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[IT뉴스]젠슨 황의 '신비로운' 메모리 플랫폼…삼성·SK 기회 잡나 [강해령의 테크앤더시티]

온카뱅크관리자

2026-01-24 15:27:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="272F5xKpSc">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bea93a811ebdecac92044dae3489fac636fcd7733e44804e7a6fe075e6a67289" dmcf-pid="VzV31M9UvA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="젠슨 황 엔비디아 CEO가 미국 라스베이거스에서 열렸던 CES 2026에서 발표하고 있습니다. 사진=뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152326349ulyp.jpg" data-org-width="860" dmcf-mid="Q9iMPsNdht" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152326349ulyp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            젠슨 황 엔비디아 CEO가 미국 라스베이거스에서 열렸던 CES 2026에서 발표하고 있습니다. 사진=뉴스1
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          <div contents-hash="0cb4e05b774372402c6f2b116cdd1b1e4570c092a9d88a3d8507b335a3c509ea" dmcf-pid="fqf0tR2uWj" dmcf-ptype="general">
           젠슨 황 엔비디아 CEO가 'CES 2026'에서 발표했던 신비한 메모리 플랫폼이 하나 있었죠.
           <br>'<strong>Inference Context Memory Platform</strong>.' 추론 맥락 메모리 플랫폼? 오늘 테크앤더시티에서는 이게 무엇인지 자세히 뜯어보도록 하겠습니다.
           <br> 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="1750feb7875dad96950ee3f3e2783ea5ba4fa01c78773ab477ba4a26028e5994" dmcf-pid="4B4pFeV7WN" dmcf-ptype="line">
          <div contents-hash="06b899f760c0cfe1c47a767b074f7579cbdc87555c96e56f93d8c5a4a710f259" dmcf-pid="8b8U3dfzCa" dmcf-ptype="general">
           <strong>핵심 키워드 : KV 캐시</strong>
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="9a861f62cd77e9352ab430b258c1b28fd8beefc8f246ad8a97d146429c7dd6fb" dmcf-pid="6ijx6maeWg" dmcf-ptype="line">
          <div contents-hash="d4a9d11bdcc9a5374b1b4b94a03bf119815923502d905c25cd93fcb8a1bab190" dmcf-pid="PnAMPsNdSo" dmcf-ptype="general">
           <br>젠슨 황 엔비디아 CEO가 지난 5일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열렸던 '엔비디아 라이브' 연설 말미. 젠슨 황은 메모리 플랫폼 이야기를 꺼내기 시작했습니다. 귀를 쫑긋 세울 수밖에 없었죠. 또 제 2의 HBM인 건가?
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9d05212e2467807f40b9956a003efab9780eed1a814e779ed86512181e005b30" dmcf-pid="QLcRQOjJvL" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="오늘의 주인공. 검은색깔 랙 엔비디아 ICMS, Inference Context Memory Storage. 사진=엔비디아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152327617svzt.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="yZymD3WIT5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152327617svzt.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            오늘의 주인공. 검은색깔 랙 엔비디아 ICMS, Inference Context Memory Storage. 사진=엔비디아
