구글 딥마인드 "AI 추론 칩 시장, 10년간 10배 성장…HBF가 해법" 작성일 08-07 37 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">HBM 용량 한계 보완…SK하이닉스·샌디스크 첫 표준 공개</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZoO8owrNXr"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e71777f95a423e551a02ddddcb576d1e45ab45ae62231924809fa526860f2b6f" dmcf-pid="5gI6grmjXw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="샤오위 마 구글 딥마인드 연구원과 라지브 나가비라바 샌디스크 부사장, 임의철 SK하이닉스 부사장이 6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라컨벤션센터에서 열린 세계 최대 규모 메모리·스토리지 컨퍼런스 'FMS 2026'에서 'HBF로 메모리 월을 넘다'를 주제로 패널 토의를 진행하고 있다./사진 제공=SK하이닉스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/moneytoday/20260807133543705tfvt.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="frB3Ved8tY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/moneytoday/20260807133543705tfvt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 샤오위 마 구글 딥마인드 연구원과 라지브 나가비라바 샌디스크 부사장, 임의철 SK하이닉스 부사장이 6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라컨벤션센터에서 열린 세계 최대 규모 메모리·스토리지 컨퍼런스 'FMS 2026'에서 'HBF로 메모리 월을 넘다'를 주제로 패널 토의를 진행하고 있다./사진 제공=SK하이닉스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="be37fbd4d3210772e59b4d2103eb78f37cac342145eeb694db816855c125ae9f" dmcf-pid="1xAqxgaeZD" dmcf-ptype="general"><br>2034년까지 LLM(대형언어모델) 추론에 필요한 AI(인공지능) 칩 시장 규모가 현재보다 10배 이상 커질 것이란 관측이 나왔다. 특히 대형 LLM 구현을 위한 고성능·고용량 메모리 수요가 확대되면서 HBF(고대역폭플래시)가 HBM(고대역폭메모리)의 용량 한계를 보완할 새로운 해법으로 제시됐다.</p> <p contents-hash="568019c2bcea0f63c80f5017cba827687b91f5d4b7c664a4fc9fd77a03c8d3f3" dmcf-pid="tMcBMaNd5E" dmcf-ptype="general">샤오위 마 구글 딥마인드 연구원은 6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라컨벤션센터에서 열린 세계 최대 규모 메모리·스토리지 컨퍼런스 'FMS(Future of Memory and Storage) 2026'에서 2034년까지 LLM 추론에 필요한 AI 칩 시장이 10배 이상 성장할 것으로 전망했다. 'HBF로 메모리 월을 넘다'를 주제로 열린 패널 토의에는 마 연구원을 비롯해 라지브 나가비라바 샌디스크 부사장, 임의철 SK하이닉스 부사장 등이 참여했다.</p> <p contents-hash="1c4157a6b307036adcd63fa75a00f79d529689459238a4e94c828022797b06eb" dmcf-pid="FRkbRNjJXk" dmcf-ptype="general">마 연구원은 AI 모델의 매개변수 증가와 이미지·영상·음성 등을 함께 처리하는 멀티모달 성능 향상, KV 캐시(Key-Value Cache) 증가 등이 메모리 수요를 끌어올릴 것으로 분석했다. 특히 AI 추론은 대용량과 높은 데이터 처리 속도를 동시에 요구한다. 마 연구원은 HBF가 대용량을 제공하면서도 읽기 중심인 AI 추론 워크로드에 적합하다고 평가했다. 기존 스토리지 제품과 비교해 높은 대역폭과 에너지 효율을 동시에 확보할 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="b0393672344066761358683cf09f7461833c35c2fffd241d015fa668cecbb23b" dmcf-pid="3eEKejAitc" dmcf-ptype="general">HBF는 HBM과 SSD 사이에 위치하는 새로운 메모리 계층이다. D램 기반인 HBM과 달리 낸드플래시를 사용해 용량을 크게 늘릴 수 있다. HBM을 대체하는 것이 아니라 함께 배치돼 HBM의 부족한 용량을 보완하는 방식이다.</p> <p contents-hash="2b06ce1743c94207ee61d597274e57c86610f62da48c1dd74617b78edaf12289" dmcf-pid="0dD9dAcnZA" dmcf-ptype="general">샌디스크는 HBF가 AI 추론 비용을 낮출 수 있다는 점을 강조했다. 