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[IT뉴스]삼성전자 '생각하는 메모리' vs SK하이닉스 '식히는 HBM'[핫칩스 2026]

온카뱅크관리자

2026-08-27 14:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">삼성, 세계 첫 LPDDR5X-PIM 개발...스마트폰·PC AI 공략<br>SK하이닉스, HBM 내부에 냉각 통로…'ICE'로 열저항 30%↓</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="WQ3t4I9USc">
          <p contents-hash="a6915e210d9dff17d40f488ff07c67ef92dbee8b072f752f6f88ff85c76f866d" dmcf-pid="Yx0F8C2ulA" dmcf-ptype="general">[아이뉴스24 권서아 기자] 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리 기술 경쟁에 속도를 내고 있다. 삼성전자는 메모리가 연산 일부를 직접 처리하는 '메모리 내 연산(PIM)'을, SK하이닉스는 고대역폭 메모리(HBM) 내부의 열을 빼내는 'iHBM(ICE-HBM)'을 앞세웠다.</p>
          <p contents-hash="83504f0e7479dc433b5a2d80a6bf4faa6a64929a84d0749fa17ccc3bea1f822a" dmcf-pid="GMp36hV7Sj" dmcf-ptype="general">AI 모델이 고도화되면서 메모리에는 더 많은 데이터를 빠르게 처리하면서도 전력 소모와 발열을 낮춰야 한다는 과제가 주어지고 있다. 양사는 서로 다른 방식으로 이 문제를 해결하며 차세대 AI 메모리 시장을 겨냥하고 있다.</p>
          <p contents-hash="7962374be755342c86fe0e7ca39219ce6a105ba836d8eb0720258dd9f2db8039" dmcf-pid="HRU0PlfzCN" dmcf-ptype="general">양사는 지난 23~25일(현지시간) 미국 스탠퍼드대에서 열린 '핫칩스 2026'에서 이 같은 기술을 공개했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0611b92e68886592e380dd63dfd75151b9cb728a6d680bdcbfe9ad55016206ec" dmcf-pid="XeupQS4qya" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="삼성전자의 LPDDR5X-PIM 개념도. XPU(CPU·GPU·NPU 등 연산 프로세서)와 데이터를 주고받는 기존 메모리와 달리 PIM은 메모리 내부에서 일부 연산을 직접 처리한다. [사진=삼성전자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/27/inews24/20260827140108860otbl.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="K1idmBEohl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/27/inews24/20260827140108860otbl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            삼성전자의 LPDDR5X-PIM 개념도. XPU(CPU·GPU·NPU 등 연산 프로세서)와 데이터를 주고받는 기존 메모리와 달리 PIM은 메모리 내부에서 일부 연산을 직접 처리한다. [사진=삼성전자]
           </figcaption>
          </figure>
          <h3 contents-hash="4d182f6cc9da978ffccc0da9c1fc37e18d8e109f66bd703998d44be500f14ea8" dmcf-pid="Zd7Uxv8Byg" dmcf-ptype="h3">삼성, 세계 첫 LPDDR5X-PIM…메모리가 직접 연산</h3>
          <p contents-hash="a14e15eb677dd0301e78b50376809ee061d676b3a02e3a1e90997b5c121ff1ec" dmcf-pid="5JzuMT6bvo" dmcf-ptype="general">삼성전자는 세계 최초로 개발한 '저전력 D램(LPDDR)5X-PIM'의 구조와 AI 추론 성능을 공개했다. PIM은 데이터를 저장하던 메모리에 연산 기능까지 넣은 기술이다.</p>
          <p contents-hash="b8eb399890338317fa04b86d555e8edc6d9d73765c47dcc02d1a054b84c77cc2" dmcf-pid="1iq7RyPKvL" dmcf-ptype="general">기존에는 메모리에 있는 데이터를 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)로 보내 계산한 뒤 다시 메모리로 가져와야 한다. 이 과정에서 데이터가 계속 오가면서 처리 시간이 늘고 전력 소모도 커진다.</p>
          <p contents-hash="a61fb518014d16d07bdc5f10e11efd449ed13c03126c45f495981e2d23aadf7e" dmcf-pid="tseMD7Aiyn" dmcf-ptype="general">PIM은 이 가운데 비교적 단순한 연산을 메모리 내부에서 직접 처리한다. CPU나 GPU로 데이터를 보내는 과정을 줄여 데이터 이동에 드는 시간과 전력 소모를 낮추는 것이 핵심이다.</p>
          <p contents-hash="f72006871b7ff9bf938a53a66e436cfed30dedb28a3a174fa8c6c2126ef2c31f" dmcf-pid="FOdRwzcnCi" dmcf-ptype="general">특히 스마트폰·PC처럼 기기 안에서 AI가 작동하는 '기기내장형(온디바이스) AI'와 추론 작업에 적합하다. 삼성전자가 AI 모델을 이용해 시험한 결과 LPDDR5X-PIM은 기존 LPDDR5X보다 데이터 처리 속도가 약 2배 빨라지고 초당 토큰(AI의 최소 문장 처리 단위) 처리량은 약 3배 늘었다.</p>
          <p contents-hash="b3db76dfaa8741437fc10b47bb3530bc47980152456a9c46bc8a0e5b9f88f374" dmcf-pid="3IJerqkLlJ" dmcf-ptype="general">AI 시장이 대규모 모델을 만드는 '학습'에서 실제 서비스를 제공하는 '추론'으로 넓어지면서 삼성전자는 HBM뿐 아니라 저전력 메모리에도 연산 기능을 넣는 전략을 확대하고 있다.</p>
