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[IT뉴스]HBM만으론 부족하다… AI 추론이 불러온 '계층형 메모리' 시대

온카뱅크관리자

2026-08-07 10:07:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">삼성·SK·마이크론, FMS 2026서 'AI 추론용 메모리' 판 다시 짰다</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="7SEKfTyOhG">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="61ffddb0e898540b3b906daa142563275a35731c614a78a598b7f707e7cdc649" dmcf-pid="zvD94yWITY" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/552796-pzfp7fF/20260807100517556nexu.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="uMKCved8WH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/552796-pzfp7fF/20260807100517556nexu.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="272521b103e28901323c35d7007d07455ccc5dcf56da57c4d336ddd6c1bacdd8" dmcf-pid="qTw28WYCTW" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 고성현기자] 인공지능(AI) 추론과 에이전틱 AI 확산에 맞춰 메모리 활용 방식도 달라지고 있다는 관측이 제시됐다. 고대역폭메모리(HBM)의 성능과 용량을 높이는 데 그치지 않고 D램과 낸드플래시, 솔리드스테이트드라이브(SSD)를 함께 활용하는 계층형 메모리 구조가 구체화된 영향이다.</p>
          <p contents-hash="c82eb1c30ef225b1c5daaf0ab1818fe432fc40859bb72d270cb66b8786457149" dmcf-pid="BXCPR51yvy" dmcf-ptype="general">7일 업계에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론, 샌디스크 등 주요 메모리·스토리지 업체들은 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 4~6일(현지시간) 열린 'FMS(Future of Memory and Storage) 2026'에서 AI 추론을 겨냥한 차세대 메모리 기술과 활용 방안을 공개했다.</p>
          <p contents-hash="79eff21b042fdbdef49eb7dc849ea3363fa8ecd2cc2cfdf7388d77ce5f88d7a9" dmcf-pid="bZhQe1tWhT" dmcf-ptype="general">최근 메모리 계층화는 AI 활용 범위가 학습에서 추론으로 영역이 확장되면서 나타나고 있다. 특히 AI 에이전트의 등장으로 여러 단계 작업을 수행하고 외부 애플리케이션과 데이터를 반복적으로 호출하면서 추론 과정에서 처리하거나 저장해야 할 데이터 규모가 커지는 추세다.</p>
          <p contents-hash="fc1fbbfa54e4e83d5c74527935e3636d3a47c568bb305efeaa598312e089544d" dmcf-pid="K5lxdtFYvv" dmcf-ptype="general">SK하이닉스와 샌디스크는 중간 계층을 겨냥한 HBF(High Bandwidth Flash) 규격을 이번 행사에서 공개했다. HBF는 낸드플래시를 적층해 대용량과 높은 데이터 처리 성능을 확보하는 기술로 HBM과 SSD 사이의 영역을 겨냥한다.</p>
          <p contents-hash="8076da2a8f9564996913db41f70685063260ed1f14ee7dd6f10add07d8aedac0" dmcf-pid="91SMJF3GvS" dmcf-ptype="general">공개된 규격에 따르면 HBF는 낸드를 8단 또는 16단으로 적층하며 최대 512GB 용량을 지원한다. 대역폭은 등급에 따라 0.4TB/s에서 최대 3.0TB/s다. 프로세서와 연결하는 인터페이스에는 개방형 칩렛 표준인 UCIe가 활용된다.</p>
          <p contents-hash="5d006a1b7ab501ecc68d6033ecb2bc4cb66bc4b48d05153ccb0734a63430a464" dmcf-pid="2tvRi30Hhl" dmcf-ptype="general">SK하이닉스는 HBM과 HBF 등 서로 다른 메모리를 함께 사용하는 '티어드 메모리(Tiered Memory)' 구조도 제시했다. HBM은 높은 대역폭이 필요한 데이터를 맡고 HBF는 보다 큰 용량이 요구되는 데이터를 담당하는 방식이다. SK하이닉스와 샌디스크는 지난 2월 오픈컴퓨트프로젝트(OCP) 산하에 HBF 표준화를 위한 워크스트림을 구성했으며 구글과 텐스토렌트 등도 관련 논의에 참여하고 있다.</p>
          <p contents-hash="c706a1c15b734b31ada3f08d1e2325ed67b42c938c0f031b077054f18472001e" dmcf-pid="VFTen0pXSh" dmcf-ptype="general">샌디스크 역시 이번 FMS 2026에서 AI 추론 확대에 따른 메모리·스토리지 구조 변화를 강조했다. 고맥락 모델과 에이전틱 워크플로 확산으로 추론 과정에서 요구되는 메모리 용량과 대역폭이 커지고 있고, 이에 따라 연산 성능뿐 아니라 메모리 용량과 대역폭, 토큰 처리 경제성이 AI 시스템의 주요 고려 요소로 부상하고 있어서다. 낸드플래시가 이를 뒷받침할 수 있는 확장형 메모리 계층으로 활용될 수 있다는 게 샌디스크 측 설명이다.</p>
          <p contents-hash="42c385dc07f003e2d73a8ea9668df7184c29abcb86f94e42b26d28a6ea587b49" dmcf-pid="f3ydLpUZTC" dmcf-ptype="general">마이크론도 이번 FMS에서 HBM과 D램, SSD를 연결한 계층형 구조를 제시했다. AI 추론 환경에서 데이터의 이동과 저장, 접근 효율이 시스템 성능에 영향을 주는 만큼 데이터 특성에 따라 서로 다른 메모리와 스토리지를 배치한다는 구상이다.</p>
          <p contents-hash="45d8aafe47e09d9f66016f3e0f7ec11aa6ff1426963f87f4aff5a0f003e83318" dmcf-pid="40WJoUu5SI" dmcf-ptype="general">삼성전자는 400단 이상 적층한 차세대 V낸드와 zHBM, zNAND-O 등 AI용 메모리 기술을 공개했다. zHBM은 AI 가속기 위에 메모리를 수직 적층해 데이터 이동거리를 줄이는 구조이며 zNAND-O는 일반 낸드보다 높은 데이터 처리 성능이 필요한 영역을 겨냥한다.</p>
          <p contents-hash="3b5f54e54ed012512940b710639464e980e56db514375d15ddeb02ab078b5f82" dmcf-pid="8pYigu71SO" dmcf-ptype="general">이날 열린 HBF 관련 패널 토의에서도 AI 추론 확대에 대응하기 위한 메모리 계층화 필요성이 주요 화두로 다뤄졌다. 'HBF로 메모리 월을 넘다(Breaking the Memory Wall with High Bandwidth Flash)'를 주제로 진행된 패널 토의에는 톰 코글린 FMS 의장과 샤오위 마 구글 딥마인드 연구원, 임의철 SK하이닉스 부사장 등이 참석했다.</p>
          <p contents-hash="68b382b7e77b2659a901c6aac8453751bad5b4326448d7fd71fd97bc08b560d2" dmcf-pid="6UGna7ztTs" dmcf-ptype="general">이들은 AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 이동하면서 메모리 용량과 대역폭 요구가 함께 커지고 있다는 점을 짚고, HBF를 기존 D램과 HBM을 보완할 수 있는 새로운 메모리 계층으로 활용하는 방안과 실제 시스템 적용을 위한 기술 과제 등을 논의했다.</p>
         </section> 
        </div> 
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