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[IT뉴스]삼성전자, AI 심장부 손댄다···'코어팀'으로 백엔드 전선 확장

온카뱅크관리자

2026-10-22 13:27:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> D램·낸드 신제품 전담 코어팀 신설 메모리에 연산회로 넣는 PIM 부상 LPDDR5X-PIM 실증 이어 확장 AI 커널 구조 바꾸는 메모리 경쟁 
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 <img alt="삼성전자가 선보인 LPDDR5X-PIM 반도체와 기술 구조 전시물. 메모리 내부에 연산 기능을 탑재해 데이터 이동을 줄이고 AI 처리속도와 전력효율을 높이는 기술이다. 삼성전자는 차세대 D램 개발을 전담할 코어팀을 신설하며 메모리 설계 역량 강화에 나섰다. /김성하 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/552814-8XPEppr/20261022132333743qlfr.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="B4BgREqFXA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/552814-8XPEppr/20261022132333743qlfr.jpg" width="658">
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 삼성전자가 선보인 LPDDR5X-PIM 반도체와 기술 구조 전시물. 메모리 내부에 연산 기능을 탑재해 데이터 이동을 줄이고 AI 처리속도와 전력효율을 높이는 기술이다. 삼성전자는 차세대 D램 개발을 전담할 코어팀을 신설하며 메모리 설계 역량 강화에 나섰다. /김성하 기자
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 삼성전자가 인공지능(AI) 반도체의 심장부 조직을 다시 짠다. 반도체연구소에 신제품 개발 전담 '코어팀'을 신설하고 연구소 인력을 메모리사업부의 성과 체계와 직접 연결했다. 주목할 부분은 메모리 내부 연산 기술이다. 데이터를 저장하던 D램에 연산회로를 넣으면 AI가 계산하는 위치 자체가 달라진다. 그래픽처리장치(GPU)와 메모리 사이에서 데이터를 반복적으로 옮기던 구조를 바꾸는 기술이다.
 22일 반도체업계 등에 따르면 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문은 송재혁 최고기술책임자(CTO)가 이끄는 반도체연구소에 D램·낸드플래시 신제품 개발 전담 조직인 코어팀을 신설했다. 연구소 소속 인력은 메모리사업부와 공동으로 신제품을 개발하며 사전에 설정한 목표를 달성하면 사업부와 동일한 기준의 성과급을 받는다. 기존 반도체연구소 등 공통조직의 성과급은 메모리사업부의 약 70% 수준으로 책정돼 있었다.
 AI 커널(Kernel)은 행렬곱과 어텐션 등 인공지능 모델의 연산을 실제 반도체에서 실행하는 프로그램이다. 일반적인 GPU 연산에서는 메모리에 저장된 데이터를 연산장치로 가져와 계산하고 결과를 다시 저장한다. 이 과정에서 데이터 이동에 시간과 전력이 소모된다.
 삼성전자가 개발하는 프로세싱인메모리(PIM)는 이러한 구조를 바꾼다. D램의 메모리 뱅크 내부 또는 인접한 회로에 연산 기능을 배치해 데이터가 저장된 위치에서 일부 계산을 수행한다. 메모리와 GPU 사이의 데이터 왕복을 줄여 AI 처리속도와 전력효율을 높이는 방식이다.
 대표적인 연산은 행렬과 벡터의 곱셈이다. AI 모델의 가중치를 메모리에 저장한 상태에서 연산을 수행하면 같은 데이터를 외부 연산장치로 반복 전송하는 비용을 줄일 수 있다. 모든 AI 연산을 메모리 내부에서 처리하는 구조는 아니며, PIM에 적합한 연산을 분리해 실행하는 방식이다.
 이러한 변화는 AI 커널의 설계에도 영향을 미친다. GPU에서 실행하던 연산 가운데 일부를 메모리 내부 연산으로 배치하려면 컴파일러와 실행환경이 새로운 명령과 데이터 배치 방식을 지원해야 한다. 메모리 반도체가 계산에 참여하면서 AI 실행 백엔드의 설계 범위도 넓어지는 것이다.
 D램이 직접 계산하면 실행 위치 바껴 삼성 LPDDR-PIM, 모바일 AI로 확장
 삼성전자는 이미 LPDDR 계열 메모리에 연산 기능을 결합하는 기술을 개발하고 있다. LPDDR은 스마트폰과 태블릿 등 모바일 기기에 사용하는 저전력 D램이다. 삼성전자는 LPDDR5X-PIM 실증을 통해 모바일 메모리에서 AI 추론을 수행하는 구조를 공개했고, LPDDR6-PIM으로 기술을 확장하는 방향도 제시했다.
