반도체는 부품이다. 부품은 그 자체로 쓰이지 못하고 어떤 제품(시스템 혹은 세트) 내에서 사용된다. 시스템이 추구하는 바가 그 부품인 반도체의 탄생과 발전을 가져왔고, 앞으로 나올 새로운 시스템은 반도체의 변화를 요구하고 있다. 본 연재에서는 반도체를 시스템과 연결해 설명하며 과거와 미래, 앞으로의 발전 방향에 관해 7편에 걸쳐 이야기하고자 한다. (필자 주)

반도체 산업은 어떤 이유로 모든 산업 중 가장 중요한 산업이 되었을까? 그것은 반도체가 인류 사회에서 기여하고 있는 역할 때문이다. 반도체는 단순히 하나의 전자 부품이 아니다. 인류가 누리고 있는 발전 속도를 책임지고 있다. 복잡한 도시의 교통 제어, 신속하고 정확한 일기예보, 실감 나는 영화 및 게임 그래픽, 자율주행 자동차의 사물 인식 등 인류의 발전은 정보 처리 속도에 비례한다. 그런데 이러한 속도 증가는 많은 부분 반도체 소자의 성능 향상에 의존하고 있다. PC, 인터넷, 스마트폰, AR(Augmented Reality, 증강 현실), VR(Virtual Reality, 가상 현실) 등 지난 50년간 우리가 갖게 된 전자기기의 모든 신문물은 반도체 소자의 성능 발전으로 속도는 빨라지고 전기를 적게 쓰게 되었기 때문에 가능했다.

존 폰노이만(John Von Neumann)이 제안했던 컴퓨터의 기본 구조는 반도체 산업에 명확한 목표를 제시했다. CPU 기업은 제어와 연산을 빠르게 할 CPU를 만들면 됐다. 메모리 기업은 더 많은 정보를 담을 수 있도록 집적도 높은 메모리 소자를 만들면 됐다. 이 빠른 CPU와 집적도 높은 메모리는 모두 소자 미세화를 통해 달성 가능했다. 이를 통해 고집적화와 저전력도 동시에 달성할 수 있었다. 인류는 반도체 소자 미세화에 의존해 컴퓨팅 속도를 10년에 1,000배씩 증가시켜 왔다.

그러나 무어의 법칙으로 상징되는 소자 미세화는 가까운 미래에 멈출 수밖에 없다. 단위 소자의 크기가 분자 크기에 점점 가까워지고 있기 때문이다. 실제로 그동안 전 산업의 종합적인 R&D를 이끌어 왔던 국제 반도체 기술 로드맵(International Technology Roadmap for Semiconductors, ITRS)은 2015년을 마지막으로 더는 소자 미세화 발전에 관한 로드맵을 만들지 않기로 했다.

‘소자 미세화가 한계에 부딪혀 인류의 연산 속도 발전도 멈추는 것인가’ 하는 의문이 들 수밖에 없다. 절대로 그런 일은 일어나지 않을 것이다. 인류는 반드시 방법을 찾아 발전을 지속할 것이다. 이번 연재에서는 컴퓨팅 속도를 높이기 위해 현재 연구되는 다양한 방향과 새로운 반도체 소자 기술에 관해 이야기해 보고자 한다.

폰노이만 구조의 ‘속도 한계’를 극복하려는 반도체 연구

컴퓨터는 폰노이만 구조(아키텍처)로 이뤄져 있고 그것은 CMOS 기술로 통칭되는 반도체 집적 소자 기술로 구현한 것이다[관련기사]. 원래 CMOS 기술은 로직 기술의 일종을 말하지만, 메모리 소자 기술까지 포함하여 실리콘(Si) MOSFET* 소자를 사용하는 현재의 반도체 집적 소자 기술을 의미하는 용어로 많이 사용된다.

* MOSFET: Metal, Oxide, Semiconductor로 금속 산화막 반도체 구조를 통해 전기가 있는 영역인 전계(Field)의 효과(Effect)를 활용한 트랜지스터

소자 미세화로 성능 향상이 어려운 현실에서 컴퓨팅 속도를 빠르게 할 방법은 MOSFET을 만들고 있는 Si 채널*을 더 성능 좋은 물질로 대체해 트랜지스터를 만드는 것이다. 이 같은 시도는 꽤 오랜 기간 연구됐다. Si의 전하 이동도*는 전자가 1,500㎠/V·s, 홀은 500㎠/V·s 정도가 한계다. 그러므로 이보다 더 큰 전하 이동도를 갖는 물질을 채널로 사용해 전류를 더 많이 흐르게 하려는 시도가 이어졌다.

* 채널: 반도체 내에서 일종의 전자 이동 통로
* 전하 이동도: 전자가 전기장 내에서 얼마나 빨리 움직이는지 나타낸 정도. [길이2/전압·시간] 단위를 가진다.

저마늄(Ge) 채널의 경우 전하 이동도는 4,000㎠/V·s, 홀은 2,000㎠/V·s 정도로 Si 채널보다 크다. 특히 홀의 전하 이동도가 Si 대비 매우 우수하다. 그래서 pMOSFET에 Si 채널 대신 Ge을 사용하려는 연구가 계속됐다. 반면 nMOSFET은 전하 이동도가 매우 큰 3-5족 반도체*(GaAs, InAs 등)로 대체하려는 시도가 이어져 오고 있다.

* 3-5족 반도체: 주기율표상 3족과 5족에 해당하는 원소를 결합한 화합물 반도체

그러나 Ge이나 3-5족 반도체 같은 물질은 MOS(Metal·Oxide·Semiconductor, 금속 산화막 반도체 구조)를 만들었을 때 유전체 산화막과 반도체가 만나는 면에 전기적 결함이 많이 생기고 품질이 좋지 못하다. 실제로 만들었을 때 이론으로 예측한 것보다 소자 성능이 턱없이 떨어지고 심지어 Si보다 나쁜 경우가 많다. 오랜 기간 사용할 때 필요한 신뢰성도 Si 채널에 비해 떨어지는 경우가 많아 사용을 못하고 있다.

이 밖에도 전하 이동도가 수십만으로 알려진 카본 나노 튜브(Carbon Nano Tube)나 그래핀(Graphene)과 같은 2D 물질*을 Si 대신 채널로 사용하려는 시도도 있다. 그러나 카본 나노 튜브의 경우 소자 한 개의 성능은 좋으나, 수백억 개의 소자를 집적하기 위해 소자를 원하는 곳에 정확히 만드는 게 쉽지 않다. 반도체 집적 공정 기술에 적합하지 않은 것이다.

* 2D 물질: 수개의 나노미터 원자가 한 층으로 배열되어 있는 2차원 결정성 물질

카본 나노 튜브와 달리 그래핀은 평면 형태다. 때문에 Si 웨이퍼 위에 옮겨서 사용할 경우 포토리소그래피 등 현재 우리가 사용하는 반도체 집적 공정 기술을 이용해 집적회로를 만들 수 있을 것으로 보였다. 그러나 연구 결과 그래핀으로는 현재 MOSFET과 같은 크기와 성능의 소자를 만드는 것이 쉽지 않은 것으로 밝혀졌다. 물질 특성상 트랜지스터로 제작했을 때 누설 전류를 줄이기 쉽지 않고, 트랜지스터에서 채널의 전류를 외부로 나올 수 있게 해주는 금속 배선과의 접촉 저항도 기존의 Si 채널 대비 큰 약점을 보였다. 다른 2D 반도체들도 비슷한 약점을 보이고 있다.

컴퓨팅 속도를 높이는 또 다른 방법은, MOSFET이 아닌 다른 형태의 스위치 소자를 만들어 사용하는 것이다. 터널 펫(Tunnel FET)*이나 강유전 물질(Ferroelectric Material)*을 MOS의 산화막 대신 적용한 네거티브 커패시턴스 펫(Negative Capacitance FET)과 같은 것이다. 이러한 트랜지스터는 MOSFET보다 빠르거나 저전력이 될 것으로 여겨져 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 노력으로 가져올 수 있는 연산 속도 향상은 제한적일 수밖에 없다.

* 터널 펫(Tunnel FET): MOSFET의 평평한 구조를 터널 모양으로 형성하는 기술
* 강유전 물질(Ferroelectric Material): 외부에서 전기장을 가하지 아니하여도 전기 분극(分極)을 나타내는 물질

폰노이만 자체를 벗어나려는 차세대 컴퓨팅 연구: 뉴로모픽 컴퓨팅

그래서 더 근본적인 변화를 통해 연산 속도 향상의 한계를 극복하려는 시도도 있다. 현재 우리가 사용하는 폰노이만 구조 자체에 변화를 준 컴퓨터를 만들어 사용하는 것이다.

폰노이만 구조의 가장 큰 약점인 폰노이만 병목 현상*을 줄이기 위한 방법도 그중 하나다. 물리적으로 대역폭을 늘리기 위한 3D Integration* 기술부터 같은 대역폭에서 지나는 정보의 양을 줄여주기 위한 PIM(Processing-In-Memory)* 기술[관련기사]까지 다양하다.

* 폰노이만 병목 현상: CPU 처리 속도가 빠를 경우 다음에 처리해야 할 데이터가 메모리에서 도달하지 못해 CPU가 대기하는 상황이 발생하는 현상
* 3D Integration: 서로 다른 칩을 최대한 가까운 위치에 통합, 연산을 위한 데이터 이동 경로를 최소화해 최상의 성능과 효율을 내는 하나의 칩으로 완성하는 것
* PIM(Processing-In-Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 더해 인공지능(AI)과 빅데이터 처리 분야에서 데이터 이동 정체 문제를 풀 수 있는 차세대 지능형 메모리

폰노이만 구조를 벗어나려는 시도로, 최근 가장 열심히 연구되는 분야는 인간의 뇌 신경망 구조를 흉내 낸 ‘뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)’이다. 인간의 뇌는 숫자 계산에서는 컴퓨터 대비 매우 느리나, 컴퓨터를 압도하는 특정 분야가 있다. 사물을 인식하고 판단하는 영역이다.

인간이 고양이와 개를 구별하는 것은 많은 시간이 걸리지 않는다. 그러나 컴퓨터가 폰노이만 구조에서 이것을 구별하는 것은 짧은 시간에 가능하지 않다. 이렇게 인간이 빠르게 구별할 수 있는 것은 매우 오랜 기간 학습을 통해서 고양이와 개의 특징을 파악하고 인간의 두뇌 신경망에 기억하고 있기 때문이다.

이처럼 학습을 통한 인간 두뇌 활동 방식을 모사해 작동하도록 한 것이 인공지능이다. ‘인공신경망(Artificial Neural Network)’을 구성하고 학습을 통해 인식과 판단을 하게 한 것이다.

현재 엔비디아(NVIDIA) 등에서 출시한 인공지능 칩들은 CMOS 기반의 소자와 칩을 이용해 만들어지고 있다. CPU와 GPU를 D램과 같은 메모리 소자와 연결해 구현한 것이다. 학습을 위해 필요한 대용량의 구조화된 데이터를 대역폭이 큰 고성능 메모리 HBM* 등을 통해 GPU에 공급, 병렬 연산을 통해 학습하도록 하고 그 가중치(학습한 데이터) 역시 메모리를 통해 저장하는 형태로 구현됐다. 지금 컴퓨터에서 사용 중인 디지털 방식을 그대로 이용해 두뇌의 활동 방식을 모사한 것이다.