나가비라바 부사장은 HBF 적용 시스템이 미적용 시스템보다 KV 캐시를 인식하고 최적 배치하는 능력을 2배 이상 높여 토큰 생성 시간을 줄이고 GPU(그래픽처리장치) 사용 비용과 부하를 낮출 수 있다고 설명했다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="86773757c2d4bf23d7985823248740baadf2120015fc0bf47c2ffbe9683cdcd2" dmcf-pid="pJw2JckLYj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="임의철 SK하이닉스 부사장이 6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라컨벤션센터에서 열린 세계 최대 규모 메모리·스토리지 컨퍼런스 'FMS 2026'에서 'HBF로 메모리 월을 넘다'를 주제로 패널 토의를 진행하고 있다./사진 제공=SK하이닉스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/moneytoday/20260807133550032wykj.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="XUYiwvTsGm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/moneytoday/20260807133550032wykj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 임의철 SK하이닉스 부사장이 6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라컨벤션센터에서 열린 세계 최대 규모 메모리·스토리지 컨퍼런스 'FMS 2026'에서 'HBF로 메모리 월을 넘다'를 주제로 패널 토의를 진행하고 있다./사진 제공=SK하이닉스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c7dfefb4a4017cbb81649e9f1ff063b19498a2da82372e28235f6e840c57c5b8" dmcf-pid="UirVikEoXN" dmcf-ptype="general"><br>SK하이닉스는 HBF 상용화를 위해 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하는 '코디자인(Co-design)'이 필요하다고 강조했다. 프로세서가 요청하기 전에 연산에 필요한 데이터를 미리 불러오는 '프리페칭' 기술과 HBM·HBF의 장점을 결합한 '하이브리드 메모리 아키텍처'설계 등을 활용해 D램보다 지연시간이 길고 쓰기 속도가 느린 낸드플래시의 한계를 보완할 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="d2b7de6e62e40f4f5ea016a4b4fc3c9a50095820949b3441462a06bc1e00360f" dmcf-pid="unmfnEDgta" dmcf-ptype="general">임의철 SK하이닉스 부사장은 "HBF를 실제 시스템에서 잘 활용하기 위해서는 여전히 헤쳐나가야 할 과제가 많다"며 "xPU(연산처리장치) 설계와 LLM 전문가, 소프트웨어 엔지니어 등 다양한 멤버들이 함께해 완성도 높은 스펙을 만들어 가야 할 필요가 있다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="af71de102a19aea02248b96da40462370f89cf2507b319e93e18fe7c09cfbf32" dmcf-pid="7Ls4LDwa5g" dmcf-ptype="general">SK하이닉스와 샌디스크는 FMS 2026 개막에 맞춰 HBF 첫 표준 규격을 공개했다. 지난해 8월 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 출범한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 성과다. 현재 컨소시엄에는 SK하이닉스와 샌디스크, 구글, 텐스토렌트가 참여 중이다. HBF 표준은 낸드 다이를 8단과 16단으로 적층하는 두 가지 스택 구성을 기준으로 최대 512GB(기가바이트) 용량을 정의했다. 대역폭은 3개 등급(Grade 1~3)으로 나눠 초당 약 0.4TB(테라바이트)에서 최대 3.0TB까지 구현할 수 있도록 규정했다.</p> <p contents-hash="c8269557fe6d86072c47072085451187170ce1ce8bf74c69a4c92932a3ebe1a1" dmcf-pid="zoO8owrNYo" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "제품과 표준이 갖춰져도 결국 채용하는 고객이 있어야 시장이 열린다"며 "AI 모델을 직접 개발·서비스하는 구글이 실제로 쓰는 쪽의 관점에서 HBF의 필요성을 제시했다는 점에서 의미가 있다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="fc0cac5a00218e0a41403942873f892d67faf613111352df258434a83b9f4554" dmcf-pid="qgI6grmj1L" dmcf-ptype="general">최지은 기자 choiji@mt.co.kr<br><a href="https://www.mt.co.kr/?utm_source=daum&utm_medium=article_text_ad&utm_campaign=mystocksolution" target="_blank">[내 주식이 궁금할땐 머니투데이]</a></p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 머니투데이 & mt.co.kr. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p> 관련자료 이전 반려동물 아픈 곳 파악하는 AI…SKT '엑스칼리버' 코벳 품으로 08-07 다음 美 뉴멕시코주 법원, 메타에 5억6700만달러 청소년 피해구제 명령 08-07 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
