[파이낸셜뉴스] 삼성전자 정기태 부사장과 SK하이닉스 임의철 펠로우 등 산학연 주요인사가 참석해 인공지능(AI)-PIM 반도체 산업의 혁신과 발전에 대해 중요한 경험과 토론을 공유하는 자리가 마련됐다. 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신기획평가원 PIM인공지능반도체사업단, 한국과학기술원(KAIST) PIM반도체설계연구센터가 주관하는 '2024 제2회 AI-PIM 반도체 워크숍'이 30일 서울 양재동 엘타워 엘하우스홀에서 열린다. 이번 워크숍은 'AI 반도체 시대의 PIM 반도체'라는 주제로 PIM 반도체의 의미를 새롭게 조명하고, 관련 기획·연구·개발자들을 중심으로 AI-PIM 반도체 생태계 조성의 공감대를 마련할 자리가 될 것으로 기대된다. PIM반도체설계연구센터 유회준 센터장은 "선제적 대규모 투자와 기술 패권을 앞세운 AI의 격변기 속에서 지금이 바로 미래 한국 반도체 산업의 절대 경쟁력 확보에 집중이 필요한 시기"라고 말했다. 그러면서 이번 워크숍과 관련해 "AI반도체 연구-개발에서 AI-PIM반도체의 의미를 재해석 및 재정립하고 메모리 기술을 바탕에 두고 AI-PIM 허브를 중심으로 관련 SoC 가속기를 아우르는 하드웨어, 소프트웨어 플랫폼 연구-개발에 필요한 새로운 아이디어와 열정을 공유하는 자리가 될 것"이라고 강조했다. 이번 워크숍 1부에서는 삼성전자 정기태 부사장, SK하이닉스 임의철 펠로우, 서울대 심재웅 교수 등이 파운드리 산업의 최근 기술 동향, AI 시대의 전문 메모리 솔류션 : 컴퓨팅과 메모리의 결합, 초거대 AI 모델 시대의 PIM·NDP 연구 방향에 대해 발표한다. 또 2부에서는 국민대학교 민경식 교수, 고려대학교 박종선 교수, SK하이닉스 김동균 펠로우, 삼성전자 손교민 마스터를 패널리스트로 초대해 1부 발표 내용을 바탕으로 'AI 반도체 붐 속에서 학계, 산업계에서 바라보는 PIM 반도체 개발 방향'이라는 주제에 대해 토론한다. 또한 PIM반도체설계연구센터의 IP 및 플랫폼 허브 추진 상황과 협력 방안에 대해 소개할 예정이다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 자생한방병원의 통합의학 전문 국제학술지 ‘통합의학에 대한 관점(PIM)’이 국내 연구자들의 우수 논문을 발굴하고 지원에 나선다. 자생한방병원 척추관절연구소는 통합의학을 주제로 ‘2024 PIM 논문 경진대회’를 개최하고 참가자를 모집한다고 4일 밝혔다. 자생한방병원과 자생의료재단이 후원하는 이번 대회는 과학적 연구방법을 기반으로 통합의학의 학문적 교류를 도모하기 위해 열렸다. 통합의학이란 현대의학의 부족한 부분을 한의학과 같은 다른 의학 체계로 보완하는 학문을 의미한다. 참가자들은 논문 주제로 지정 주제와 자유 주제 중 하나를 선택할 수 있다. 지정 주제로는 △만성통증 관리에 대한 한의치료의 기전 △임상 한의치료의 효과 평가지표의 활용 등이 있다. 자유 주제의 경우 한의치료에 대한 과학적·현대적 근거 연구를 비롯해 한의학과 서양의학을 아우르는 통합의학과 관련한 연구라면 특별한 제한사항은 없다. 한의사 전공의와 수련의, 한의과대학 학부생 및 대학원생 등 전공자 외에도 한의학 및 통합의학 연구에 관심이 있는 이들은 누구나 신청할 수 있다. 