* HBM(High Bandwidth Memory): 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 기존 D램보다 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치, 고성능 제품

인간의 두뇌는 20와트(Watt) 정도의 전력만 소모하는 것으로 알려졌다. 그러면서도 공부를 하고 주변을 살피고 대화를 하는 등 다양한 일을 동시에 할 수 있다. 그러나 우리가 만든 인공지능 칩은 제한된 일만 수행하면서 훨씬 높은 전력을 소모한다. 그래서 현재 연구 방향은 인간 두뇌 신경망의 형태를 그대로 모방하는 쪽으로 향하고 있다. 뇌가 연산하는 활동 방식만 모방한 것이 아니라 하드웨어 자체를 뇌의 구조와 기능을 모사한 전자기기로 만들려는 것이다. 그래서 메모리 사용을 최소화하면서 전력을 아끼고 더 많은 연산 기능을 수행할 수 있도록 연구 중에 있다.

인간 두뇌는 정보를 처리하는 코어 역할의 뉴런과 뉴런 사이를 연결하는 시냅스*로 구성됐다. 뉴런 간에는 스파이크(전기적) 신호를 주고받아 정보를 처리한다. 이때 각 시냅스의 강도는 뉴런에 전달하고자 하는 정보에 따라 세기가 정해진다. 인간의 뇌에는 약 1,000억 개의 뉴런이 있으며 각 뉴런은 약 1,000~10,000개의 시냅스를 통해 다른 뉴런과 연결되어 있다. 그리고 학습을 통해 시냅스가 가지는 강도를 조절해 나간다. 이처럼 인간 두뇌 신경의 뉴런과 시냅스의 기능을 그대로 흉내 내는 전자 소자를 만들어, 정말로 두뇌 신경이 움직이듯 만들려는 것이 뉴로모픽 컴퓨팅이다.

* 시냅스: 신경세포접합부(神經細胞接合部)로, 한 뉴런에서 다른 뉴런으로 신호를 전달하는 연결 지점을 말함. 뉴런의 축삭돌기 말단과 다른 신경세포와 연결되는 부위

이 분야에선 특히 두뇌 움직임에 가까우면서 에너지가 효율적인 스파이킹 신경망(Spiking Neural Networks, SNN)을 구현하기 위한 연구가 진행되고 있다. 뉴런은 CMOS 기반의 회로를 사용하고, 시냅스는 그 특성을 모방한 비휘발성 메모리 소자로 구성해 보려 하고 있다.

여러 단계의 시냅스 강도를 표현하며 시냅스 학습을 실현하기 위해서는 멤리스터(Memristor)가 제격이다. 멤리스터는 메모리(Memory)와 레지스터(Resistor)의 합성어로, 양단에 인가되는 특정 전압 펄스에 따라 저항이 변하는 특성을 가진 소자를 일컫는다. 지난 회에서 소개했던 새로운 메모리를 위한 소자인 ReRAM(Resistive RAM), PCRAM(Phase Change RAM), MRAM(Magneto-Resistance RAM), FeRAM(Ferroelectric RAM) 등이 대표적인 멤리스터 소자다.

현재 이들 소자를 3D 크로스포인트로 연결, 시냅스 어레이(Array)를 만들어 사용하려는 연구가 진행되고 있다. 이 소자들은 양단에 인가되는 전압 패턴에 따라 저항이 선형적(Linear)으로 커지거나(Potentiation) 작아져야(Depreciation) 시스템에 사용 가능하다. 그러나 아직까지 비선형적인 문제가 발생하고, 오랜 시간 저항값을 유지하는 능력(Retention)에도 문제가 있어 이를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있다.

폰노이만 자체를 벗어나려는 차세대 컴퓨팅 연구: 양자 컴퓨팅

논(Non)-폰노이만 구조를 이용한 컴퓨팅이면서 아예 0, 1의 디지털 체계를 벗어난 연구도 진행되고 있다. 원자나 전자처럼 아주 작은 세계에서 일어나는 자연 현상을 설명해 주는 체계인 양자역학을 이용한 ‘양자 컴퓨팅(Quantum Computing)’이 그것이다.

양자역학은 입자이면서 파동이고, 0이면서 1이고, 뭔가 흐릿하고, ‘불확정성의 원리’란 것이 지배하는 모호한 세계다. 그러한 양자역학의 현상을 능동적으로 제어하면서 작동시키는 것을 양자 컴퓨팅이라고 한다. 이와 같이 양자 현상을 구현하는 소자를 큐비트(Qubit)*라고 부른다. 0 또는 1의 신호를 순차로 처리하는 일반적인 반도체 소자와 달리, 0과 1의 중첩된 데이터를 동시에 빠르게 처리한다. 큐비트를 만드는 것은 여러 가지 방법이 있다. 초저온에서 나타나는 초전도 현상*을 이용한 조셉슨(Josephson) 소자*를 활용하는 방법이 대표적이다.

* 큐비트(Qubit): Quantum Bit 줄임말, 양자 컴퓨터 또는 양자 정보의 기본 단위로, 즉 0과 1 두 개의 상태를 가진 양자비트로 양자 컴퓨터의 최소 단위를 말한다.
* 초전도 현상: 특정 물질이 영하 273°C에서 저항이 0이 되며 반자성을 띠는 현상, 이 현상을 통해 소자를 구현하면 경미한 영향에도 변형되는 큐비트를 항구적으로 유지할 수 있다고 알려졌다.
* 조셉슨(Josephson) 소자: 조셉슨 소자는 1962년에 브라이언 조셉슨에 의해 발견됐으며, 초전도체에 의해 만들어진 두 장의 박막 사이에 얇은 절연체를 사이에 끼웠을 때 절연체를 통해서 전류가 흐르는 현상(조셉슨 효과)을 이용하여 만든 스위칭 소자다.

큐비트 기반으로 데이터 처리 속도를 높인 양자 컴퓨터가 제대로 만들어진다면 양자 세계를 시뮬레이션해야 하는 화학, 물리, 제약 등의 분야에서 폰노이만 구조의 컴퓨팅 속도를 월등하게 앞지를 것으로 예상된다. 또한, 현재의 암호 체계를 이루고 있는 소인수를 찾아내는 데 월등한 양자 컴퓨팅은 정보 보안 측면에서도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

이처럼 폰노이만 구조를 벗어나려는 차세대 컴퓨팅 연구는 활발하게 진행되고 있다. 그러나 뉴로모픽 및 양자 컴퓨팅이 완성된다고 해도 현재의 컴퓨팅을 완전히 대체하는 것은 아니다. 논리 연산은 폰노이만 구조의 성능을 넘어설 수 없다. 그러므로 다양한 구조(아키텍처)가 필요에 각자의 영역에서 함께 쓰이는 형태가 될 것이고, 폰노이만 구조의 속도 한계를 극복하기 위한 메모리 반도체 연구도 계속 발전될 것이다

※ 본 칼럼은 반도체에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과 다를 수 있습니다

SK하이닉스는 자사의 서버용 D램 DDR5가 인텔의 CPU에 탑재돼 최고 수준의 성능을 구현해 냈다는 내용의 백서(Whitepaper)*를 인텔과 공동 발행했다고 14일 밝혔다. 이 백서는 SK하이닉스와 인텔 홈페이지를 통해 동시에 공개됐다.

양사는 DDR5 개발 단계부터 긴밀히 협업했고, 지난 8개월간 인텔 4세대 제온 스케일러블 프로세서(4th Gen Intel® Xeon® Scalable Processor, 이하 4세대 제온)*에 DDR5를 탑재해 진행한 성능 검증 결과를 이 백서에 담았다.

최근 서버 업계에서 저전력, 고성능 반도체에 대한 요구가 높아지는 가운데 양사는 최고 수준의 성능과 에너지 효율성을 갖춘 메모리와 CPU로 한층 진화된 데이터센터 시대를 열 것이라고 백서에서 강조했다.

백서에 따르면 인텔 4세대 제온의 경우 3세대 대비 성능 효율이 2.9배 높고, SK하이닉스의 DDR5는 DDR4 대비 전력 사용량이 14.4% 낮았다. 특히 제온이 적용된 서버에서 DDR5는 전력 대비 성능 비율(전성비)이 DDR4와 비교했을 때 정수 계산에서 1.22배, 부동소수점* 계산에서 1.11배 높은 결과를 보였다.

이에 따라 앞으로 서버 기업들은 제온과 DDR5를 활용해 데이터센터를 구축하면 에너지 효율 개선으로 지속가능성을 높이는 효과를 얻게 될 것으로 양사는 내다봤다. 또, 데이터센터 운영의 비용 효율성도 개선돼 고객사가 TCO(총 소유비용)*를 절약할 수 있다고 진단했다.

SK하이닉스 류성수 부사장(DRAM상품기획담당)은 “백서에서 증명된 바와 같이 인텔 CPU와 당사 DDR5가 적용된 서버를 사용하면, 이전 세대보다 더 적은 전력으로 더 빠른 데이터 처리 속도가 구현돼 고객은 데이터센터 성능을 획기적으로 높일 수 있다”며 “특히 생성형 인공지능(Generative AI)과 같이 막대한 양의 데이터를 처리할 경우에 필요한 고용량 D램을 효율적으로 사용할 수 있다”고 밝혔다.

또, 류 부사장은 “상세한 데이터가 담긴 백서를 참고하여 향후 서버 고객들이 비즈니스를 전개하는 데 큰 효과를 얻길 기대한다”고 덧붙였다.

인텔 디미트리오스 지아카스(Dimitrios Ziakas) 메모리 I/O 기술부문 부사장은 “인텔은 4세대 제온 프로세서에서 DDR5 메모리의 성능을 극대화하기 위해 SK하이닉스를 포함한 메모리 업계와 밀접하게 협업하고 있다”며 “이러한 노력을 통해 인텔 프로세서는 높은 에너지 효율성을 갖춘 고성능 데이터센터 시스템 솔루션을 고객에게 제공할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

한편, SK하이닉스는 인텔과의 협력으로 공인된 제품을 통해 서버 시장 공략을 가속화하기로 했다. 회사는 4세대(1a) 및 5세대(1b) DDR5 제품을 주력으로 시장 리더십을 강화하고, 올 하반기 증가세가 예상되는 서버 D램 수요에 맞추며 실적 개선 속도를 높여간다는 계획이다.

[참고] Intel and SK hynix DDR5 Ecosystem 백서 주요 내용

‘대역폭 70%↑, 전력 14.4%↓, 정수 계산 1.59배↑’ 한눈에 보는 백서

백서에는 서버 고객이 DDR5를 채택할 때 참고할 수 있는 테스트 데이터가 세부적으로 담겨 있다. 주요 내용은 제온과 DDR5 메모리를 결합했을 때 구현되는 속도 · 성능 · 전력 소모량 등이다.

우선 서버 대역폭(Bandwidth)*은 DDR4와 DDR5를 동일한 3,200Mbps 속도에서 비교했을 때 20% 증가했고, 실제 DDR5의 동작 속도인 4,800Mbps 속도에서의 서버 대역폭은 DDR4의 최고 동작 속도인 3,200Mbps에서의 대역폭 대비 70% 향상된 것으로 확인*됐다. 이는 DDR5의 설계 구조 개선을 통해 내부 전송 지연 시간을 최소화하고, DDR4 대비 높은 전송 속도를 확보해 전체 서버 대역폭을 확장한 결과다.

또, SK하이닉스는 이번 연구를 통해 DDR5의 전력 소모량이 DDR4와 비교해 14.4% 감소한 사실을 확인했다. 여기에는 HKMG(High-K Metal Gate) 등 신기술이 큰 역할을 했다. HKMG는 전하를 더 많이 저장할 수 있는 물질(High-K)을 D램 트랜지스터 내부 절연막에 사용해 누설 전류를 막고 전하를 축적하는 능력, 즉 정전 용량(Capacitance)을 개선한 차세대 공정을 말한다[관련기사]. 이 기술이 적용된 메모리는 높은 전력 효율을 갖게 된다.