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f4c1bf73317fc879f4c0d6ba0c16339d7ece8fdea22940cfcfb78d47276ae1df" dmcf-pid="xokexIAihn" dmcf-ptype="general">젠슨 황 CEO가 가리킨 것은 베라루빈 AI 연산 플랫폼의 한 구석을 차지한 검은 색깔의 랙이었습니다. 오늘 이야기의 주인공인 이 랙엔 엄청난 양의 저장 장치가 들어있습니다.  </p>
          <p contents-hash="bf3074e92822913116bcc5351ae7030068342e55ecde6b7f4073576a0a51ad87" dmcf-pid="yt7GyVUZTi" dmcf-ptype="general">우선 젠슨 황이 이걸 왜 소개했는지에 대한 설명부터 들려드리려고 합니다. 우리는 황 CEO가 공식 석상에서 자주 언급하는 'KV 캐시'부터 짚고 가야 합니다. 독자님들 요즘 GPU나 AI 하드웨어에 관한 기사 보실 때, KV 캐시에 대한 말을 많이 들어보셨을 겁니다.</p>
          <p contents-hash="5135aa96a08ccf48a7cd81b8fd73b143ed9a7ed237d387746735c78994183a16" dmcf-pid="WFzHWfu5SJ" dmcf-ptype="general">이 키워드는 AI 추론 시대에서 굉장히 중요한 키워드입니다. AI의 대화 맥락을 짚는 센스는 물론 효율적인 연산에 관한 이야기이거든요. 쉬운 예를 들어볼까요. 독자님이 오픈AI의 챗GPT·구글 제미나이를 열고 <strong>K팝 최고의 스타 지드래곤</strong>에 대해 질문한다고 가정해봅시다.</p>
          <p contents-hash="95e8235bc7bfb70521bbcb685e7ee27d51235bc115f4a88cb77589f0b3657278" dmcf-pid="Y3qXY471yd" dmcf-ptype="general">사용자는 이 대화창에서 지드래곤의 음악, 패션, 경력에 대한 객관적인 정보를 묻는다면, AI는 학습된 정보로 답할 수 있죠. 그런데 사용자는 한참을 얘기하다가 문득 "그럼 <strong>그 분</strong>은 <strong>왜</strong> 한 시대의 '아이콘'인거야?"라고 묻습니다. 마치 논술 문제 같이 딱 떨어지는 답을 낼 수 없는 질문을 한거죠. 대답 잘해야겠죠. 이제부터 AI가 추론을 시작합니다.</p>
          <p contents-hash="4738fb22fc92020331e5d0f8ec46f24b2bdeae8c12d4aa319d4286d152aee049" dmcf-pid="G0BZG8zthe" dmcf-ptype="general">이때 KV 캐시가 중요합니다. Key와 Value. 일단 key는요. 우리야 금방 캐치할 수 있지만 AI는 지금 대화에서 질문의 '그 분'이 문맥 상 누구인지, 답변의 주어와 목표가 무엇인지 Key 벡터를 통해 명확히 파악해 조준하고요(Key). 사용자와 대화하면서 조사해뒀던 지드래곤에 관한 모델 내 중간 계산 값과 각종 데이터(Value)를 총동원해 가중치를 매기고, 추론을 하며 답을 만들어 나갑니다. </p>
          <p contents-hash="ecf68e76665dee7427f7a0085c279387d4affeb04f1ae634c2bfb65bcfa44019" dmcf-pid="Hpb5H6qFvR" dmcf-ptype="general">KV캐시 없이 질문이 나올 때마다 마치 처음인 것처럼 새롭게 연산하면 GPU도 일을 두번 세번 반복해서 효율성이 떨어지고요. AI의 환각 현상이 심해져 엉뚱한 대답을 할 수 있습니다.</p>
          <p contents-hash="555c3d2192368d1f576896e1a16cdb3eae94e122065f0242a5ef3034386f31c5" dmcf-pid="XUK1XPB3lM" dmcf-ptype="general">그러나 KV캐시로는 효율적일 수 있죠. 지금 이 순간 사용자와 한참동안 나눴던 대화에서 얻은 <strong>각종 데이터를 재사용해 여기서</strong> 가중치를 매겨쓰는 '어텐션(attention) 계산' 토대의 추론이 훨씬 빠르고 대화도 자연스럽습니다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a4198072a9eaf1c58ac5103ab3bc4f608ca31612c09ac97a3d9929135e6e4c50" dmcf-pid="Zu9tZQb0lx" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사진제공=엔비디아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152328844bmtg.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="Y7n6fDLxhX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152328844bmtg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            사진제공=엔비디아
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="0e48b54dc680ad2073eacca207ef2ca5595d409f27c6da4ae104556ec9a9bc2d" dmcf-pid="572F5xKplQ" dmcf-ptype="general">이 KV 캐시는 AI 산업이 학습에서 추론 시대로 넘어가면서 <strong>단순한 보조 기억의 수준을 넘어가고 있습니다</strong>. 게다가 여기 필요한 용량이 갈수록 커지고 있다는 것도 문제입니다. </p>