 공개된 LPDDR5X-PIM 실증 결과에서는 라마 3.1 8B 모델의 처리시간이 12.3초에서 5.4초로 줄고 초당 토큰 처리량은 27개에서 81.3개로 증가했다. 특정 실험 환경에서 PIM이 AI 추론의 데이터 이동 부담을 얼마나 줄일 수 있는지 보여주는 수치다.
 모바일 기기에서는 이러한 변화가 중요하다. 스마트폰은 데이터센터 GPU처럼 많은 전력을 사용할 수 없다. 메모리와 연산장치 사이에서 데이터를 이동시키는 데 소비하는 전력도 제한된 배터리 용량 안에서 관리해야 한다. D램이 일부 연산을 직접 수행하면 모바일 AI의 전력 소모와 응답시간을 줄일 수 있다.
 삼성전자는 차세대 LPDDR6의 모바일 플랫폼 검증도 진행하고 있다. LPDDR6의 플랫폼 검증과 LPDDR6-PIM의 상용화는 별개의 개발 단계다. 갤럭시 스마트폰에 LPDDR6-PIM이 실제 탑재됐는지 역시 공개적으로 확인된 사실과 구분해야 한다.
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 기술적 방향은 분명하다. 스마트폰에서 실행되는 AI 모델이 커질수록 메모리 용량과 대역폭뿐 아니라 데이터를 어디에서 계산하는지가 중요해진다. 삼성전자의 LPDDR-PIM 개발은 모바일 메모리를 AI 연산에 참여시키는 시도다.
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 <img alt="삼성전자가 공개한 PIM(Processing-in-Memory) 기술 발전 과정. 2021년 HBM-PIM 개념검증을 시작으로 2023년 HBM-PIM 클러스터 검증과 저전력 PIM 개념 설계를 거쳐 2026년 LPDDR5X-PIM 제품화 단계로 확장한 흐름을 보여준다. 메모리 내부에서 직접 연산해 데이터 이동을 줄이는 기술이다. /삼성전자 발표자료" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/552814-8XPEppr/20261022132335003xlcv.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="fWNoMkzt1L" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/552814-8XPEppr/20261022132335003xlcv.jpg" width="658">
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 삼성전자가 공개한 PIM(Processing-in-Memory) 기술 발전 과정. 2021년 HBM-PIM 개념검증을 시작으로 2023년 HBM-PIM 클러스터 검증과 저전력 PIM 개념 설계를 거쳐 2026년 LPDDR5X-PIM 제품화 단계로 확장한 흐름을 보여준다. 메모리 내부에서 직접 연산해 데이터 이동을 줄이는 기술이다. /삼성전자 발표자료
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 PIM 제품화 맞닿은 조직 개편
 PIM을 구현하려면 D램의 저장회로와 연산회로를 함께 설계해야 한다. 기존 D램은 셀에 저장된 데이터를 읽고 쓰는 기능을 중심으로 구성된다. PIM은 여기에 연산기와 제어회로, 데이터 전달 경로를 추가한다. 연산 기능이 들어갈 공간과 전력, 발열, 제조 수율을 동시에 고려해야 한다.
 D램 셀의 집적도를 높이는 작업과 연산회로를 배치하는 작업은 서로 영향을 준다. 연산회로가 차지하는 면적이 커지면 저장 용량과 칩 크기에 영향을 미칠 수 있다. 연산 과정에서 발생하는 전력과 열도 메모리의 동작 안정성에 영향을 준다. 소자 구조와 회로 설계, 제조공정을 함께 조정해야 하는 이유다.
 삼성전자의 코어팀은 반도체연구소에서 진행하는 차세대 D램·낸드 개발을 메모리사업부의 제품 개발과 직접 연결한다. 연구소 인력이 사업부와 같은 목표를 공유하고 개발 성과에 따라 동일한 기준의 보상을 받도록 했다.
 PIM처럼 기존 메모리 구조를 변경하는 기술에서는 연구개발과 제품화 조직의 협업이 중요하다. 연산회로를 추가한 D램이 실제 제품으로 생산되려면 성능 검증과 제조 수율 확보, 고객사의 시스템 적용까지 이어져야 한다.