대회는 총 1·2차로 나뉘며 1차는 오는 5월 31일까지 참가신청서, 연구계획서 등 관련 서류를 제출하면 된다. 이후 결과는 개별적으로 전달되며 통과자들은 8월 열리는 자생국제학술대회의 초청 자격을 얻어 국내외 통합의학 전문가들의 최신 지견을 들어볼 수 있다. 2차 대회에서는 오는 11월 1일부터 30일까지 최종 논문을 제출받아 독창성, 효용성, 연구 적합성 등 종합적인 심사가 이뤄질 예정이다. 최종 선정된 우수 논문들은 12월 27일 발표되며 PIM 게재와 함께 각 연구자들에게 상금 100만원과 상장이 수여된다. 아울러 최우수 논문 선정자에게는 연구 역량 향상 격려를 위한 최신형 노트북이 추가로 지급된다. 자생한방병원 척추관절연구소 하인혁 소장은 “PIM은 창간 이후 국내를 비롯해 영국, 미국 등 다양한 해외 연구자들이 논문을 투고하는 국제 학술 교류의 장으로 성장하고 있다”며 “이번 대회를 시작으로 매년 개최될 논문 경진대회를 통해 많은 국내 연구자들이 서로의 연구결과에 대해 활발히 논의할 수 있는 시간을 갖길 바란다”고 전했다. camila@fnnews.com 강규민 기자

[파이낸셜뉴스] 과학기술정보통신부 및 PIM인공지능반도체사업단 관계자들과 인공지능 지능형 반도체(AI PIM) 관련 주요 산학연 전문가들이 참여해 AI-PIM의 앞으로의 전망에 대해 자유로운 토론과 의견을 교환하는 자리가 마련됐다. 17일 정보통신기획평가원(IITP)에 따르면, 18일 서울 양재동 엘타워에서 'AI-PIM 워크숍'이 열린다. PIM반도체설계연구센터의 유회준 센터장 (KAIST 전기 및 전자공학부 교수)은 "국내 반도체 산업의 경쟁력 제고를 위해 시장 및 미래 기술의 변화 추이를 관찰·분석하고 선제적인 대응이 필요하다"며 "이번 워크샵은 기존 AI 반도체 기술 워크숍과는 달리 시장 분야 전문가 강연을 통해서 AI 반도체 시장 현황과 앞으로의 전망을 분석하고, PIM을 필두로 한 AI 반도체가 향후 나아갈 방향에 대해 모색하는 자리가 될 것"이라고 말했다. 이번 워크숍은 5세대 고대역폭메모리(HBM-3E) 등 급변하는 메모리 시장의 변화를 살펴보고 PIM을 바탕으로 한 그 대응책을 논하는 자리다. 이번 행사에서는 유진투자증권 리서치센터에 이승우 센터장, 라온피플 이석중 대표, 모빌린트 신동주 대표, 그리고 서울대학교 융합과학기술대학원에 안정호 교수 등 AI PIM을 대표하는 연사들이 참여한다. 특히 △AI 반도체 산업 동향 △생성형 AI의 동향과 전망 △AI 액셀러레이터 동향 △컴퓨터 익스프레스 링크(CXL), PIM 그리고 챗GPT에 대해 발표하며, PIM반도체설계연구센터의 지적재산(IP) 및 플랫폼 허브 추진 상황과 협력 방안에 대해 소개한다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 삼성전자와 SK하이닉스 등 반도체 대기업과 대학, 중소 팹리스 기업이 한자리에 모여 지능형반도체(PIM) 기술 확보를 위한 협력 강화 방안을 논의한다. 이 자리에서 파운드리 서비스 활용이 가능한 메모리 기반 PIM 지식재산권(IP) 개발 방안과 삼성 및 SK하이닉스와의 협업 네트워크 구축 등에 대해 논의할 예정이다. 정보통신기획평가원(IITP)는 7일 서울 양재동 엘타워에서 'PIM MPW 산학 협력 워크숍'을 개최한다고 6일 밝혔다. 