          <p contents-hash="5a3198c957e80499eb066b5770a82d10dbfe050c6899b096ff9cce372104d988" dmcf-pid="1zV31M9UCP" dmcf-ptype="general">일단 생성형 AI를 일상에서 루틴처럼 사용하는 사람들이 더욱 늘어나니 불규칙한 데이터 급증은 당연한 것이고요. 이미지와 동영상 서비스가 추가되면서 AI의 고차원적 추론과 상상을 원하는 사람들이 늘어나면서 더 폭발합니다. </p>
          <p contents-hash="22f37518bbd6a8767b91c1414f5afefd811dd6ccfdb48f29399051114cc585da" dmcf-pid="tqf0tR2uT6" dmcf-ptype="general">AI가 새로운 정보를 찾아내는 능력도 진화하면서 사용자와 대화의 맥락 군데군데 유용한 KV 캐시도 많이 만들어놓을 겁니다.  </p>
          <p contents-hash="25919c57659534ee81ec07517bb67d1c9b01e5d84b87e1850af9c0a5e95fe515" dmcf-pid="FB4pFeV7v8" dmcf-ptype="general">이렇게 KV캐시가 폭발적으로 늘어나면서 엔비디아는 GPU 교통정리도 했습니다. KV캐시를 폭발적으로 생성하는 GPU, 이 KV캐시를 쓰는 GPU로 구획을 나누기도 했는데요. 그런데 막상 이걸 저장해둘 수납장은 부족했습니다.</p>
          <p contents-hash="a99b4c60db821fa1e9ef031f7d7a238f1e931e19de325ed463bf4d704bdefe96" dmcf-pid="3JNQ8rgRT4" dmcf-ptype="general">물론 서버 안에 메모리 많이 있죠. GPU 옆의 HBM→안되면 D램 모듈→진짜로 더 안되면 서버에 있는 SSD까지 동원합니다. 그런데 젠슨 황 CEO가 가만 보니 이 구조로는 앞으로 추론 시대를 대응하기가 매우 힘들다는 생각을 한 것 같습니다. 그래서 CES에서 이 검은 색깔 상자를 내놓았습니다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="296eed9b21666d50d0902302889444b95be208ee4a1881b39798524108585391" dmcf-pid="0ijx6maelf" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="젠슨황 엔비디아 CEO가 CES 2026에서 ICMS를 소개하고 있습니다. 사진제공=엔비디아 유튜브 갈무리" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152330080lzia.jpg" data-org-width="1058" dmcf-mid="ztUHWfu5Wm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152330080lzia.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            젠슨황 엔비디아 CEO가 CES 2026에서 ICMS를 소개하고 있습니다. 사진제공=엔비디아 유튜브 갈무리
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="f91f31889ea04870de38f0a195bdfe3ef5c6d3c5faac1de29210ef39b3f14cf5" dmcf-pid="pnAMPsNdhV" dmcf-ptype="general">
           <br> 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="a23f21cdbb64fc35099e257d10c6b7298c2368b7faddc1ae75814de5ffa2af74" dmcf-pid="ULcRQOjJS2" dmcf-ptype="line">
          <div contents-hash="b12c3e66560e290b3467ba8c7d67e13bdbc7fc7d7af86c61443e1999239e4204" dmcf-pid="uokexIAiT9" dmcf-ptype="general">
           <strong>DPU+초고용량 SSD = KV캐시 저장 전담팀</strong>
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="4c9bac15c8379188336af05a7025e22b5bf4142a7e809b9836e649d673459c40" dmcf-pid="7gEdMCcnWK" dmcf-ptype="line">
          <div contents-hash="be96145618f023bde79d6a8cb2825877d313d0a45f187c5a3282349007f67f7a" dmcf-pid="zaDJRhkLSb" dmcf-ptype="general">
           <br>이 검은 색깔 서버는 '추론 맥락 메모리 플랫폼'입니다. 줄여서 ICMS라고 부릅니다. 스펙을 좀더 뜯어보겠습니다.