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 현재 코어팀이 PIM 개발을 직접 담당하는지는 확인되지 않았다. 이번 조직 개편의 의미는 삼성전자가 차세대 메모리의 설계와 제품화를 연결하는 체계를 강화했다는 데 있다. PIM 개발 역시 이러한 연구·양산 협업이 필요한 기술 영역이다.
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 <img alt="2026 SEDEX 삼성전자 부스 내 엣지 AI 기술 전시관에서 관람객들이 온디바이스 최적화 처리와 실시간 출력, 로컬 저장 및 보안 기술을 살펴보고 있다. 엣지 AI는 데이터를 기기 내부에서 처리해 외부 전송을 줄이는 기술이다. /삼성전자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/552814-8XPEppr/20261022132336291pbdf.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="x20tW7EoGR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/552814-8XPEppr/20261022132336291pbdf.jpg" width="658">
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 2026 SEDEX 삼성전자 부스 내 엣지 AI 기술 전시관에서 관람객들이 온디바이스 최적화 처리와 실시간 출력, 로컬 저장 및 보안 기술을 살펴보고 있다. 엣지 AI는 데이터를 기기 내부에서 처리해 외부 전송을 줄이는 기술이다. /삼성전자
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 백엔드 전선, 메모리 내부까지 들어가
 PIM의 등장으로 AI 실행 백엔드의 설계 대상도 달라진다. 기존 GPU 커널은 연산장치 내부의 계산 순서와 메모리 접근 방식을 최적화한다. PIM을 지원하는 시스템에서는 어떤 연산을 GPU에서 수행하고 어떤 연산을 메모리 내부로 보낼지 결정해야 한다.
 컴파일러는 연산을 분할하고 PIM 명령을 생성하며 실행환경은 GPU와 메모리 내부 연산 사이의 데이터 흐름을 관리한다. 메모리 제조사가 제공하는 명령체계와 연산 기능이 소프트웨어의 실행 방식에 영향을 미치는 구조다.
 엔비디아의 CUDA는 GPU에서 AI 커널을 실행하는 소프트웨어 기반이다. PIM이 도입되면 CUDA 커널이 담당하던 연산 일부를 D램 내부로 옮길 수 있다. 컴파일러가 연산을 분할하고 PIM 전용 명령으로 변환하는 백엔드 기술이 필요하다. 
 유현규 KAIST 교수는 여성경제신문에 "이종 연산체계에서 프런트엔드보다 백엔드 구현이 어렵다"고 지적했다. GPU와 PIM은 명령어와 메모리 구조가 달라 연산 분배와 데이터 전송, 동기화 과정에서 성능 손실이 발생할 수 있다. 서로 다른 반도체를 하나의 실행체계로 묶는 백엔드 기술이 핵심 과제다.
 삼성전자는 D램과 HBM, 모바일 LPDDR을 생산하고 파운드리·패키징 사업도 보유하고 있다. HBM-PIM은 데이터센터의 고대역폭 메모리와 연산 기능을 결합하는 방향이고 LPDDR-PIM은 저전력 모바일 환경에서 연산과 저장을 통합하는 방향이다. 두 기술 모두 데이터 이동을 줄이는 데 초점을 맞춘다.
 코어팀 신설은 이러한 기술 경쟁 속에서 이뤄졌다. 실제 개발 범위는 D램·낸드 신제품으로 확인되지만 차세대 메모리 설계의 경쟁 영역은 이미 연산 기능으로 확장되고 있다.
 삼성전자가 AI 반도체의 심장부에 손댄다는 의미는 여기에 있다. D램에 연산회로가 들어가면 메모리는 AI 커널의 실행 장소가 된다. 삼성전자의 다음 과제는 이러한 기술을 양산 가능한 메모리 제품으로 구현하고 GPU·모바일 프로세서의 실행환경과 연결하는 것이다.
 ☞ PIM(Processing-in-Memory) = 메모리 내부 또는 가까운 회로에서 데이터를 직접 연산하는 기술. GPU나 CPU로 데이터를 반복 전송하는 비용을 줄여 특정 AI 연산의 처리속도와 전력효율을 개선한다.
 ☞ 백엔드(Execution Backend) = AI 모델의 연산을 실제 반도체의 명령과 실행 프로그램으로 변환하는 소프트웨어 체계. PIM이 적용되면 GPU뿐 아니라 메모리 내부 연산장치에도 작업을 배분하도록 확장된다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 또는 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정·교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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