‘HBM 아버지’ 김정호 교수, 차세대 HBF 기술 로드맵 전세계 공개

오는 10일 ‘HBF 기술’ 설명회 온라인 개최
HBM 한계 보완할 기술 방향·개발 전략 공유
“HBF, AI 시대 이끌 차세대 메모리 급부상”

‘고대역폭 메모리(HBM)의 아버지’로 불리는 김정호 카이스트(한국과학기술원) 교수 연구실(테라랩)이 인공지능(AI) 시대 국내 반도체산업의 새로운 성장 축으로 차세대 메모리인 고대역폭플래시(HBF)를 제시한다.

KAIST 테라랩은 오는 10일 국내외 산·학·연구기관 관계자를 대상으로 하는 ‘HBF 기술: 워크로드(WORKLOAD) 분석과 로드맵(ROADMAP) 설명회’를 온라인으로 개최한다고 6일 밝혔다.


이번 설명회는 차세대 에이전틱(Agentic) AI의 핵심 기능인 멀티모달(이미지·동영상·음성·문자) 생성, 실시간 검색과 학습(RAG), 논리 추론 능력(CoT) 등 요인으로 갈수록 폭증하는 데이터 처리 수요에 대응하기 위해 HBM 한계를 보완할 HBF의 기술 방향과 개발 전략을 공유하기 위해 마련됐다.

테라랩은 지난해 6월에도 HBM4부터 HBM8까지 향후 15년의 HBM 아키텍처와 구조, 성능, 세대별 특성을 미리 전망하는 ‘차세대 HBM 로드맵 기술 발표회’를 개최해, 국내외 기업과 관계자들로부터 많은 주목을 받았다.

HBF는 휘발성 메모리인 D램을 수직으로 쌓아 대역폭을 극대화하는 HBM과 달리, 비휘발성 메모리인 낸드플래시를 수직 적층해 SSD(솔리드스테이트 스토리지)급 대용량을 유지하면서도 HBM 수준의 대역폭 확장을 노리는 새로운 솔루션이다. AI 학습과 추론 성능 향상을 위해 대역폭과 용량의 대폭적인 향상을 지향하고 있기 때문에 날로 고도화돼 가고 있는 AI 시대를 이끌 차세대 메모리로 급부상하고 있다.



기존 HBM이 초고속·저용량 연산 메모리라면 HBF는 대용량 데이터 저장과 고대역폭 전송을 동시에 겨냥한 구조다. 초거대 에이전틱 AI 확산으로 늘어나는 추론·학습 데이터 처리에 최적화된 메모리로 평가받기 때문이다.

테라랩 관계자는 “폭발적으로 늘어나는 AI 데이터를 감당하려면 D램 기반 HBM과 낸드플래시 기반 HBF가 모두 동시에 필요하다”면서 “HBF는 HBM과 함께 향후 수년 내 수백~수천조 원 규모로 성장할 AI 메모리 반도체 시장을 견인하고, ‘K-메모리 중심의 AI 컴퓨팅 시대’를 여는 핵심 국가 전략 자산”이라고 강조했다.

이번 설명회에서는 테라랩이 그동안 축적해 온 HBF 관련 연구를 토대로, 차세대 에이전틱 AI를 위한 아키텍처, 구조, 성능과 워크로드 특성, 개발 로드맵 등이 공개된다. AI 반도체 연산 특성을 분석하고 HBF를 실제 시스템에 어떻게 활용할지, 한발 더 나아가 AI를 활용해 HBM을 포함해 HBF와 SSD 등 모든 메모리 시스템을 아우르는 설계와 함께 이를 최적화하는 방법론도 소개한다.

한편 김 교수가 이끄는 카이스트 테라랩은 20년 넘게 HBM 설계 기술을 세계적으로 선도해 온 연구실이다. 2010년부터는 HBM 상용화 설계에도 직접 참여해 2013년 SK하이닉스의 세계 최초 HBM 상용화에 결정적 역할을 했다고 평가받는다.

현재 테라랩에는 박사과정 9명, 석사과정 17명 등 총 26명의 학생·연구원이 소속돼 있다. 이들은 6세대 HBM 4부터 HBM 8까지 차세대 HBM 아키텍처 및 구조, 성능과 더불어 HBF 구조·성능까지 폭넓게 연구하며, HBM–HBF 하이브리드 메모리 시대를 대비한 기술 로드맵을 구체화하고 있다.

김 교수는 “이번 설명회를 계기로 HBF 관련 기술 개발과 전략 등 AI 메모리 반도체 전반을 조명하고 로드맵 제시를 계기로 국내 반도체산업의 비전 공유와 함께 기술 주도권 확보 등 우리나라가 AI 생태계를 선도하는 데 힘을 보태고 싶다“ 고 말했다.

이번 설명회는 오는 10일 오전 9시부터 오후 4시 20분까지 약 6시간 동안 화상회의 플랫폼 줌(ZOOM)을 통해 전 세계에 생중계된다. 이후 영상 녹화본은 KAIST 테라랩 홈페이지 등에 공개될 예정이다.

장진복 기자