제온의 내장 가속기 또한 긍정적인 연구 결과를 보여줬다. 이 가속기는 이전 세대 대비 와트(watt)당 최대 2.9배의 데이터 처리 성능을 기록, 적은 전력으로 더 많은 데이터를 처리할 수 있게 해준다. 이러한 기술들이 복합 작용하면서 제온과 DDR5는 대역폭 50% 향상, 전력 사용량 14.4% 감소라는 뛰어난 전성비를 달성하게 됐다.

이번 백서를 통해 제온과 DDR5를 결합한 시스템의 연산 성능도 확인할 수 있다. 양사는 벤치마크 전문 프로그램 ‘SPEC CPU 2017’을 활용해 성능 비교를 진행했다.

그 결과 이전 세대 시스템보다 정수(Integer) 계산은 1.59배, 부동소수점(Floating Point) 계산은 1.43배 개선됐다. 소비 전력당 성능도 뛰어났는데 정수 계산에서 1.22배, 부동소수점 계산에서 1.11배 높은 결과를 보였다.

메모리 지연 시간 및 속도 측정 프로그램인 ‘Intel MLC(Intel Memory Latency Checker)’ 검증에서도 성능이 돋보였다. 이전 세대와 비교 시 읽기 성능은 1.4배, 읽기 · 쓰기 성능은 1.51배 증가한 결과가 나타났다.

SK하이닉스가 AI용 초고성능 D램 신제품인 ‘HBM3E’* 개발에 성공하고, 성능 검증 절차를 진행하기 위해 고객사에 샘플을 공급하기 시작했다고 21일 밝혔다.

SK하이닉스는 “당사는 HBM3를 독점적으로 양산해온 경험을 바탕으로 세계 최고 성능이 구현된 확장 버전인 HBM3E를 개발하는 데 성공했다”며 “업계 최대 HBM 공급 경험과 양산 성숙도를 토대로 내년 상반기부터 HBM3E 양산에 들어가 AI용 메모리 시장에서 독보적인 지위를 확고히 하겠다”고 강조했다.

회사에 따르면 이번 HBM3E는 AI용 메모리의 필수 사양인 속도는 물론, 발열 제어, 고객 사용 편의성 등 모든 측면에서 세계 최고 수준을 충족시켰다.

속도 측면에서 HBM3E는 초당 최대 1.15TB(테라바이트) 이상의 데이터를 처리할 수 있다. 이는 FHD(Full-HD)급 영화(5GB = 5기가바이트) 230편 이상 분량의 데이터를 1초 만에 처리하는 수준이다.

이와 함께, SK하이닉스 기술진은 이번 제품에 어드밴스드 MR-MUF* 최신 기술을 적용해 제품의 열 방출 성능을 기존 대비 10% 향상시켰다. HBM3E는 하위 호환성(Backward Compatibility)**도 갖춰, 고객은 HBM3를 염두에 두고 구성한 시스템에서도 설계나 구조 변경 없이 신제품을 적용할 수 있다.

엔비디아 하이퍼스케일, HPC(Hyperscale and HPC) 담당 이안 벅(Ian Buck) 부사장은 “엔비디아는 최선단 가속 컴퓨팅 솔루션즈(Accelerated Computing Solutions)용 HBM을 위해 SK하이닉스와 오랜 기간 협력을 지속해왔다”며 “앞으로도 차세대 AI 컴퓨팅을 선보이고자 HBM3E 분야에서 양사간의 협업이 계속되길 기대한다”고 밝혔다.

SK하이닉스 류성수 부사장(DRAM상품기획담당)은 “당사는 HBM3E를 통해 AI 기술 발전과 함께 각광 받고 있는 HBM 시장에서 제품 라인업의 완성도를 높이며 시장 주도권을 확고히 하게 됐다”며 “앞으로 고부가 제품인 HBM 공급 비중이 계속 높아져 경영실적 반등 흐름이 가속화될 것”이라고 말했다.

SK하이닉스는 자사가 개발한 모바일용 D램 LPDDR5T를 대만 반도체 기업 미디어텍(MediaTek)이 곧 출시할 차세대 모바일 AP*에 적용하기 위한 성능 검증을 마쳤다고 10일 밝혔다.

LPDDR5T는 지난 1월 회사가 개발한 현존 최고속 모바일용 D램으로, 동작 속도는 최고 초당 9.6Gb(기가비트)다. 회사는 제품 성능 검증을 위해 지난 2월 세계적인 모바일 AP 기업인 미디어텍에 샘플을 제공했다.

현재 미디어텍이 출시하는 모바일 AP는 ‘디멘시티 플랫폼(Dimensity Platform)’ 시리즈로, 이번 성능 검증은 플래그십(최상위 모델) 디멘시티 플랫폼이 적용된 모델에서 진행됐다.

미디어텍에 따르면 연내 출시될 차세대 모바일 AP는 모바일 기기 중 가장 빠른 동작 속도인 9.6Gbps 메모리가 적용되는 첫 제품이 된다.

앞서 반도체 업계는 9.6Gbps 동작 속도는 2026년 이후 출시 예정인 LPDDR6에서 구현 가능하다고 내다봤다. 하지만 SK하이닉스는 LPDDR5의 확장 버전인 LPDDR5T가 연내 양산이 시작되면 그 시기를 대폭 앞당기게 된다.

한편, LPDDR5T는 국제반도체표준협의기구(JEDEC, Joint Electron Device Engineering Council)에서 표준화 등재 작업이 진행되고 있으며, 마무리 단계에 있다.

회사는 제품이 표준화되고, 시장 공급이 본격화되면 내년부터 모바일용 D램의 세대교체가 가속화될 것으로 전망하고 있다.

미디어텍 JC 수(JC Hsu) 무선통신사업부 부사장은 “SK하이닉스와의 긴밀한 협업을 통해 미디어텍의 차세대 주력 제품이 한층 높은 수준의 성능을 발휘할 수 있게 됐다”며 “앞으로 고객들은 업그레이드된 미디어텍 제품을 통해 획기적으로 성능이 개선된 디바이스를 경험할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

SK하이닉스 류성수 부사장(DRAM상품기획담당)은 “LPDDR5T의 시장 진출 과정에서 미디어텍과의 파트너십이 큰 역할을 했다”며 “이번 성능 검증을 시작으로 제품 공급 범위를 넓혀 모바일용 D램 시장의 주도권을 더욱 견고히 할 것”이라고 말했다.

반도체는 부품이다. 부품은 그 자체로 쓰이지 못하고 어떤 제품(세트 또는 시스템) 내에서 사용된다. 그 제품이 추구하는 바는 반도체의 탄생과 발전을 가져왔고, 앞으로 나올 새로운 제품은 반도체의 성장과 변화를 요구하고 있다. 본 연재에서는 반도체를 시스템과 연결해 설명하며 과거와 현재, 미래의 발전 방향에 관해 7편에 걸쳐 이야기하고자 한다. (필자 주)

반도체 역사에서 가장 중요한 순간은 언제였을까? 여러 장면이 떠오를 것이다. 1883년 영국 물리학자 마이클 페어데이(Michael Faraday)가 황화은(AgS)에서 반도체라는 물질의 특성을 처음 발견한 순간? 또는 1947년 벨 연구소(Bell Lab) 윌리엄 쇼클리(William Bradford Shockley), 존 바딘(John Bardeen), 월터 브래튼(Walter Brattain) 3인에 의해 처음으로 반도체 기반 트랜지스터가 만들어진 순간?

필자는 반도체 산업에서 가장 중요한 장면으로 ‘반도체 집적회로가 만들어진 순간’을 꼽고 싶다.

집적할수록 무너지는 신뢰성… 숫자의 폭정에 맞닥뜨리다

1947년, 최초로 트랜지스터 반도체 소자가 만들어진 이래 전자 산업은 진공관 소자를 반도체 소자로 바꾸면서 비약적으로 발전했다. 라디오, 텔레비전, 컴퓨터 등 여러 전자제품에는 크고 깨지기 쉽고 사용 전력도 많이 들었던 진공관 소자를 사용했는데, 이제 오래 사용 가능하고 전력도 훨씬 덜 쓰는 반도체 소자를 사용할 수 있게 됐다. 이런 비약적인 발전도 집적회로가 만들어진 사건에 비하면 그 변화는 제한적이었다.

1만 8,000개의 진공관 소자를 연결하여 디지털 회로를 구성했던 최초의 범용 컴퓨터 에니악(ENIAC)과 반도체 소자가 나온 직후 만들어진 컴퓨터를 비교해 보자. 165m²(약 50평)의 공간을 차지했던 에니악에 비하면 반도체 소자를 이용한 컴퓨터 크기는 상당히 작았다. 물론 지금과 같이 손에 들고 다니며 사용할 수 있는 제품과는 비교할 수 없이 커다란 크기다.

▲ 개별 소자 트랜지스터로 만들어진 컴퓨터(출처. wikipedia)

컴퓨터는 반도체 소자의 탄생보다는 집적회로가 만들어진 이후 더욱더 커다란 변화를 맞는다. 집적회로 탄생 이전의 전자회로는 개별적으로 만들어진 반도체 소자(Discrete Device)를 직접 납땜으로 연결하거나 커넥터와 함께 인쇄 회로 기판에 손으로 납땜하여 특정한 역할을 하는 모듈로 만들어 사용했다.

이 방식은 수작업으로 해야 해서 시간이 매우 오래 걸리고 생산성 증가가 제한적일 수밖에 없다. 시스템 성능을 올리기 위해선 더 많은 단위 소자를 연결하는 것이 필요했는데, 많은 수의 단위 소자를 연결하면 그에 비례하여 납땜 조인트와 배선이 많아진다. 이렇게 많은 요소 중 단위 소자나 커넥터, 납땜 불량이 하나라도 발생하면 전체 시스템은 동작하지 않는다. 이에 따라 신뢰성 문제가 생길 여지가 커지며 시스템을 정상적으로 작동시키는 일은 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 시스템이 복잡해지면 복잡해질수록 더 커질 수밖에 없어서 ‘숫자의 폭정(Tyranny of Numbers)’이라고 부른다.

이 숫자의 폭정을 넘어서 더욱 성능 좋은 시스템을 만드는 것은 모든 엔지니어의 목표가 되었다. 숫자의 폭정을 넘기 위해서는 단위 소자 연결을 보다 간단하게, 문제가 덜 생기는 방법으로 바꿔야 했다.

현대적 의미의 집적회로 공정이 탄생하다

많은 회사가 경쟁하는 가운데 실마리는 미국 중부 텍사스에서 풀리기 시작했다. 벨 연구소에서 반도체 소자가 처음 발명된 후 1950년대 미국 전역에서는 반도체 소자로 새로운 전자제품을 만드는 붐이 일어나고 있었다. 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments, TI)도 반도체 소자 생산에 뛰어들었다.

그 무렵 엔지니어 잭 킬비(Jack Kilby)가 입사한다. 직원 대부분이 여름휴가를 떠났으나 신입으로 연차가 없었던 킬비는 혼자 사무실에 나와 ‘숫자의 폭정’ 문제를 해결할 실마리를 발견한다. 저마늄(Germanium, 원소기호 Ge) 한 덩어리 조각 위에 트랜지스터, 캐퍼시터(Capacitor), 저항소자(Resistor Elements) 등 여러 가지 단위 소자를 함께 만들고 이 소자를 금으로 만든 실처럼 얇은 와이어로 모두 연결하는 제조 방법을 고안해 낸 것이다.

1958년 9월 킬비는 이 방법으로 만든 회로가 작동하는 것을 시현했고 이듬해 2월 특허를 출원한다. 이 방법은 전통적인 마이크로 모듈과 비교하여 훨씬 더 작은 사이즈로 만들 수 있었다. 또한, 각 요소를 개별적으로 만들어 조립하는 방식에 비해 고장 확률이 낮았고 가격도 훨씬 저렴하게 만들 수 있었다.

