삼성전자가 AI 가속기의 데이터 처리 성능과 전력 효율을 높이기 위한 차세대 3D 메모리 기술을 공개했다.
삼성전자는 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열린 FMS 2026에서 zHBM과 zNAND-O 목업을 업계 최초로 선보이고 400단 이상으로 적층한 V10 BV-NAND를 공개했다. 가장 주목받은 기술은 zHBM이다. 기존 HBM이 AI 가속기 옆에 배치되는 것과 달리 zHBM은 가속기 위에 메모리를 수직으로 쌓아 데이터 이동 거리를 줄이는 방식이다.
이를 통해 zHBM 기반 차세대 인터페이스 시스템은 HBM5보다 최대 8배 높은 성능을 제공할 수 있다. 회사의 설명에 따르면 전력 대비 성능은 최대 3배 높이고, 열 저항은 절반 이하로 낮춰 대규모 AI 모델 학습과 추론 과정에서 성능 저하와 전력·발열 부담을 줄일 수 있다.
낸드 플래시 분야에서는 온디바이스 AI를 겨냥한 zNAND-O가 공개됐다. 여러 개의 V-낸드 칩을 TSV를 통해 수직 적층하는 3D 패키징 기술을 적용해 높은 저장 밀도와 데이터 로딩 대역폭을 구현하도록 설계됐다.
삼성전자는 이를 통해 AI 서비스에 필요한 기능을 클라우드 연결 없이 기기 안에서 모두 구현할 수 있다며, 고사양 모델 사용 시에도 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 처리할 수 있어 개인 정보 보호 측면에서도 장점을 발휘한다고 소개했다.
삼성전자는 400단 이상으로 적층한 10세대 V-NAND인 V10 BV-NAND도 공개했다. 기존에 하나의 웨이퍼에 셀(Cell)과 주변 회로인 페리(Peri)를 함께 제작하는 V9 낸드와 달리, 이들을 각각 다른 웨이퍼에서 제작해 접합해 완성, 집적도를 약 58% 높여 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장할 수 있으며, 성능도 개선했다.
덕분에 고용량 SSD를 더 작은 크기로 만들거나 동일한 용량의 제품에서 전력 효율과 성능을 높이는 데 유리하다. 회사에 따르면 9세대 대비 데이터 밀도는 58%, 쓰기 성능은 45%, I/O 성능은 33% 향상되었고, 덕분에 AI 데이터센터에서 급증하는 학습 데이터와 생성형 AI 콘텐츠를 저장하는 기업용 SSD에도 적합하다.
이번에 공개된 zHBM과 zNAND-O는 AI 가속기와 메모리를 더 가깝게 연결해 성능과 전력 효율을 동시에 높이고 낸드 적층으로 저장 용량까지 확대한다는 점에서 향후 AI 반도체가 단순한 연산 성능보다 메모리 구조를 중심으로 발전할 가능성을 보여준다.
|
[영상] 동급 최저가로 가격 설정한 BIWIN SSD와 메모리, 한국시장 경쟁력은? 코잇 바이윈 2부 