유회준 PIM반도체설계연구센터장은 "미래 경쟁력확보를 위해서는 PIM 원천 기술을 확보하는 것은 물론, 국내 대기업, 대학과 팹리스 간 협력 체계 등 생태계를 구축하는 일이 절대적으로 필요하다"고 말했다. 그러면서 "이번 워크숍은 사업에 참여하는 기업과 대학에서 개발된 양질의 설계 IP들을 멀티프로젝트 웨이퍼(MPW)를 통해 검증해 국내 시스템반도체 제품개발의 기술 수준과 효율성을 한 단계 높일 수 있는 협력 방안을 모색하는 뜻깊은 자리가 될 것" 이라고 말했다. 이번 워크숍은 과학기술정보통신부가 주최하고 IITP와 한국과학기술원(KAIST) PIM반도체설계연구센터가 주관해 과기정통부를 비롯해 삼성전자 메모리사업부 유학수 수석, SK하이닉스 MSPD 그룹 권용기 수석, ㈜유엑스팩토리 박준영 대표, 그리고 고려대학교 전기전자공학부 궁재하 교수 등이 참여한다. 특히 DRAM-PIM IP개발 협력, SK하이닉스 AiM IP 개발 협업, PIM 상용화를 위한 중소벤처기업의 반도체 시스템 개발 협력 방안, PIM 연구동향 및 산학 협력 방안에 대해 논의하며, PIM반도체설계연구센터의 IP 및 플랫폼 허브 추진 상황과 계획도 발표한다. 또한, 이번 행사에는 과학기술정보통신부 및 PIM 인공지능반도체사업단 관계자들과 PIM 관련 주요 산학연 전문가들이 참여해 PIM 개발 협력 및 앞으로의 전망에 대하여 자유로운 토론과 많은 의견을 교환할 예정이다. PIM반도체설계연구센터는 과학기술정보통신부의 'PIM인공지능반도체 핵심기술개발(설계)' 사업을 통해 지난해 6월 개소했다. 이번 사업에 참여하는 대학들과 함께 삼성전자와 SK하이닉스가 운영위원으로 참여하고 있으며, 특히 삼성전자는 반도체 설계 인력을 연구센터에 파견하여 공동연구 수행과 인력양성을 위한 교육과정도 함께 개발 중이다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

고대역폭메모리(HBM)-프로세싱인메모리(PIM), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 등 반도체 업계의 차세대 메모리 솔루션 개발 경쟁 구도가 삼성전자와 SK하이닉스로 압축되고 있다. 특히, 생성형 인공지능(AI) 성장세에 힘입어 AI용 HBM3 수요가 예상보다 빠르게 늘자 침체됐던 메모리 반도체 시장도 본격적으로 들썩이는 양상이다. ■HBM발 차세대 메모리 경쟁 본격화13일 관련 업계에 따르면 삼성전자는 올해 멤콘, 플래시 메모리 서밋 등 국제 메모리 반도체 행사에서 HBM을 비롯해 △HBM-PIM △CXL D램 △CXL-프로세싱니어메모리(PNM) 등 고성능·고용량 메모리 솔루션 기술을 잇따라 공개했다. 삼성전자가 AI 연산에 최적화된 차세대 D램 기술을 적극적으로 공개하는 건 생성형 AI 시대의 조기 개화와 무관하지 않다는 지적이다. HBM 2~3세대 주도권을 쥐고 있던 삼성전자는 AI 시장 급성장을 예상하지 못한 채 SK하이닉스에 세계 최초 HBM3(4세대) 양산 타이틀을 뺏겼다. 이에 삼성전자가 AI 반도체 주도권을 되찾기 위해 공격적으로 차세대 D램 개발·양산 경쟁에 뛰어들었다는 것이다. 삼성전자는 지난 5월 업계 최초 CXL 2.0을 지원하는 128기가바이트(GB) CXL D램도 개발해 연내 양산을 앞두고 있다. 지난해 5월 세계 최초 CXL 1.1 기반 D램을 개발한 지 1년 만이다. CXL은 중앙처리장치(CPU) 1개당 사용할 수 있는 D램이 제한된 기존 방식과 달리 여러 인터페이스를 하나로 통합해 각 장치 간 직접 통신을 가능하게 한다. 