          </div>
          <p contents-hash="c8a8ca433c9215a11d6e552bc34b0df51519bb435fb44acb54fb8dd5ad81b5c1" dmcf-pid="qNwielEoSB" dmcf-ptype="general">우선 ICMS를 이끄는 장치로 DPU가 있습니다. DPU는 데이터처리장치(Data Processing Unit)인데요. 독자님들께서 GPU·CPU는 상당히 익숙하시죠. 그런데 서버 안엔 숨은 공신 DPU 역할도 볼만 합니다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="53b6efdb798383f73ed37e75b9304c06643f54d5020a79680819ca10461ef22d" dmcf-pid="BjrndSDgCq" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="젠슨황 엔비디아 CEO가 소개한 블루필드-4 DPU. 사진제공=엔비디아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152331310dvmi.jpg" data-org-width="1070" dmcf-mid="qd4LJvwavr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152331310dvmi.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            젠슨황 엔비디아 CEO가 소개한 블루필드-4 DPU. 사진제공=엔비디아
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d8e190a03687fe7f61c20d5532998c0da40a2301e97c0541de437b034c057fb9" dmcf-pid="bAmLJvwahz" dmcf-ptype="general">DPU는 군대로 치면 행정보급관입니다. CPU가 중대장이라면 GPU는 연산 특공대죠. DPU는 CPU가 적절한 판단을 하고, GPU가 공격에 전념할 수 있도록 탄약과 식사 추진을 책임지고 통신·이동까지 담당합니다.</p>
          <p contents-hash="34a9a15894594c22bb7be962eff9bd46b01aebe6bfd57a6847fbbb7250b14ae5" dmcf-pid="KcsoiTrNl7" dmcf-ptype="general">엔비디아의 <strong>새로운 DPU인 '블루필드-4'가 새로운 임무를 받은 곳이 ICMS</strong>입니다. 이제 ICMS 플랫폼을 좀 더 자세히 살펴볼까요. 이 랙에는 총 16개의 SSD 트레이가 있습니다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fef3005721a1a2474cd71bf6e4726ae8b3c4fcf874f6aae175ae6c06b9e18b4a" dmcf-pid="9kOgnymjyu" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사진=엔비디아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152332539ynpn.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="B22JRhkLhw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152332539ynpn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            사진=엔비디아
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="da8b13df12b90edc22fc21128f779c23641ebe4676a4556aec6012d99f7d3b1a" dmcf-pid="2EIaLWsASU" dmcf-ptype="general">한 개의 트레이에는 4개의 DPU가 있습니다. DPU 하나당 150TB의 SSD를 관리합니다. 그러니까 한 트레이에는 총 600TB의 캐시용 SSD가 있는 거죠.</p>
          <p contents-hash="bbb37be2a7c0a757d00c87305a71940f9263d45b437b0e08e03d316c86e501f7" dmcf-pid="VDCNoYOchp" dmcf-ptype="general">이건 꽤 큰 저장 용량입니다. 비교를 해볼까요. 블랙웰 GPU 서버에서, SSD를 놓는 곳에 KV캐시를 극대화하기 위해 범용의 3.84TB짜리 캐시 SSD 8개를 꽂는다고 가정해보면요. 서버 당 30.72TB SSD가 배치되는 거니까, 18개 서버가 모인 한 개 GPU 랙에는 552.96TB SSD 용량이 있다는 뜻입니다.</p>
          <p contents-hash="2d5c48b84272d070497281f9230287abee0da66dc10caf4d856240a6a4051011" dmcf-pid="fwhjgGIkl0" dmcf-ptype="general">그러니까 ICMS의 한 개 트레이가 GPU '랙'에 들어가는 캐시 SSD 용량을 넘어설 수도 있다는 뜻입니다. 한 개 랙에 있는 SSD의 양은 총 600TBX16이니까, 9600TB입니다. 베라루빈의 풀 세트인 8개 GPU 랙 SSD 용량(4423.68TB, 552.96x8)의 두배를 상회하죠. </p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c8dae3d4d08a00d96716756dcba7f4c5e7ca8fb00fd49107c2a89c661741feed" dmcf-pid="4xnf9cJ6W3" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사진제공=엔비디아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152333780ltgq.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="btqx6maeCD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152333780ltgq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            사진제공=엔비디아