그러나 킬비의 발명은 절반의 성공이었다. 와이어 본딩 방식의 배선은 이전에 비해 신뢰도를 높였으나 그래도 많은 수의 소자를 연결하는 데는 문제가 있었다. 같은 시기 캘리포니아에서도 비슷한 생각으로 기술을 개발하는 사람이 있었다. 페어차일드 반도체(Fairchild Semiconductor Inc.)의 로버트 노이스(Robert Norton Noyce)였다.

1957년 페어차일드 반도체에서 기술 개발을 총괄했던 노이스는 진 호에르니(Jean Hoerni)가 개발한 평면 소자 공정 기술에 주목했다. 입체 형태의 트랜지스터를 만든 후 노출된 상태로 연결하는 것이 아니고 트랜지스터를 만들고 산화막을 위에 남겨 트랜지스터를 보호하는 기술이었다. 당시만 해도 공정이 좋지 못한 까닭에 질 낮은 산화막이 트랜지스터를 오염시켜 망가뜨린다는 이유로 금기시되는 일이었다.

▲ 반도체 개별 소자(좌)와 집적회로 Intel 4004 CPU(우)(출처. wikipedia)

하지만 기술 발전으로 질 좋은 산화막을 형성하는 것이 가능해졌다. 이렇게 산화막으로 트랜지스터를 덮으면 표면이 편평해진다. 노이스는 이 평면 소자 공정 기술의 편평한 면에 주목했다. 다이오드, 트랜지스터, 레지스터, 축전기 등 단위 소자를 실리콘 위에 한꺼번에 만들고 그 위를 산화막으로 덮은 후에 편평한 산화막 위에 금속을 증착하고 식각하는 방식으로 배선을 만드는 것이다. 이런 방법으로 배선을 만들어서 연결해 집적회로(Integrated Circuit, IC)를 제작하는 방법을 고안했다. 현대적 의미의 집적회로 공정의 시작이었다.

이로써 위에 널려 있는 연결선을 없애 깔끔한 칩(Monolithic Chip) 구현이 가능해졌다. 단일 집적회로 공정이 가능해지며 전자 산업은 완전히 새로운 시대로 들어가게 된다. 완성품이 아닌 부품을 만드는 산업이 압도적으로 발전하며 오히려 시스템 산업을 이끄는 시대가 만들어진 것이다.

앞서 언급한 에니악은 50평 정도의 방을 차지하고 있었다. 반면 집적회로는 소자와 배선을 동시에 작은 공간에 집어넣을 수 있어서 엄청난 소형화가 가능했다. 1971년 출시된 최초의 상업용 집적회로 CPU인 ‘Intel 4004’는 에니악보다 약 17배 빠른 성능이었지만, 손톱만 한 크기로 출시됐다. 총 2,300개의 트랜지스터가 평면에 집적되어 연결된 Intel 4004는 1W 정도의 전력을 소모했다. 17만 4,000W를 소모하던 에니악과 비교하면 상상할 수 없을 만큼 적은 전력을 쓰는 것이다. 소자 하나하나가 사용하는 전력도 이전의 개별 소자보다 감소했지만 배선 길이가 짧아지며 줄어든 전력도 매우 크다. 개별 칩을 연결하는 배선은 적어도 수 ㎝가 되므로 집적회로 내에서 연결하는 배선 길이인 수백 ㎛ ~ 수 ㎜와 비교하면 매우 큰 전력이 소모됨을 알 수 있다.

가격도 개별 소자를 연결하여 만드는 것과 비교하면 장점 중 하나다. 물론 집적회로의 설계 비용이 추가가 되고 매우 비싼 제조 공정 장비가 필요하지만, 어느 수준 이상의 물량을 대량 생산하게 되면 집적회로의 가격은 비교할 수 없을 만큼 저렴해진다.

부피와 소모 전력, 가격이 획기적으로 줄면서 이전에는 상상하지 못했던 제품도 출현했다. 컴퓨터는 과거 회사나 연구소 등에서만 쓸 수 있는 기업용 제품이었다. 그러나 집적회로가 나오면서 일반 가정에서도 감당할 만한 크기와 전력이 된 것이다. 그래서 컴퓨터는 개인이 사용하는 기계로 변화했다. 이렇게 반도체라는 ‘부품 성능의 발전’이 ‘새로운 시스템의 탄생’을 이끄는 시대가 열린 것이다.

집적회로, 소자 미세화 시대로 나아가다

집적회로 탄생의 진정한 의미는 소자 미세화 시대를 열었다는 점에 있다. 소자 미세화 이야기에 앞서, 집적 공정에 관해 조금 더 알아보자. 반도체 집적 공정은 평면 공정, 조각, 인쇄 공정, 융단 폭격 등으로 특징지어 이야기할 수 있다.

▲ 반도체 소자 집적 공정과 아파트 단지 건축의 비유

이해를 돕기 위해 아파트 단지 짓는 것을 예를 들겠다. 반도체 집적 공정으로 아파트 단지를 짓는다면 이렇게 할 것이다. 우선 전체 단지 땅을 평평하게 만든다. 그 위에 시멘트를 일정한 두께로 전체 단지를 완전히 덮는다. 시멘트가 남아 있어야 할 부분(벽이 될 부분)과 없어야 할 부분(집 내, 외부 공간이 될 부분)을 인쇄하여 표시하고 벽이 될 부분을 보호할 수 있는 것으로 덮는다. 이후 단지를 융단 폭격하여 보호가 안 되어 있는 시멘트 부분을 모두 날려버린다. 이렇게 하면 벽만 남고 나머지 부분의 시멘트는 날아가게 된다. 이러한 방법을 반복하며 아파트 전체 동의 한 층, 한 층을 동시에 쌓아 올린다. 현재 건설 공법과는 달리 아파트 단지의 모든 동을 한꺼번에 지어 올라가는 식이다.

어찌 보면 재료를 낭비하는 방법으로 보인다. 또 아파트 단지 전체 면적을 처리해야 하므로 필요한 기계 장비도 매우 비쌀 것이다. 왜 이런 방법으로 만들어야 할까? 아파트 10동을 짓는다면 현재와 같이 한 동, 한 동 짓는 건설 공법이 재료도 아끼고 훨씬 경제적이다. 그러나 지어야 할 아파트가 수만 동이 된다면, 아니 수백억 동이 된다면 어떻게 될까? 이렇게 아파트의 동 수가 엄청나게 많아지면 전혀 다른 이야기가 된다. 한 동, 한 동 만드는 식으로는 이 단지를 만드는 데 너무 많은 시간이 소요된다. 거의 불가능하다고 볼 수 있다. 그래서 이러한 반도체 집적 공정을 이용해 만들어야만 하는 것이다. 이 때 덮는 공정을 증착, 필요한 부분과 필요 없는 부분을 인쇄하는 공정을 리소그라피(Lithography), 깎아내는 공정을 식각이라고 부른다.

▲ 크기가 다른 다이(Die)를 갖고 있는 웨이퍼

이러한 현대적인 반도체 집적 공정의 특징은 한 웨이퍼 위에 소자를 만드는 비용이 그 안에 그려진 소자의 수에 거의 영향을 받지 않고 비슷하다는 점이다. 즉, 웨이퍼 위에 같은 성능의 다이(Die, 칩을 만드는 단위) 한 개를 그려 넣고 만드는 것이나 1,000개를 만드는 것이나 비슷한 비용이 든다. 그러나 한 개를 만드는 비용을 비교하면 1/1,000이 되므로 굉장한 원가 절감이 가능해진다. 그러므로 집적회로의 시대에는 트랜지스터와 같은 단위 소자를 작게 만들어 같은 면적에 더 많은 다이를 넣는 회사가 더 많은 돈을 벌 수 있는 것이다.

단위 소자 크기를 작게 만드는 것은 회사에만 유리한 것이 아니다. 소자를 더 작은 사이즈로 만들면 구동 전류가 커지며 더욱 빠른 성능의 소자가 된다. 그래서 칩 성능이 향상된다. 이처럼 성능 좋은 칩은 소비자의 니즈를 충족시킨다. 결국, 스케일링(Scaling)이라 불리는 소자 미세화는 회사와 고객 모두를 좋게 만드는 길인 것이다. 그러므로 이때부터는 소자를 작게 만드는 데 총력을 다하는 시대가 된다.

집적회로를 가장 많이 사용한 전자제품은 컴퓨터다. 컴퓨터용 CPU나 메모리를 만드는 데는 집적회로가 큰 역할을 했다. CPU와 같은 논리 회로는 우리의 두뇌가 할 수 있는 여러 가지 논리 연산[관련기사], 그리고 덧셈과 뺄셈, 나눗셈, 곱셈 등의 수리 연산을 해야 한다. 필요한 연산의 숫자가 늘어나며 사용되는 스위치 소자의 숫자도 기하급수적으로 늘어갔다.

이러한 스위치 소자의 증가를 가능하게 한 것이 집적회로다. 집적회로로 만들어지는 메모리 역시 더 많은 정보를 저장하기 위해서는 집적하는 메모리 셀의 숫자를 늘려야 했다. 소자 미세화를 통해서 셀의 크기를 줄여 더욱 많은 셀을 같은 면적에 넣는 것이다.

▲ 반도체 산업의 선순환

덕분에 현재 우리는 엄청난 수의 단위 소자(트랜지스터, 캐퍼시터 등)를 한 칩에 넣고, 새로운 제품도 사용할 수 있게 됐다. 예컨대 낸드플래시의 경우 기존 컴퓨터 하드디스크를 대체하고, SSD 등 새로운 시장도 형성했다.

이처럼 소자 미세화를 통해 반도체 성능이 발전하면서 새로운 제품 시장을 만들어내고 이것이 다시 반도체의 발전을 이끄는 선순환 체제가 완성된 것이다. 이 모든 것이 집적회로의 등장에 의해 이루어졌다고 해도 과언이 아니다.

※ 본 칼럼은 반도체에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

빅데이터, 챗GPT 등 인공지능(AI) 서비스 열풍이 거세지며, 이를 지원하는 고성능 반도체 기술 경쟁도 날로 치열해지고 있다. 이런 가운데 SK하이닉스는 잇따라 기술 한계를 넘어서며 고부가가치, 고성능 제품에서 경쟁 우위를 확보하고 있다. 대표적인 제품이 바로 HBM*이다.

세계 최초로 HBM3를 개발하고(2021년), 양산에 성공한(2022년) SK하이닉스는 기존 제품과 동일한 크기로 더 많은 용량을 제공하는, 세계 최초 12단 적층 HBM3 24GB(기가바이트) 패키지(이하 12단 HBM3)를 개발하고, AMD 등 고객사에 샘플을 제공하며 다시 한번 이 분야 기술 리더십을 굳건히 했다[관련기사].

뉴스룸은 어드밴스드(Advanced) MR-MUF 등 첨단 기술을 적용해 최고의 가치를 구현한 12단 HBM3 개발진(DRAM 상품기획 김왕수 PL, HBM PKG제품 박진우 PL, HBM PE 성형수 PL, WLP FE개발 양주헌 PL, WLP BE개발 권종오 PL)을 만났다. 이번 제품의 특장점과 개발 비하인드 스토리 그리고 차세대 제품에 대한 포부까지 기술 혁신 주역들에게 들어봤다.

어드밴스드 MR-MUF 등 또 한번 기술 혁신… 최고 용량 HBM3 구현해 고객사 신뢰 확보

SK하이닉스의 12단 HBM3는 제품 안에 적층되는 D램 칩의 개수를 8개(기존 16GB 제품)에서 12개로 늘려 용량을 50% 높인 제품이다. 이를 통해 SK하이닉스는 현존 최대 용량 24GB를 구현하면서도, 전체 높이(제품 두께)는 16GB 제품과 동일하게 유지했다. 기존과 동일한 공간 안에서 더 많은 데이터 처리가 가능한 솔루션을 제공할 수 있게 된 것이다.