이를 통해 D램에서 처리 가능한 서버 메모리 용량을 수십 테라바이트(TB)까지 확장할 수 있다. SK하이닉스 역시 지난해 10월 업계 최초로 CXL 메모리에 연산 기능을 통합한 컴퓨테이셔널 메모리 솔루션(CMS) 개발에 성공했다. ■'메모리+연산', 한국이 기술 주도메모리에 시스템반도체 연산 기능을 더한 PIM 경쟁도 불붙고 있다. 현재는 메모리가 저장 역할을 맡고, 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU) 등 시스템반도체가 연산 기능을 담당하지만, PIM은 메모리 내부에서 데이터 연산 작업이 가능하다. HBM-PIM 기술을 적용할 경우 기존 HBM이 탑재된 GPU 가속기에 비해 AI 모델의 생성 성능이 3.4배 개선된다. 삼성전자의 HBM-PIM은 지난해 10월 AMD의 GPU 'MI-100'에 탑재됐다. CXL 기반 PNM은 연산 기능을 갖춘 시스템반도체를 메모리 옆에 위치시켜 데이터 병목현상을 줄인다. 기존 GPU 가속기 대비 D램 용량은 4배 증가하고, AI 모델의 로딩 속도는 2배 이상 빨라진다. 메모리 업계에선 개발 초기 단계지만, 고용량 AI 모델 처리 수요 확대에 힘입어 보급 확대를 기대하고 있다. 업계 관계자는 "생성형 AI의 급성장은 메모리 개발 패러다임을 크게 바꾼 계기가 됐다"며 "미국 마이크론은 차세대 메모리 기술력에서 한 발 뒤처져 있는 만큼 삼성전자·SK하이닉스간 양강 구도가 당분간 이어질 것"이라고 말했다. mkchang@fnnews.com 장민권 기자

[파이낸셜뉴스] 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수팀이 세계 최초로 DRAM 메모리 셀 내부에 직접 프로세서(CPU)까지 함께 들어가 인공지능(AI) 연산이 가능한 지능형반도체(PIM 반도체) '다이나플라지아(DynaPlasia)'를 개발했다. 다이나플라지아는 기존 PIM반도체보다 연산처리속도가 15배 빠르며, 아날로그 회로 방식이어서 병렬성이 300배 높아졌다. 유회준 교수는 14일 "다이나플라지아는 기존 AI 반도체가 가지고 있던 메모리 병목현상을 해소할 뿐만아니라, 높은 처리량과 가변성을 갖는 고메모리 용량의 DRAM-PIM"이라며 "본격적인 상용화에 성공할 경우, 최근 더욱 거대해지고 다양해지는 AI 모델에서도 높은 성능을 보일 수 있을 것"이라고 말했다. 세계적인 반도체 기업들은 AI반도체의 전력문제를 해결하기 위해 미세공정을 도입해 왔다. 28나노에서 5나노, 3나노까지 미세공정을 도입해 전력소모를 줄여왔다. 이후 기업들과 학계에서는 3나노라는 물리적 한계에 도달해 PIM반도체로 눈을 돌리기 시작했다. PIM 반도체는 하나의 칩 내부에 메모리와 CPU를 함께 들어가 있는 차세대 반도체다. 기존 PIM 반도체는 대부분 셀 하나에 8개 이상의 트랜지스터가 필요한 SRAM-PIM 방식이거나, DRAM 기반 PIM으로 만들어졌더라도 프로세서를 메모리 셀 어레이 외부에 근접 배치하는 디지털 PIM 방식이었다. 메모리와 CPU간 거리를 줄이고 대역폭을 넓혀 데이터 병목현상을 줄였지만 메모리 셀 내부에 직접 CPU를 넣어 연산성능을 올리지는 못했다. 