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="8f9aa0473970a07213e81fbedceaa792403fb5d0056886e76eed40abe0c53f01" dmcf-pid="8ML42kiPSF" dmcf-ptype="general">젠슨 황은 CES 발표에서 "기존 GPU 대당 메모리 용량은 1TB였으나, 이 플랫폼으로 인해 16TB의 저장용량을 더 가지게 된 셈"이라고 말했습니다.</p>
          <p contents-hash="9a35cfb9bca76115c6abb513fa90177406f82509bad3f733017c5eb07a41b2a8" dmcf-pid="6Ro8VEnQlt" dmcf-ptype="general">그의 말을 역산해보면 진짜 그런가 싶습니다. 베라루빈 플랫폼 풀 세트가 8개 GPU 랙으로 구성돼 있죠. 한 개 랙은 72개 GPU로 구성돼 있으니 576 장. ICMS의 총 용량인 9600TB을 576 장으로 나누면 대략 16.7TB가 나옵니다.</p>
          <p contents-hash="8be05a88e675dc39cd70219e99ed11d522e72ec308c1200915fac9c60f09289c" dmcf-pid="Peg6fDLxy1" dmcf-ptype="general">물론 서버와 떨어진 물리적 거리감, SSD 속도에 대한 우려도 있지만 블루필드4 성능 개선으로 완화했습니다. 젠슨 황 CEO는 "기존과 동일한 KV캐시 전송 속도인 초당 200GB를 구현했다"고 설명했습니다. </p>
          <div contents-hash="6cf1c58b3720c82037d1ff00b365f2da86fbd1e2b140511b2cd4107d705bcaf3" dmcf-pid="QdaP4woMS5" dmcf-ptype="general">
           또한 기존 GPU 서버에서 <strong>네트워크 병목으로 7.68TB, 15.36TB 등 고용량의 SSD 제품이 있어도 제대로 활용하지 못했던 문제가 있었는데, 이번에 DPU 기반으로 네트워크를 크게 개선하면서 만회하려</strong>는 느낌입니다.
           <br> 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="440815a711dbc544eecb9cabbf0bc5607407580df27f3a79446dda9440c1ad17" dmcf-pid="xJNQ8rgRCZ" dmcf-ptype="line">
          <div contents-hash="54f082c1cdb42248085d48f5925f3a7916cfd7b614bd9ce01e6ea0c436cb13b5" dmcf-pid="yX0TlbFYCX" dmcf-ptype="general">
           <strong>'쩌리' 취급 낸드도 황금기 오나</strong>
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="42c8428a6cb5ca2caa7c49afd1e487c1f73a44ed7a9dbda144954787219bfa7b" dmcf-pid="WZpySK3GhH" dmcf-ptype="line">
          <div contents-hash="7778ae02109078ab243beb8f943e852ad66d832eb615edad913e875e93d522fc" dmcf-pid="Y5UWv90HTG" dmcf-ptype="general">
           <br>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f692682741a236545e16fbe438c5a1e343e1649f50a32a31f0bd3dcf8dbbd5fd" dmcf-pid="G1uYT2pXSY" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사진제공=엔비디아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152335026kygn.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="KM0TlbFYWE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152335026kygn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            사진제공=엔비디아
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="4573e14a10058d495adfb9b114ab79449000a60528f8bd686d39bb315ffaa18c" dmcf-pid="Ht7GyVUZWW" dmcf-ptype="general">
           <br> 엔비디아는 이 플랫폼을 메모리 그룹에서 3.5그룹으로 나눴습니다. 1그룹은 HBM→2그룹은 D램 모듈 →3그룹은 서버 내 로컬 SSD → 4그룹은 서버 외에 있는 스토리지였는데요.