두께를 유지하면서 용량(적층수)을 높이기 위해 D램 칩을 40% 얇게 만들어 위로 한 개씩 쌓아야 되는데, 이 경우 칩이 쉽게 휘어지는 등 문제가 발생한다. 이에 개발진은 개선된 에폭시 밀봉재(EMC)*와 새로운 적층 방식을 활용한 어드밴스드(Advanced) MR-MUF** 기술을 적용해 기술 한계를 극복했다.

SK하이닉스는 현재 다수 글로벌 고객사에 샘플을 제공해 성능 테스트를 진행 중이며, 상당히 긍정적인 반응을 얻고 있다.

특히 AMD의 메모리 제품 부문 총괄 책임자 로먼 키리친스키(Roman Kyrychynskyi) 부사장은 “AI 모델이 빠르게 성장하며 초고속, 고용량 메모리에 대한 수요를 이끌고 있다”며 “이러한 흐름에 발맞춰 새로운 HBM 메모리를 지속 개발해내고 있는 SK하이닉스의 노력에 감사한다”고 전했다.

SK하이닉스 DRAM상품기획 김왕수 PL은 “이 제품을 통해 SoC(System on Chip)* 업체들은 시스템 안에 추가 공간을 확보할 필요 없이 동일 크기의 제품으로 1.5배의 용량 상승 효과를 얻을 수 있다”며 “많은 고객사가 우리 기술력에 높은 신뢰를 보이고 있고, 회사는 올해 하반기부터 신제품 공급을 시작할 것”이라고 밝혔다.

열 방출 · 생산성 · 안정성 모두 탁월… “12단 HBM3가 SK하이닉스 시장 경쟁력 높여줄 것”

“SK하이닉스는 고객과 시장의 요구를 미리 예상하고 지난해부터 이미 24GB 제품을 개발 로드맵에 올려놨습니다. 덕분에 빠르게 기술 개발에 나서 12단 HBM3 24GB 패키지를 선보일 수 있었습니다.”

김왕수 PL은 기존의 8단 HBM3 양산 이후 약 10개월 만에 12단 HBM3를 개발했다고 밝혔다. 단기간 내 괄목할 만한 성과를 달성했지만, 그 과정은 결코 만만치 않았다. 특히 40% 얇아진 D램 칩 12장을 기존보다 13% 좁은 간격으로 쌓다 보니, 칩을 제어하기 힘들고 공정을 적용하기가 어려웠다. WLP BE개발 권종오 PL은 ‘어드밴스드 MR-MUF’ 공정 도입을 해법으로 꼽았다.

▲ WLP BE개발 권종오 PL(가운데)이 어드밴스드 MR-MUF 기술을 설명하고 있다.

“어드밴스드 MR-MUF는 기존 MR-MUF 대비 세 가지 개선점이 있었습니다. 먼저 얇아진 웨이퍼가 휘지 않도록 제어하는 신규 기술이 들어갔습니다. 다음으로 12단으로 쌓는 과정에서 칩과 칩 사이를 잇는 범프들이 고르게 연결되도록 강한 열을 순간적으로 가해 가접합했죠. 마지막으로 진공 상태에서 방열성 높은 신규 EMC 소재를 밀어 넣고 70톤의 압력을 가해 칩 사이사이 좁은 공간에 채워 넣었습니다.”

권 PL은 어드밴스드 MR-MUF를 통해 기존 MR-MUF의 장점을 고스란히 살리면서, 생산성은 약 3배, 열 방출은 약 2.5배 끌어올렸다고 강조했다.

조직 간 긴밀한 협업, 그리고 끊임없는 테스트로 완성된 12단 HBM3

김왕수 PL은 이번 제품 성공의 주된 요인으로 조직 간 협업을 꼽았다. 12단 적층 과정에서 불량을 방지하는 소자 기술, 더 높은 층의 셀에서도 같은 속도가 나오도록 하는 설계 기술, 효과적인 열 방출을 유지하는 패키지 기술 등이 조화를 이룬 원팀(One-team) 마인드가 빛났다고 말했다.

▲ HBM PKG제품 박진우 PL(왼쪽)과 WLP FE개발 양주헌 PL(오른쪽)이 12단 HBM3 개발 과정에 관해 이야기하고 있다.

품질과 신뢰성을 확보하기 위해 테스트에 공을 들인 것도 성공 요인이었다. WLP FE개발 양주헌 PL은 “칩과 칩 사이를 잇는 범프만 수십만 개나 된다”며 “하나하나 테스트를 거듭해 최적의 접합 조건을 찾아냈고, 불량을 최소화했다”고 말했다.

D램 웨이퍼 및 HBM3 테스트를 담당한 HBM PE 성형수 PL은 “기존 대비 1.5배 많은 칩이 적층돼 수율과 품질을 조기에 확보하기 힘든 상황이었다”며 “수없이 많은 시도를 거듭한 끝에 12단에 맞는 최적의 테스트 베이스라인을 구축해냈다”고 설명했다.

12단 HBM3는 고객사 제품과 오류 없이 패키징되었을 때 비로소 완제품이 된다. 이 과정을 완수하기 위해 김왕수 PL과 HBM PKG제품 박진우 PL이 힘쓰고 있다. 아직 고객사 성능 검증이 진행 중이기에 이들이 풀어야 할 과제는 남아 있다. 이에 대해 박 PL은 “현재 고객사와 적극적으로 소통하며 문제를 해결해 나가고 있다”며 “우리 회사와 고객사가 서로 이해하고 정보를 공유하며 최고의 제품을 만들 수 있도록, 윈-윈(Win-Win)하는 ‘HBM 에코 시스템’을 구축하고 있다”고 강조했다.

빛나는 1등 DNA… “HBM3E, HBM4도 SK하이닉스가 가장 강할 것”

아직 가야 할 길은 남았지만, 개발 주역들의 감회는 남달랐다. 성형수 PL은 “한번도 가보지 않았던 길을 가는 것은 언제나 두려움을 느끼게 하지만, 목표에 도달했을 때의 기쁨은 더욱 배가 된다”며 “세계 최초로 12단 HBM3을 개발한 데 자부심을 느낀다”고 소감을 전했다.

끝으로, 모두가 입을 모아 HBM 1등 리더십을 지켜가겠다는 의지를 보여주었다.

“SK하이닉스가 명실상부 HBM 강자로 자리매김한 만큼 다음 세대인 HBM3E 그리고 HBM4에서도 글로벌 1위 자리를 굳건히 해 나가겠습니다.”

▲ 2023년 4월 21일 과학·정보통신의 날 기념식 과학기술훈장 혁신장 시상식. 오른쪽에서 두 번째, SK하이닉스 미래기술연구원 담당 차선용 부사장

▲ 2023년 4월 21일 과학·정보통신의 날 기념식 과학기술훈장 혁신장 시상식. 오른쪽에서 두 번째, SK하이닉스 미래기술연구원 담당 차선용 부사장

“이번 수상은 SK하이닉스를 대표해서 받았다고 생각합니다.
지금도 다운턴 극복을 위해 애쓰고 있는 SK하이닉스 구성원과 수상의 영광을 나누고 싶습니다.
메모리는 600개 이상의 수많은 공정을 거쳐야 비로소 완성되기 때문입니다.
이번 수상은 함께한 모든 사람들과 이뤄낸 혁신의 성과라고 생각합니다.”

SK하이닉스 미래기술연구원 담당 차선용 부사장이 지난 4월 21일 열린 ‘2023년 과학·정보통신의 날 기념식’에서 과학기술훈장 혁신장 수훈의 영예를 안았다. 과학기술훈장은 국가 과학기술 발전에 기여한 이에게 수여되는 최고 영예의 상으로, 혁신장은 그 중 창조장 다음 두 번째로 상격이 높다.

차 부사장의 수훈 업적은 10나노급 D램 테크 플랫폼(Tech. Platform)을 도입해 다음 세대 미세 공정의 기틀을 마련하고, 2019년 당시 최고 속도인 HBM2E(High Bandwidth Memory 2 Extended)를 개발해 초고속 메모리의 발전을 주도한 것이다.

또, 그는 세계 최초로 16Gb(기가비트) DDR5 D램을 출시해 대한민국 반도체 산업이 빅데이터와 서버 시장 우위를 점하는 데 기여했으며, 10나노급 4세대 LPDDR4 D램 양산 시 극자외선(EUV) 노광 공정을 도입해 차세대 기술 개발의 기반을 조성했다는 평가를 받았다.

▲ 2023 과학기술훈장 혁신장을 수상한 SK하이닉스 미래기술연구원 담당 차선용 부사장

차 부사장은 “이번 수상은 SK하이닉스를 대표해서 받았다고 생각하며, 지금도 다운턴 극복을 위해 애쓰고 있는 SK하이닉스 구성원과 수상의 영광을 나누고 싶다”며 “메모리는 600개 이상의 수많은 공정을 거쳐야 비로소 완성된다. 이 모든 과정을 함께한 사람들과 이뤄낸 혁신의 성과”라고 소감을 밝혔다.

특히, 2013년 과학기술진흥유공(장관 표창) 수상에 이어 10년 만에 정부 포상을 받은 데 대해 “지난 10년간 반도체 업계에서 회사와 제가 해온 일에 대해서 인정받았다는 사실이 가장 기쁘다”는 소감도 전했다.

뉴스룸은 차 부사장을 만나 대한민국 D램 메모리 발전사와 함께 해온 그간의 공적을 돌아보고, 앞으로의 비전에 대해 이야기를 나눠봤다.

DDR, LPDDR 그리고 HBM까지… 기술 우위 선점으로 SK하이닉스 D램 경쟁력 확보

▲ SK하이닉스 미래기술연구원 담당 차선용 부사장

차 부사장의 공적은 SK하이닉스 D램의 발전, 나아가 대한민국 반도체의 발전과 궤를 함께했다는 것이 업계 중론이다.

그는 무엇보다 SK하이닉스에서 10나노급 D램 ‘테크 플랫폼’을 도입한 주인공이다. 테크 플랫폼은 어느 한 세대 제품에만 적용하는 기술이 아니라, 여러 세대에 걸쳐 적용할 수 있는 ‘기술적인 틀’을 뜻한다. 1세대(1x) D램에 처음 적용된 이 플랫폼은 2세대(1y), 3세대(1z), 4세대(1a)를 넘어 그 이후 세대까지 이어지게 되며 SK하이닉스 D램 기술력의 기반이 됐다.

이는 20나노급에서 현재의 10나노급 초미세 D램으로 개발 방식을 완전히 바꾼 ‘혁신’인 만큼, 차 부사장이 가장 애정을 쏟았던 프로젝트기도 하다. 그는 이러한 혁신과 성과의 저력으로 ‘원팀(One-team)의 힘’을 꼽았다.

“이 모든 것은 어느 누가 혼자 할 수 있는 일이 아니다. 구성원이 자유롭게 아이디어를 낼 수 있는 환경을 만들고, 그 아이디어를 어떻게 접목하고 풀어낼지 고민하고 도전했던 것이 주효했다. 이것이 반도체 기술 개발에 ‘원팀’이 중요한 이유다.”

▲ SK하이닉스 미래기술연구원 담당 차선용 부사장이 주요 기술 개발 사례에 관해 설명하고 있다.

