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'메모리 쇼크'에도 엑시노스로 점유율↑…시스템LSI 적자 탈출 '시동'
메모리 가격이 너무 올라서 스마트폰 반도체 시장은 전체적으로 힘들어졌는데 삼성은 오히려 점유율이 올랐다 -> 자체 칩셋 구조로 충격 최소화
AP(Application Processor) 또는 SoC(System on Chip)
D램, 낸드는 데이터를 저장하는 메모리 반도체고, 스마트폰 두뇌나 AI칩 같은 건 비메모리 반도체.
여기서 SoC(System on Chip)는 비메모리 반도체 종류 중 하나야. 쉽게 말하면 여러 기능을 하나의 칩 안에 통합해놓은 “올인원 반도체”.
원래 스마트폰에는 계산하는 CPU, 그래픽 처리하는 GPU, AI 연산하는 NPU, 카메라 처리 기능, 통신 기능 같은 게 각각 따로 필요했는데, 이걸 전부 따로 넣으면 공간도 많이 차지하고 전력 소모도 커짐.
그래서 이런 기능들을 최대한 하나의 칩 안에 넣은 게 SoC.
그래서 스마트폰 안의 Exynos 나 Snapdragon 같은 칩은 사실 스마트폰 전체를 움직이는 핵심 두뇌.
앱 실행, 게임, 카메라 처리, AI 기능, 통신 처리까지 대부분 여기서 담당해. 기사에서 “엑시노스 점유율 상승”이라고 하는 건 삼성 스마트폰에 삼성 자체 두뇌 칩이 더 많이 들어가기 시작했다는 의미.
초고단 낸드 뜨자 장비업체도 '들썩'
초고단 낸드에서 ALD가 중요해지는 이유는 아주 간단하게 말하면, 반도체 구조가 너무 깊고 좁아져서 기존 방식으로는 안쪽까지 균일하게 코팅하기 어려워졌기 때문.
요즘 낸드는 저장 용량을 늘리기 위해 층을 위로 계속 쌓아 올림. 300단 정도.
이렇게 층이 많아질수록 내부에는 아주 깊고 좁은 구멍(channel hole)이 생기는데, 이 안쪽 벽까지도 아주 얇은 막을 균일하게 입혀야 반도체가 정상적으로 동작.
반도체에서는 막 두께가 조금만 달라도 문제 발생. 어떤 부분은 너무 두껍고 어떤 부분은 너무 얇으면 전류 흐름이 달라지고 결국 성능 저하나 불량으로 이어짐.
그런데 기존 증착 방식인 CVD 같은 기술은 쉽게 말하면 “가스를 한 번에 확 뿌려서 표면에 붙이는 방식”. 그래서 입구 쪽에는 물질이 많이 붙는데, 깊은 안쪽으로 갈수록 물질이 덜 들어가서 코팅이 불균일해지는 문제 발생.
반면 ALD(Atomic Layer Deposition, 원자층증착)는 방식 자체가 훨씬 정밀. ALD는 원자 수준의 물질을 넣고, 표면에 딱 한 층만 반응하게 만든 다음, 남은 가스를 제거하고 다시 다음 층을 쌓는 과정을 반복.
쉽게 비유하면 기존 방식은 페인트를 한 번에 확 뿌리는 느낌이고, ALD는 아주 가는 붓으로 한 층 한 층 정교하게 칠하는 느낌에 가까움.
그래서 아주 깊은 구조 안쪽까지도 두께를 거의 동일하게 맞추면서 코팅.
이걸 반도체에서는 “단차 피복성(step coverage)”이 좋다고 표현. 쉽게 말하면 깊은 구멍 안쪽까지 얼마나 균일하게 막을 입힐 수 있는지를 의미.
층이 높아질수록 channel hole은 점점 더 깊어지고, 폭은 더 좁아짐. 여기서 종횡비(aspect ratio)라는 말이 나오는데, 이건 깊이에 비해 얼마나 좁은 구조인지를 의미.
빨대처럼 짧고 넓은 구조는 코팅하기 쉽지만, 바늘처럼 길고 좁은 구조는 안쪽까지 균일하게 처리하기 훨씬 어려움.
그래서 ALD 중요성 엄청 커지는 중.
삼성·SK도 주목…차세대 AI 메모리 'MRDIMM' 표준 완성 임박
D램은 CPU가 바로 작업할 데이터를 잠깐 저장하는 메모리. 그런데 요즘 AI나 HPC(고성능컴퓨팅)는 처리해야 하는 데이터 양이 너무 커서 기존 서버 메모리 속도로는 병목.
MRDIMM(Multiplexed Rank DIMM)은 이 문제를 해결하려고 나온 차세대 서버 메모리.
기존 메모리가 한 번에 하나씩 데이터를 처리했다면, MRDIMM은 두 개의 랭크(rank)를 동시에 동작시켜 데이터를 훨씬 빠르게 전달.
랭크는 “메모리 데이터 묶음 단위”. 기존에는 차례대로 처리했다면 MRDIMM은 병렬로 동시에 움직이는 느낌.
이번 2세대 MRDIMM은 최대 12800MT/s까지 올라가는데, 여기서 MT/s는 초당 데이터 전송 횟수. 기사에서는 기존 대비 약 45% 성능 향상이라고 설명.
MRDIMM vs HBM?
HBM은 GPU 바로 옆에 붙는 초고속 메모리인데, 가격도 비싸고 용량 확장이 어렵거든.
반면 MRDIMM은 CPU가 직접 접근하는 메인 메모리 역할. CPU의 업그레이드 버전?
차세대 낸드 패권 '하이브리드 본딩'이 가른다
낸드는 저장 용량을 늘리기 위해 층을 계속 쌓고 있는데, 이제 삼성은 430단 수준까지 준비 중.
하이브리드 본딩(Hybrid Bonding)
기존에는 칩끼리 연결할 때 작은 금속 돌기인 “범프(bump)”를 사용했어. 칩 사이를 작은 금속 볼로 연결하는 방식이야.
그런데 범프는 공간도 차지하고 전기 신호 이동 거리도 길어져서 속도와 전력 효율에 한계.
반면 하이브리드 본딩은 범프 없이 칩 표면끼리 거의 직접 붙이는 방식이야. 쉽게 말하면:
데이터 이동 거리 감소, 속도 향상, 전력 소모 감소, 더 높은 집적도 가능
그래서 기사에서 “꿈의 공정”이라고 표현하는 거야. 특히 300단 이상 초고단 낸드에서는 아직 제대로 상용화 사례가 거의 없어서, 먼저 성공하는 회사가 시장 주도권을 가져갈 가능성 존재.
ICMS?
이건 NVIDIA 가 추진하는 차세대 AI 저장 구조.
기존에는 GPU와 저장장치 사이 속도 차이가 컸는데, 낸드를 HBM같이 GPU 옆에 붙여버리는..오..
HBF(High Bandwidth Flash)
일반 SSD는 GPU와 거리가 좀 멀고 데이터 이동 과정도 길어서 AI GPU 기준에서는 속도가 부족.
반면 HBF는 낸드를 GPU 가까이에 두고, 여러 데이터를 동시에 병렬로 빠르게 전송하도록 만들어 데이터 병목을 줄이려는 기술.
지금 메모리 업계는
얼마나 빠르게 데이터를 이동시키는지, 얼마나 전력을 적게 쓰는지, 얼마나 칩을 촘촘하게 연결하는지로 이동중.
이 부분에서 AI의 활용도가 높아지지 않을까 생각중....
