 생태계 전체를 최적화하는 것"이라며 "HBF 표준화를 통해 협력 체계를 구축하고, AI시대 고객·파트너를 위한 최적화된 메모리 아키텍처를 제시함으로써 새로운 가치를 창출하겠다"고 밝혔다.
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