차 부사장은 2019년 8월 당시 최고속 D램인 HBM2E 개발에도 성공했다. HBM2E는 FHD(Full-HD) 영화 124편을 1초 만에 전송하는 수준(최대 460GB(기가바이트)/s)의 초고속 메모리로 AI, 딥러닝, 슈퍼컴퓨터 등에 활용된다. 그는 이 제품을 개발해 회사가 2021년 세계 최초 HBM3를 개발하고, 이듬해 HBM 시장 점유율 50%(트렌드포스 기준)로 업계 1위를 차지하는 등 HBM 기술 리더십을 강화하는 데 큰 역할을 했다.

또, 차 부사장은 2020년 10월 세계 최초로 16Gb DDR5 D램을 출시했다. 이 성과를 바탕으로 2021년 12월 24Gb 제품 샘플을 세계 최초로 출하하고, 특히 올해 1월 10나노급 4세대(1a) 서버 제품을 인텔에 최초로 인증하는 등 향후 DDR5 시장을 선점하는 발판을 마련했다.

제품 개발뿐만 아니다. 차 부사장은 2021년 7월 10나노급 4세대(1a) LPDDR4 양산에 극자외선(EUV) 노광 공정을 도입해 생산성 및 원가경쟁력 향상에도 기여했다. 반도체 미세화 경쟁이 치열해지고 공정 난이도가 증가하는 상황에서, 더 작은 파장의 광원으로 미세 패턴을 구현할 수 있는 EUV 공정은 메모리 업계에 반드시 필요한 기술로 평가받는다. 차 부사장은 EUV 공정 도입 후 발생한 각종 기술과 생산의 문제를 해결하는 노력으로 마침내 이를 적용한 제품 양산에 성공했다. 이를 통해 후속 제품에도 EUV 공정을 활용할 수 있는 안정적 기반을 조성했다.

“이 모든 성과는 SK하이닉스가 퍼스트 무버(First Mover)의 위상을 기술력으로 증명했다는 데 의미가 있다고 생각한다. 앞으로도 장기적인 전략으로 로드맵을 업데이트해 향후 전개되는 시장 변화에 긴밀하게 대응하고, 기술 한계를 극복해 시장을 선도해 가도록 노력하겠다.”

D램을 넘어 미래기술연구로, 더 큰 그림을 그리다

▲ SK하이닉스 미래기술연구원 담당 차선용 부사장이 구성원에게 차세대 기술에 대해 설명하고 있다.

D램 기술 개발의 혁혁한 공적을 넘어, 차 부사장은 2022년부터 SK하이닉스 미래기술연구원을 맡아 D램과 낸드를 포괄한 더 큰 미래를 그리고 있다. 미래기술연구원은 메모리 플랫폼의 한계를 극복하고, 컴퓨팅 환경 변화에 따른 새로운 기술을 준비하는 일에 중점을 둔 연구 조직이다.

차 부사장은 “앞으로 AI 컴퓨팅 시대에 들어서면 데이터는 더욱 증가하고, 이를 효율적으로 처리하기 위한 시장의 요구도 커지게 된다”며 “이런 변화에 대응하기 위해서는 다양한 분야의 전문가, 기업, 학계 등과 경계 없는 파트너십이 필요하다”고 강조했다.

“외부와의 파트너십을 바탕으로 부족한 역량을 강화해야 한다. 선제적 기술 협력 강화, 지속가능 경영을 위한 협력 추진 등이 앞으로 경쟁력의 한 축이 될 것이고, 이는 회사를 넘어 한국 반도체 생태계 발전에도 도움이 될 것이라고 생각한다.”

이를 위해 미래기술연구원은 다양한 학회나 포럼을 주최하고, 연구원 산하 Revolutionary Technology Center 조직의 공식 웹사이트(research.skhynix.com)를 개설해 최신 연구 분야와 성과를 알리는 등 외부와의 소통을 강화하고 있다.

▲ SK하이닉스 미래기술연구원 담당 차선용 부사장

차 부사장의 최종 목표는 SK하이닉스의 ‘미래 비전’을 만들어 가는 것이다. 그는 “하나의 기술을 개발하는 일은 필요한 요소 기술 개발부터 시작해 몇 년에 걸친 장기간의 작업”이라며 “긴 시간이 필요한 만큼, 회사와 후배들을 위한 중장기적 로드맵을 그리고, 이를 끊임없이 혁신하는 것이 나의 과업”이라고 말했다.

끝으로, 그는 메모리 분야 퍼스트 무버로서 회사의 기술 리더십을 더욱 강화해 나가겠다는 포부를 밝혔다.

“과거 남자 육상 100m 경기에서 10초는 인간이 넘어설 수 없는 벽이었으나, 1968년 멕시코 올림픽에서 미국의 짐 하인즈가 9초 95의 기록을 세우며 그 벽을 깨뜨렸다. 그렇게 10초의 벽이 한번 허물어지자 뒤를 이어 많은 사람들이 10초의 벽을 넘어섰다. 이것이 바로 퍼스트 무버의 역할이라고 생각한다. SK하이닉스가 계속해서 기술 한계를 돌파해내는 기틀을 만들어 가는 것이 나의 꿈이다.”

반도체는 부품이다. 부품은 그 자체로 쓰이지 못하고 어떤 제품(세트 또는 시스템) 내에서 사용된다. 시스템이 추구하는 바가 그 부품인 반도체의 탄생과 발전을 가져왔고, 앞으로 나올 새로운 시스템은 반도체의 변화를 요구하고 있다. 본 연재에서는 반도체를 시스템과 연결해 설명하며 과거와 현재, 미래의 발전 방향에 관해 7편에 걸쳐 이야기하고자 한다. (필자 주)

얼마 전 방송에서 ‘반도체란 무엇인가’라는 질문을 받은 적 있다. 일반인들이 말하는 반도체는 ‘반도체 소자’를 일컫는 것이며, 반도체라는 물질을 이용해 전기적 신호를 받고 어떠한 기능(Function)을 수행하도록 만든 장치라고 답했다. 당시 진행자가 고개를 갸우뚱하며 다시 한번 질문하여 곤란했던 적이 있다. 그 경험으로 반도체를 어떻게 설명해야 이 분야를 전문하지 않은 사람들이 잘 이해할 수 있을까 고민했다.

고민 끝에 찾은 답은 반도체를 설명하기 위해서는 ‘반도체가 왜 쓰이게 되었는지’에서 시작해야 한다는 것이다. 자동차의 부품, ‘예컨대 에어백이 무엇인가’라는 질문을 받았다고 가정하자. 그때 ‘충격을 받으면 내부 화약이 터져서 기체를 방출하여 부풀어 오르게 만든 장치’라고 답한다면 이해가 될까? 당연히 에어백을 설명하기 위해서는 자동차와 자동차의 충돌에 대한 이야기를 먼저 해야 할 것이다. 이처럼 반도체에 대한 설명 역시 이 부품을 필요로 하는 시스템 이야기에서 출발해야 한다.

반도체를 등장시킨 사건 1 : 통신 시스템과 진공관

반도체라는 부품을 가장 먼저 필요로 한 곳은 전화망 구축을 위한 ‘통신 시스템’이었다. 19세기 말 전구와 전기의 송배전 시스템을 만든 것으로 유명한 토머스 에디슨(Thomas Alva Edison)은 전기의 시대를 열었다. 이 시대에 사람들은 이전에 존재하지 않았던 많은 새로운 시스템을 쓸 수 있게 되었다. 멀리 있는 사람과 만나지 않고 소식을 주고받을 수 있게 만들어 준 전신 또한 전기 시대의 산물이었다. 전신이 발전할수록 사람의 목소리로 소식을 전하고자 하는 욕구가 커졌다. 이 바람을 해결해 준 사람이 알렉산더 그레이엄 벨(Alexander Graham Bell)이다.

벨은 음성의 떨림을 기록하고 전기적으로 전달할 방법을 알아냈고, 결국 1876년 전화기 특허를 출원한다. 벨은 특허를 기반으로 Bell Telephone Company(AT&T의 전신)를 세우고 전화 사업을 시작한다. 사업의 성장을 위해서는 미 대륙을 전부 연결하는 전국망 서비스가 필요했다. 미국 동부에서 서부까지 연결하는 통화 서비스를 하기 위해서는 구리선을 통해 전달되며 약화하는 전기 신호를 증폭하는 ‘리피터(Repeater)’가 필요했다.

이 장치는 1907년 미국의 발명가 리 디 포리스트(Lee de Forest)가 개발한 ‘3극 진공관’이 만들어지며 가능해졌다. 백열전구에 양극 금속 전극을 넣은 이전 진공관과 달리 3극 진공관은, 음극 필라멘트와 양극 금속 전극 사이에 금속망(Grid)이 추가된 형태였다. 이 진공관은 금속망에 들어오는 작은 전기신호로 음극 필라멘트와 양극 금속 전극 사이의 전류를 조절하여 신호를 증폭할 수 있었다. 사람들은 3극 진공관 증폭 소자를 이용해 리피터뿐만 아니라 무선통신, 라디오, TV 등 현재 전자 산업의 모태가 되는 모든 시스템을 만들게 된다.

반도체를 등장시킨 사건 2 : 부울대수와 트랜지스터 그리고 컴퓨터 시스템

‘컴퓨터 시스템’의 시초인 전자계산기에도 진공관이 쓰였다. 이에 앞서, 계산하는 기계를 어떻게 만들 수 있는지에 대한 아이디어는 1854년 영국 수학자 조지 부울(George Boole)의 ‘부울대수’에서 출발했다. 조지 부울은 명제의 참과 거짓을 이진값인 1과 0에 대응시키고 논리 연산을 하는 새로운 대수를 만들었다. 예컨대 도로 가로등이 아래와 같은 조건에서 켜진다고 가정해 보자.

해가 졌는데 차가 다니면 가로등을 켠다
비가 내리면 가로등을 켠다

해가 뜨는 걸 알 수 있는 센서(A), 차가 다니는 걸 알 수 있는 센서(B), 비가 내리는 걸 알 수 있는 센서(C)가 있다면, 각 센서와 가로등 상태를 아래 표의 경우에 참(1)으로 표현할 수 있으며, 이 출력(Output)이 나오도록 부울대수 식으로 나타내면  가 된다. 이것을 회로로 구성하면 아래와 같다.

부울대수의 참과 거짓을 전기가 들어오고 나가는 상태에 대응하면 부울대수가 전기적으로 구현된다. 1937년 클로드 섀넌(Claude Elwood Shannon)은 스위치 소자*로 구성된 전기 회로로 부울대수 푸는 법을 정리했다. 이를 활용하면 어떠한 논리적, 수리적 연산도 모두 스위치로 표현할 수 있었다. 디지털 회로 설계의 시작이자 자동화 장치의 탄생이었다.

초기 전자계산기에 사용한 스위치는 3극 진공관 소자였다. 증폭하지 않고 같은 크기의 신호를 내도록 하면 되므로 증폭 소자는 스위치로도 사용할 수 있다. 진공관 소자는 증폭, 스위치, 정류, 발전, 발광, 수광 등 반도체 소자가 나오기 전까지 현재 반도체 소자가 하는 모든 일을 하고 있었다.

그러나 이 진공관은 치명적인 약점이 있었다. 필라멘트에서 나오는 전자를 모아서 전류를 흐르게 하므로 필라멘트 온도를 높게 해야 한다. 또한, 많은 전력을 사용했고, 뜨거워질 때까지 시간이 필요해 빠르게 작동할 수 없었다. 고온에서 사용하므로 중간에 필라멘트가 못 견디고 끊어져 망가지는 것도 문제였다. 외관이 유리로 만들어져서 운송이나 보관 중 쉽게 깨지는 문제도 있었다.