          <h3 contents-hash="d4d9972daa86cbc07a9cb00c6125f09cd0ea4b3827165e548460464a448fae75" dmcf-pid="0CidmBEohd" dmcf-ptype="h3">SK하이닉스, HBM 안에 'ICE'…뜨거운 곳 바로 식혀</h3>
          <p contents-hash="f3bfdc3e8a69acdbb9678cade06569fab01b9dcc6c29f9e1103d3132f461a838" dmcf-pid="phnJsbDgSe" dmcf-ptype="general">SK하이닉스의 과제는 HBM을 더 높이 쌓을수록 심해지는 발열이다. HBM은 여러 장의 D램을 수직으로 쌓아 용량과 데이터 처리 속도를 높이는데, 16단을 넘어 20단 이상으로 높아질수록 내부 열을 밖으로 빼내기가 어려워진다.</p>
          <p contents-hash="b7b010b05662de1a1a5b2e348e0b0632196eb905e4b7c55d6940bbd1b195369f" dmcf-pid="UlLiOKwahR" dmcf-ptype="general">해법 중 하나가 SK하이닉스가 지난 5월 처음 공개한 'iHBM'이다. HBM 내부에서 열이 집중되는 곳에 '일체형 냉각 요소(ICE)'를 넣어 열이 빠져나갈 별도의 통로를 만드는 방식이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0f5cdbb0f73940d507b6d2fc2b94ce392999ff144d94943218902239ef694ca8" dmcf-pid="uSonI9rNWM" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="SK하이닉스 'iHBM 설루션' 개념도. AI 연산칩(SoC)과 HBM 사이의 데이터 통신을 담당하는 D2D PHY(칩 간 데이터를 주고받는 입출력 회로) 주변에 ICE를 넣어, 열이 몰리는 지점의 열을 위쪽 냉각판으로 빼내는 구조다. [사진=SK하이닉스]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/27/inews24/20260827140110184kpgh.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="yXp36hV7yk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/27/inews24/20260827140110184kpgh.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            SK하이닉스 'iHBM 설루션' 개념도. AI 연산칩(SoC)과 HBM 사이의 데이터 통신을 담당하는 D2D PHY(칩 간 데이터를 주고받는 입출력 회로) 주변에 ICE를 넣어, 열이 몰리는 지점의 열을 위쪽 냉각판으로 빼내는 구조다. [사진=SK하이닉스]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="8b3096fb35bf40b25ef16c2a649acedc7235b69e66bb87df29de9e63eb4d59ff" dmcf-pid="7vgLC2mjlx" dmcf-ptype="general">ICE는 전기는 통하지 않으면서 열은 잘 전달하는 소재를 활용한다. 칩 전체를 식히는 대신 열이 몰리는 지점을 직접 식히는 셈이다. SK하이닉스는 이를 통해 HBM의 열저항을 기존보다 30% 이상 낮출 수 있다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="59d4709f0433579e617b42dd70ab0cde4950f1de4d6e8f11ff0ccd29d7031d4a" dmcf-pid="zTaohVsAyQ" dmcf-ptype="general">HBM을 더 촘촘하게 쌓기 위한 '하이브리드 본딩(Hybrid Bonding)'도 제시했다. 기존처럼 칩 사이에 범프(미세한 돌기)를 두는 대신 구리(Cu) 배선과 절연층을 직접 붙여 칩 사이 간격을 줄이는 기술이다.</p>
          <p contents-hash="50bfb6858f20e0509a7b3075ea30a4ccf76bd2c07285311566116cb2fdde3319" dmcf-pid="qyNglfOcyP" dmcf-ptype="general">칩 사이가 가까워지면 같은 높이 안에 더 많은 D램을 쌓을 수 있고 신호 이동 거리도 줄어든다. SK하이닉스는 이를 16단을 넘어 20단 이상 초고층 HBM을 구현하기 위한 핵심 기술로 보고 있다.</p>
          <p contents-hash="afd38b80c11a6c09d2f6a9238fbeb7929d794c17997d871851529fc1ffa72d82" dmcf-pid="B3Om5JGhy6" dmcf-ptype="general">결국 차세대 HBM 경쟁의 핵심은 단순히 메모리 용량을 늘리는 데 그치지 않는다. 더 높게 쌓으면서도 빠르게 데이터를 주고받고, 발생하는 열을 안정적으로 제어하는 패키징 기술까지 확보해야 한다.</p>
          <p contents-hash="c0a457f41e62b922ea082ef042fc7fadaf64fa635735ac03616dfe6b0e66ac85" dmcf-pid="b0Is1iHly8" dmcf-ptype="general">삼성전자가 메모리 자체에 연산 기능을 넣어 데이터 이동을 줄이는 방향에 집중한다면, SK하이닉스는 HBM을 더 높게 쌓으면서도 안정적으로 작동하도록 패키징·본딩·열관리 기술을 고도화하는 방향에 무게를 두고 있다.</p>
          <p contents-hash="3b92aaf0aae5290b1b13f6f0e1a495e10cfe03c6a72ed5a687f7627a9d7a832c" dmcf-pid="KpCOtnXSv4" dmcf-ptype="general">AI 가속기의 성능이 높아질수록 메모리 역시 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리하면서 전력과 발열을 동시에 관리해야 하는 만큼, 양사의 기술 경쟁도 메모리 성능을 넘어 '연산 효율'과 '패키징 기술'을 둘러싼 경쟁으로 확대될 전망이다.</p>
          <address contents-hash="fb06499d7f3060d7b7d36cf0c0220b762282260cd4545f74f2658927fe4d884f" dmcf-pid="9UhIFLZvWf" dmcf-ptype="general">/권서아 기자<a href="mailto:seoahkwon@inews24.com" target="_blank">(seoahkwon@inews24.com)</a>
</address>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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