          </div>
          <p contents-hash="fe6364e37097039582db0b2dea6a6e688b2d506e575cb2e904d7fda620432abc" dmcf-pid="XFzHWfu5Cy" dmcf-ptype="general">이 3그룹과 4그룹 사이에서 오묘하게 움직이는 이 영역을 ICMS가 파고든거죠. D램처럼 비싸거나 전력을 많이 먹는 것도 아니요, 속도는 하드디스크보다 빠르고 용량도 큰데다 전원이 꺼져도 정보가 날아가지 않는 SSD(feat.성능 짱짱한 DPU)가 딱이라는 겁니다. </p>
          <p contents-hash="92a92a783a7d6a90ada920cf1ee58dfec53e8c2b9d8d4b5b278ac9cc473befba" dmcf-pid="Z3qXY471CT" dmcf-ptype="general">이 플랫폼이 삼성전자·SK하이닉스에게 좋은 기회가 되는 것은 분명합니다. 랙 하나만 9600TB가 추가됐으니까, 비트로만 따지면 기존 엔비디아 랙보다 몇 배의 낸드를 더 얹어 팔 수 있다는 계산이 나오죠. 더군다나 이 제품을 기획한 회사는 세계 모든 AI 회사들이 러브콜을 보내는 엔비디아니까 기회는 더 커집니다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b45f28e944eeeacfe81180168bae3acd720b4b642a62b7829c8b2bb8dd3b8475" dmcf-pid="50BZG8ztlv" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="삼성전자의 서버용 SSD. AI 시대 개막에도 빛을 못봤던 낸드플래시와 SSD 가격이 올 1분기 급증할 것이라는 전망도 곳곳에서 나옵니다. 사진제공=삼성전자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152336316jdhr.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="9EiVKAd8vk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/24/ked/20260124152336316jdhr.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            삼성전자의 서버용 SSD. AI 시대 개막에도 빛을 못봤던 낸드플래시와 SSD 가격이 올 1분기 급증할 것이라는 전망도 곳곳에서 나옵니다. 사진제공=삼성전자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="bd0af32d43013a6875b9786d0eaeb33c19de0d32e71df21f7dbc6c65c534919d" dmcf-pid="1b8U3dfzlS" dmcf-ptype="general">지난 3년간  낸드와 SSD는 AI 시장이 무럭무럭 커졌어도 주목을 많이 못받았습니다. 효자 역할을 톡톡히 했던 HBM보다 쓰임새가 덜하다는 이유였는데요.</p>
          <p contents-hash="6a1097fe3382c3e1494381116b8ddf02c40f08933a0de7a0c4bba30a7d823c58" dmcf-pid="tK6u0J4qWl" dmcf-ptype="general">ICMS를 시작으로 엔비디아는 SSD의 활용도를 더 극대화하는 프로젝트도 준비중입니다. '스토리지 넥스트', 일명 SCADA(Scaled Accelerated Data Access)의 일환이기도 합니다.</p>
          <p contents-hash="eb6eb67a92748945ac6c6b39479b819ab1cd9910b09e41c583035e923aec7f6c" dmcf-pid="F9P7pi8Byh" dmcf-ptype="general">지금처럼 AI 연산을 하는 GPU가 CPU같은 제어 장치를 거치지 않고 곧바로 낸드플래시(SSD)에 접근해서 각종 데이터를 가져오는 형태입니다. GPU-SSD 사이에 있던 병목 지점을 제거해버리겠다는 과감한 아이디어죠.</p>
          <p contents-hash="d5b39be601fa1b6ed2cb2a1e029ee1f0e4342c01901e75b3fa6fb84de343b219" dmcf-pid="32QzUn6bSC" dmcf-ptype="general">SK하이닉스도 이에 대응하는 AI-N P 개발을 공식화했습니다. 김천성 SK하이닉스 부사장은 "SK하이닉스는 'AI-N P'라는 이름 아래 엔비디아와 사전실험(PoC)을 열심히 진행 중"이라고 밝히기도 했습니다.</p>
          <p contents-hash="31a1f310a211a8419c604a4c5e992c1927dfd60ce1b3beb6f1f20f3f8705ed9a" dmcf-pid="0VxquLPKWI" dmcf-ptype="general">그는 "올해 말 정도에 PCIe 6세대 기반으로 2500만 IOPS(초당 입출력 수행 능력) 정도를 지원하는 스토리지 시제품이 나올 것 같다"며 "2027년 말이면 1억 IOPS까지 지원하는 제품을 만들 수 있을 것"이라고 설명했습니다. 2500만 IOPS면 현존 SSD 속도의 10배 이상입니다. </p>
          <p contents-hash="3f3adc18d0462ae7ebf062b24216b4f23ec46f6c594b8deabf4bd3cba2aa1b9c" dmcf-pid="pfMB7oQ9yO" dmcf-ptype="general">향후 삼성전자, SK하이닉스가 엔비디아의 청사진, 또 이 프로젝트로 인해 발생할 수 있는 낸드 전성시대에 어떻게 대응해 나갈지 지켜보면서 오늘 글 마칩니다. 주말 잘 보내세요!</p>
          <p contents-hash="0dc9d922d1205ce3e994befda628b91a6117cea0b8aff1bdd6e9325418619236" dmcf-pid="U4Rbzgx2hs" dmcf-ptype="general">강해령 기자 hr.kang@hankyung.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 한국경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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