트랜지스터의 최초 발명자로 인정받은 존 바딘, 윌리엄 쇼클리, 월터 브래튼(왼쪽부터) 출처. Wikimedia Commons

때문에 ‘어떻게 하면 유통과 보관이 용이하고 오래 사용하면서도 전기를 적게 쓰는 증폭기를 만들까’가 큰 숙제일 수밖에 없었다. 그래서 Bell Telephone Company는 벨 연구소(Bell Labs)를 만들고 이 숙제를 연구했다. 마침내 1947년 12월 16일 벨 연구소는 반도체인 저마늄(Germanium)에 금(Gold)을 붙여서 전기 신호를 증폭하는 고체 기반 소자를 만드는 데 성공하고, 이 소자에 ‘트랜지스터(Transistor)’라는 이름을 붙였다.

이렇게 탄생한 트랜지스터는 진공관 자리를 빠르게 대체하며 전자 산업을 크게 발전시켰다. 특히 컴퓨터 시스템에서 수요가 넘쳤는데, 당시 에니악(ENIAC)과 같은 초기 컴퓨터를 가동하기 위해선 많은 전력과 넓은 공간이 필수였다. 이에 더 작고 전기를 많이 사용하지 않는 스위치 소자가 필요했다. 트랜지스터는 이러한 수요를 맞춰주는 데 안성맞춤이었다. 이후 트랜지스터는 컴퓨터 논리 연산을 위한 스위치 소자로 폭발적인 수요를 갖게 된다.

반도체를 등장시킨 사건 3 : 폰노이만 구조

훗날 트랜지스터는 집적 소자로 발전하면서, 우리가 알고 있는 ‘반도체’ 형태를 띠게 되는데, 여기서 주목할 사건이 폰노이만 구조의 등장이다. 사실 에니악은 현대의 컴퓨터와 같이 다양한 프로그램을 수행할 수 있는 ‘범용 컴퓨터’는 아니었다. 다른 종류의 작업을 하기 위해서는 논리 회로의 구성을 바꿔야 했다. 소자를 연결하고 있던 전선을 다시 배열해 연결하는 과정이 필요했다. 이것은 시간과 인력이 매우 필요한 작업이므로 사람들은 컴퓨터의 구성(하드웨어)은 그냥 두고 소프트웨어만 바꾸어 다른 작업을 할 수 있는 범용 컴퓨터를 만들고 싶어 했다.

범용 컴퓨터 역사에서 빼놓을 수 없는 사람은 존 폰노이만(John von Neumann)이다. 그는 IAS 머신(IAS Machine)이라는 초기 범용 컴퓨터 개발에 참여했는데, 이 프로젝트에서 본인이 제안한 ‘폰노이만 구조(아키텍처)’를 바탕으로 컴퓨터를 만들도록 감독했다. 이 폰노이만 구조는 이후에 나온 거의 모든 컴퓨터의 기본 구조가 되었다.

현재의 시각으로 봐서는 너무 당연한 구조이나 최초로 컴퓨터를 만들 때는 폰노이만 구조와 함께 다른 후보가 경쟁했다. 그중에는 명령어를 저장하는 메모리와 데이터를 저장하는 메모리를 분리한 ‘하버드 구조(아키텍처)’도 있었다. 이 구조는 프로그램을 불러들이는 통로와 데이터를 저장하는 통로가 달라 병렬적으로 사용할 수 있었고 더 빠른 속도를 낼 수 있었다. 하지만 보다 많은 전기 회로가 필요하고 복잡한 구성이 단점으로 작용했다. 결국 폰노이만 구조가 경쟁에서 승리하며, 현재까지도 범용 컴퓨터의 표준으로 쓰이고 있다.

폰노이만 구조는 시스템을 통제하고 프로그램을 실행하는 CPU와 사용할 프로그램과 데이터를 저장하는 메모리로 구성된다. CPU는 컴퓨터 프로그램의 명령어를 해석해 연산하고, 외부로 출력하는 역할을 한다. 컴퓨터의 모든 작동 과정은 이 CPU에 의해 제어된다. CPU는 뒤에서 다룰 논리 소자로 구성되어 있고, 안에는 많은 수의 스위치 소자가 결합되어 있다.

메모리에는 CPU에서 사용할 프로그램과 데이터가 저장된다. 모든 CPU는 메모리에 저장된 프로그램을 불러와 실행한다. 그러므로 메모리에 저장된 프로그램만 바꾸면 하드웨어 변경 없이 다른 작업을 할 수 있는 것이다. CPU는 동작을 수행하기 위해 메모리의 데이터를 꺼내고, 해독하고, 실행하는 단계가 필요하다. 그 이후 발생한 데이터를 다시 메모리에 저장하거나 다음 명령어에 사용한다. 컴퓨터 외에도 간단한 밥솥부터 스마트폰까지 많은 제품이 이와 같은 폰노이만 구조로 이뤄져 있다.

CPU로 대표되는 논리 소자는 스위치를 연결해 논리 연산을 풀어내는 것이다. 그러므로 많은 수의 스위치가 연결되어 있는 것으로 이해하면 된다. 연결된 스위치가 많으면 많을수록 더 복잡한 연산과 제어가 가능하므로 좋은 스위치를 많이 연결하는 것이 중요하다.

이전까지 스위치로 사용했던 진공관 소자는 성능, 전력 소모, 면적, 비용(Performance, Power, Area, Cost) 측면에서 반도체 소자에 모두 뒤지며 서서히 자리를 내주게 된다. 더욱 중요한 것은 반도체 소자는 진공관 소자와 달리 집적 소자(Integrated Circuit, IC)로 만드는 게 가능하다는 것이다. 집적 소자는 소자 미세화를 통해 어마어마한 숫자의 스위치를 연결하는 것이 가능하다. 또, 소자 미세화를 통해 반도체 스위치는 점점 더 빠른 속도의 스위치가 된다. 그래서 반도체 집적 소자가 발전하면 엄청난 계산을 매우 빠르게 연산하는 것이 가능해진다. 이렇게 반도체 소자와 컴퓨터의 발전은 서로 밀고 당기며 마치 이인삼각처럼 함께 발전해 나가게 된 것이다.

메모리는 정보를 저장하는 장치다. 정보를 2진수로 바꾸어(문자들도 번호를 주어서 2진수로 바꿀 수 있다) 1과 0의 상태를 저장시켜 놓는다. 두 가지 명확한 상태를 안정적으로 가질 수 있다면 무엇이든 메모리가 될 수 있다. 높거나 낮은 물의 높이, 주판의 알이 내려가 있거나 올라가 있는 것도 일종의 메모리다. 메모리에서 중요한 것은 저장 용량, 즉 얼마나 많이 저장할 수 있느냐다. 반도체 소자의 미세 집적 기술을 받아들이며 메모리 반도체 역시 기하급수적 성장을 이룩하게 된다.

폰노이만 구조로 인해 현재 반도체 산업의 영역이 만들어졌다. CPU를 만드는 인텔·AMD, 모바일 AP(Application Processor)를 만드는 애플·퀄컴·삼성전자·미디어텍 등 시스템 반도체 회사가 등장했고, SK하이닉스·삼성전자·마이크론 등 메모리 기업이 등장했다. 폰노이만 구조는 이들이 각각 전문화되어 발전하는 계기를 마련했다.

처음 질문으로 돌아와 보자. 반도체는 무엇인가? 반도체는 부품이다. 반도체는 통신 시스템 증폭기를 만들기 위해 발명된 부품이다. 그 후 컴퓨터 등 폰노이만 구조의 전자제품이 발명되며 반도체는 논리 연산을 수행하는 스위치로 폭발적으로 사용됐다. 또한, 메모리에서 정보를 저장하는 역할로도 사용하게 된 부품이다.

이처럼 우리가 반도체 소자를 이해하기 전에 알아야 할 것은 시스템이라고도 불리는 제품 기능에 대한 요구가 먼저 있었으며, 이를 만족하기 위해 소자가 만들어졌다는 점이다.

앞으로 반도체는 또 다른 시스템의 부품으로 사용될 것이다. 요즘 떠오르는 두뇌 모사 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 등은 폰노이만 구조의 시스템이 아니다. 그렇다면 거기에 맞는 다른 요구가 있고 반도체 소자는 요구에 맞게 발전해야 할 것이다. 이어지는 이야기에서 이에 대한 주제도 다루도록 하겠다.

※ 본 칼럼은 반도체에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

SK하이닉스가 현존 최고 성능 D램인 ‘HBM3’*의 기술적 한계를 다시 한번 넘어섰다.

회사는 세계 최초로 D램 단품 칩 12개를 수직 적층해 현존 최고 용량인 24GB(기가바이트)**를 구현한 HBM3 신제품을 개발하고, 고객사로부터 제품의 성능 검증을 받고 있다고 20일 밝혔다.

* HBM(High Bandwidth Memory) : 여러 개의 D램을 수직으로 연결해 기존 D램보다 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고부가가치, 고성능 제품. HBM은 1세대(HBM)-2세대(HBM2)-3세대(HBM2E)-4세대(HBM3) 순으로 개발돼 왔음
** 기존 HBM3의 최대 용량은 D램 단품 칩 8개를 수직 적층한 16GB였음

SK하이닉스는 “당사는 지난해 6월 세계 최초로 HBM3를 양산한 데 이어 이번에 기존 대비 용량을 50% 높인 24GB 패키지 제품을 개발하는 데 성공했다”며, “최근 AI 챗봇(Chatbot, 인공지능 대화형 로봇) 산업이 확대되면서 늘어나고 있는 프리미엄 메모리 수요에 맞춰 하반기부터 시장에 신제품을 공급할 수 있을 것”이라고 강조했다.

SK하이닉스 기술진은 이번 제품에 어드밴스드(Advanced) MR-MUF*와 TSV** 기술을 적용했다. 어드밴스드 MR-MUF 기술을 통해 공정 효율성과 제품 성능 안정성을 강화했고, 또 TSV 기술을 활용해 기존 대비 40% 얇은 D램 단품 칩 12개를 수직으로 쌓아 16GB 제품과 같은 높이로 제품을 구현할 수 있었다고 회사는 밝혔다.

* MR-MUF : 반도체 칩을 쌓아 올린 뒤 칩과 칩 사이 회로를 보호하기 위해 액체 형태의 보호재를 공간 사이에 주입하고, 굳히는 공정. 칩을 하나씩 쌓을 때마다 필름형 소재를 깔아주는 방식 대비 공정이 효율적이고, 열 방출에도 효과적인 공정으로 평가받음
** TSV(Through Silicon Via) : D램 칩에 수천 개의 미세한 구멍을 뚫어 상층과 하층 칩의 구멍을 수직으로 관통하는 전극으로 연결하는 어드밴스드 패키징(Advanced Packaging) 기술. 이 기술이 적용된 SK하이닉스의 HBM3는 FHD(Full-HD) 영화 163편을 1초에 전송하는, 최대 819GB/s(초당 819기가바이트)의 속도를 구현함

SK하이닉스가 2013년 세계 최초로 개발한 HBM은 고성능 컴퓨팅을 요구하는 생성형 AI에 필수적인 메모리 반도체 제품으로 업계의 주목을 받고 있다.

특히, 최신 규격인 HBM3는 대량의 데이터를 신속히 처리하는 데 최적의 메모리로 평가받으며, 빅테크 기업들의 수요가 점차 늘어나고 있다.

회사는 현재 다수의 글로벌 고객사에 HBM3 24GB 샘플을 제공해 성능 검증을 진행 중이며, 고객들 역시 이 제품에 대해 큰 기대감을 보이고 있는 것으로 알려졌다.

SK하이닉스 홍상후 부사장(P&T담당)은 “당사는 세계 최고의 후공정 기술력을 바탕으로 초고속, 고용량 HBM 제품을 연이어 개발해낼 수 있었다”며, “상반기 내 이번 신제품 양산 준비를 완료해 AI 시대 최첨단 D램 시장의 주도권을 확고히 해나가겠다”고 말했다. [끝]

SK하이닉스는 현존 최고 속도를 자랑하는 LPDDR5T를 통해 모바일용 D램 시장을 선도하겠다는 계획이다. 특히 LPDDR5T는 동작 속도 향상과 동시에 저전력, 저전압 부문에서도 압도적인 효율을 보인다. SK하이닉스가 최초로 HKMG* 공정을 도입해 속도 개선과 함께 전력 소모량도 감소된 초저전력 특성을 동시에 구현해낸 것으로, LPDDR5X를 내놓은 지 불과 두 달 만에 기술 한계를 다시 한번 돌파했다는 데 의미가 있다.

* HKMG 공정: 유전율(K)이 높은 물질을 D램 트랜지스터 내부의 절연막에 사용해 누설 전류를 막고 정전용량(Capacitance)을 개선한 차세대 공정. 속도를 빠르게 하면서도 소모 전력을 줄일 수 있음. SK하이닉스는 지난해 11월 HKMG 공정을 모바일 D램에는 세계 최초로 도입함

뉴스룸은 최초와 최고의 가치를 또 한 번 만들어낸 LPDDR5T 개발 주역(송경근 TL, 김현승 TL, 김기룡 TL, 조선기 TL, 정승현 TL)을 직접 만나봤다. 이제 LPDDR5T 제품과 그 기술력에 대한 자신감으로 시장을 선도하겠다는 포부를 드러낸 그들만의 이야기를 들어보자.

현존 최고 속도 모바일용 D램, ‘LPDDR5T’

SK하이닉스가 새롭게 개발에 성공한 LPDDR5T는 제품명에서 알 수 있듯, 모바일용 D램 규격인 LPDDR5에 터보(Turbo)의 T를 붙인 것으로 동작 속도의 혁신을 이룬 제품이다. 이는 초고속 모바일용 D램을 만들어냈다는 SK하이닉스만의 자신감이 담긴 것이다. 이 제품은 LPDDR5X의 동작 속도인 8.5Gbps(초당 8.5기가비트)보다 13% 빨라진 9.6Gbps(초당 9.6기가비트)의 속도를 자랑한다. 현존하는 모바일용 D램 중 가장 빠르다.

동작 속도는 더 빨라졌고, 국제반도체표준협의기구(JEDEC, Joint Electron Device Engineering Council)가 정한 최저 전압 기준인 1.01~1.12V(볼트)에서 작동하는 초 저전력 특성 역시 구현했다. ESG 중심 경영의 의지를 담아 초고속, 초저전력 구동이 가능한 이유는 HKMG(High-K Metal Gate) 공정 덕분이다. HKMG 공정은 모바일용 D램 중에서는 SK하이닉스가 세계 최초로 적용한 공법으로 유전율(K)이 높은 물질을 D램 트랜지스터 내부 절연막에 사용해 누설 전류를 막고 정전 용량을 개선한 차세대 공정이다.

LPDDR5T를 통해 또 한 번의 기술혁신을 만들어낸 개발 주역들은 “지금의 성과에 만족하지 않고 최고와 최초의 가치를 만들어내기 위해 끊임없는 도전을 이어갈 것”이라는 포부를 전했다.

우리가 하는 혁신에 ‘만족’이란 없다

이미 업계 최고 성능의 LPDDR5X를 공개한 만큼 SK하이닉스의 LPDDR5T 개발 소식에 다소 놀란 반응이 나오기도 했다. 보통 D램의 성능 향상을 위해선 적정한 수준의 기간이 필요하기 때문이다. 2개월 만에 더 빨라진 제품의 개발 소식을 전한다는 것은 상당히 이례적인 일이다. 이와 관련해 LPDDR5X와 LPDDR5T의 개발을 이끌었던 설계품질혁신 김현승 TL은 이렇게 말했다.

“저희는 앞서 개발한 LPDDR5X에서 모바일용 D램에 세계 최초로 HKMG 공정을 도입하면서 성능을 비약적으로 끌어올렸는데요. 이 과정에서 JEDEC에서 정한 LPDDR5X의 기준인 8.5Gbps를 상회하는 동작 속도를 구현해냈습니다. 당시 저희는 더 빨라진 속도의 제품을 개발할 수 있을 것이라는 확신이 생겼고, 더 빠른 제품 개발을 위해 연구를 계속 이어나가 LPDDR5T를 개발하게 된 것입니다.”

▲ LPDDR5T 개발 과정에서 더 빠른 동작 속도의 제품에 안정성을 더하기 위해 다양한 옵션을 변경했던 상황에 대해 이야기하는 김기룡 TL(가운데)

제품의 테스트를 진행했던 Mobile PE1 김기룡 TL은 “LPDDR5X 개발 과정에서 표준 동작 속도인 8.5Gbps보다 더 빠른 속도를 구현해 냈지만, 속도가 빨라지면 안정성이 떨어지는 문제가 있습니다. 저희는 제품의 설계 옵션을 변경해가며 제품에서 발생할 수 있는 문제들을 최소화했습니다. 그렇게 개발한 것이 LPDDR5T입니다”라고 덧붙여 설명했다.LPDDR5X의 개발 과정에서 더욱 빠른 동작 속도를 구현할 수 있다는 자신감과 함께 도전하는 마음을 모아 추가 개발에 착수했다는 설명이다. LPDDR5T는 더 빠른 동작 속도의 제품에 안정성을 더하기 위해 다양하게 옵션을 변경해가며 최적화한 제품인 것이다.

▲ LPDDR5T의 최고 동작 속도(9.6Gbps)의 의미와 그에 대한 자긍심을 표현하고 있는 정승현 TL(가운데)

DRAM상품기획 정승현 TL은 “LPDDR5T에서 구현 가능한 9.6Gbps라는 동작 속도는 다음 세대인 LPDDR6에서나 달성할 수 있는 수준이었는데요. LPDDR5T를 개발하면서 또다시 우리 SK하이닉스가 모바일용 D램 시장을 선도할 수 있게 됐다고 생각합니다”라며 자긍심을 보이기도 했다.LPDDR5T 개발 프로젝트를 총괄했던 DRAM PMO 송경근 TL은 “만약 우리가 LPDDR5X 개발에 만족하고 아무것도 하지 않았다면 LPDDR5T는 이 세상에 존재할 수 없었을 것입니다”라며 “이미 세계 최고의 성능과 전력 효율성을 보유한 제품을 개발했으면서도 더욱 향상된 성능의 제품을 시장에 내놓고자 했던 우리 구성원들의 도전정신이 돋보인 제품이라고 생각합니다”라고 소감을 전했다.

수많은 기술 난제, 혁신 DNA로 이겨낸 SK하이닉스

언제나 그렇듯 LPDDR5T 개발에도 많은 난제가 있었다. 가장 먼저, 내부 구성원들을 설득하기 위한 노력이 필요했다. 정승현 TL은 “내부에서도 ‘LPDDR5T를 굳이 개발해야 하는가?’라는 의문이 나오기도 했었습니다. LPDDR5X를 개발하고 공개한 지도 얼마 되지 않았고, 다음 세대인 LPDDR6 개발에 집중하는 게 좋지 않겠냐는 의견이었죠”라며 LPDDR5T 개발 초기에 상황을 회상했다.

김기룡 TL은 이와 관련해 “사실 저 역시 ‘LPDDR5T를 찾는 수요가 있을까?’ ‘시장성이 확보될까?’라는 질문을 하기도 했고, 확신이 들지 않았던 순간도 있었는데요. 정승현 TL을 비롯한 상품기획 구성원들이 우리의 도전의지를 보며 적극적으로 고객사들과의 소통을 통해 수요가 많다는 점과 시장성이 분명하다는 점을 확인해 줬습니다. 덕분에 저 역시 확신을 가지고 LPDDR5T를 테스트할 수 있었습니다”라고 개발 당시 상황을 설명했다.

특히, 지금까지 그 누구도 구현하지 못한 현존 최고 속도의 제품이기 때문에 경험한 난제도 있었다. LPDDR5 회로 설계를 담당한 Interface 조선기 TL은 LPDDR5T의 검증단계에서 느꼈던 난제를 다음과 같이 말했다.

“가장 어려웠던 점은 이 제품의 빠른 속도가 구현 가능한지 실물 검증이 어려웠다는 점입니다. 제품 자체가 9.6Gbps를 구현할 수 있다고 해도, 이것을 검증하기 위한 테스트 장비가 없으며, 시스템에서 조차 속도제한이 걸려있는 경우가 많아서 정확한 확인이 어려웠습니다. 이런 어려움을 해결하기 위해 속도 특성에 영향을 주는 항목들을 하나하나 도출하고 각 항목의 속도별 목표치를 설정해 관리하고 측정했습니다.”

김현승 TL은 LPDDR5T 프로젝트의 성공 가능성에 대해 “실패할 것이라고 의심한 적은 한순간도 없었습니다”라고 밝혔다. 그는 “이미 동작 속도는 충분히 나오고 있었기 때문에 큰 어려움을 예상하지는 않았습니다. 빠른 속도에 의해 불량이 발생하긴 했지만, 우리가 힘을 합치면 충분히 해결할 수 있다고 믿어 의심치 않았습니다”라며 함께 프로젝트를 진행한 구성원들에 대한 절대적인 신뢰를 보여주기도 했다.

최초와 최고의 가치, 구성원 모두 one-team이 되어 함께 만드는 것

▲ LPDDR5T 개발 성공을 SK하이닉스의 ‘one-team spirit’ 덕분이라고 말하며 함께 개발한 모든 구성원들에게 감사함을 전하고 있는 조선기 TL(좌측)

한편, 조선기 TL은 LPDDR5T 개발 성공의 공을 SK하이닉스만의 ‘one-team spirit’ 덕분이라고 했다. 그는 “LPDDR5T가 현존 최고의 동작 속도와 초저전압 제품이라는 점 때문에 주목받고 있고, 개발 프로젝트에 참여한 우리들이 대표로 인터뷰를 진행하고 있는데요. 저는 이번 제품 개발의 성공 포인트로 함께 일하는 구성원 모두가 글로벌 초일류 반도체 회사를 향한 목표에 도전하는 ‘one-team spirit’을 뽑고 싶습니다. 이를 통해 우리는 한 단계 레벨업하며 성장할 수 있었다고 생각합니다. 특히 HKMG 공정 적용을 가능하도록 소자를 만들어준 구성원들에게 고맙다는 인사를 꼭 전하고 싶습니다”라며 소감을 전했다.

김기룡 TL 역시 “LPDDR5T는 이제 개발에 성공한 것이고, 제품을 양산하기까지는 또 많은 과정이 필요합니다. 우리 SK하이닉스 구성원 모두가 one-team이 되어 LPDDR5T의 성공적인 출시를 이뤄내 최초와 최고의 가치를 함께 만들 수 있도록 도전을 멈추지 않겠습니다”라고 말했다.

▲ LPDDR5T 개발을 통해 기술 리더십을 확보할 수 있어 자부심을 느꼈다고 말하고 있는 송경근 TL(가운데)

송경근 TL은 마지막으로 LPDDR5T를 통해 모바일용 D램 시장을 선도하겠다는 포부를 드러냈다. “LPDDR5T를 통해 기술 리더십을 확보할 수 있었다는 점에 대해 자부심이 느껴집니다. 물론 앞으로도 끊임없는 혁신을 통해 최초와 최고의 가치를 만들어 나가겠다는 의지 역시 더욱 강해졌습니다. 이번에 개발한 LPDDR5T가 빠르게 양산되고 실제 소비자들의 다양한 모바일 디바이스에 사용될 수 있도록 최선의 노력을 다하겠습니다.”