다이나플라지아는 아날로그형 DRAM-PIM 기반 AI 반도체로 3개의 트랜지스터만으로 셀을 구성했다. 메모리 셀 내부에 CPU를 넣어 높은 병렬성과 에너지 효율의 아날로그 연산 방식을 이용해 집적도와 연산기능을 획기적으로 향상시켰다. 뿐만 아니라, 누설전류 내성 컴퓨팅을 통해 모든 메모리 셀들이 병렬로 동작할 수 있도록 해 기존 디지털 DRAM-PIM 방식 대비 약 300배 높은 병렬성으로 15배 높은 데이터 처리량을 보인다. 또한, 기존 아날로그형 PIM 반도체에서는 메모리와 연산기, 그리고 아날로그-디지털 데이터 변환기를 별도로 구현해 고정된 하드웨어 구조였다. 연구진은 세계 최초로 하나의 셀이 메모리, 연산기, 데이터 변환기의 기능을 동시에 지원할 수 있는 '트리플-모드 셀'을 개발했다. 다이나플라지아는 예를들어 100만개의 셀이 집적돼 있다면 메모리가 많이 필요할 경우, 셀 99만개는 메모리 역할을 할 수 있다. 또 1만개가 CPU 역할을 하다가 계산을 많이 해야 될 경우에는 메모리 역할을 하는 셀을 줄일 수 있는 셈이다. 한편, 유회준 교수는 새로 개발한 다이나플라지아를 지난달 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표했다.    monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 메모리 반도체 시장 한파가 들이닥친 가운데 글로벌 메모리 반도체 1위 삼성전자가 '초격차 기술력' 확보에 사활을 걸고 있다. 삼성전자는 20일, 자사가 개발한 프로세싱인메모리(PIM)를 세계적인 반도체 업체인 AMD의 그래픽처리장치(GPU) 가속기 카드에 탑재해 성능을 입증하는 데 성공했다고 밝혔다.  PIM은 프로세서가 수행하는 데이터 연산 기능을 메모리 내부에 구현한 기술로, 메모리 내부에서 연산 처리가 가능해 중앙처리장치(CPU)와 메모리 간 데이터 이동이 줄어들어 인공지능(AI) 가속기 시스템의 성능과 에너지 효율을 높일 수 있는 장점이 있다. 삼성전자는 연산 기능을 갖춘 차세대 메모리반도체인 PIM 기술을 활용한 메모리 솔루션(HBM-PIM)을 확보하고, 이를 구현하는데 필요한 소프트웨어에 대한 표준화를 완료했다. 삼성전자에 따르면 HBM-PIM 클러스터를 구현해 대규모 AI 및 고성능 컴퓨터 애플리케이션에 적용한 결과 기존 GPU 가속기 대비 성능은 2배 늘고 에너지 소모는 50% 감소했다. 또 8개의 GPU 가속기로 시스템을 구성하고 대용량 AI 언어 모델을 학습시켜 본 결과 HBM-PIM을 탑재한 GPU 가속기가 단순 HBM만을 탑재한 GPU 가속기보다 1년 동안 사용하는 에너지가 약 2100GWh(기가와트시) 가량 절감되는 것으로 나타났다. 탄소 배출량을 약 96만t 가량 줄일 수 있는 양이며, 이는 약 1억 그루의 소나무가 1년 동안 흡수하는 탄소보다 많다. 삼성전자는 고용량 AI 모델을 위한 컴퓨트익스프레스링크(CXL) 기반의 프로세싱니어메모리(PNM) 솔루션도 개발하고 있다. 최근 차세대 D램으로 불리는 CXL은 고성능 컴퓨팅 시스템에서 CPU, GPU, 가속기, 메모리 등을 효율적으로 사용하기 위해 만든 새 표준화 인터페이스다. CPU 증설 없이 메모리의 용량을 쉽게 확장할 수 있도록 한 것이 특징이다. PNM 기술은 메모리를 데이터 연산 기능에 활용해 작업 처리 속도를 높였다. 연산 기능을 메모리 옆에 위치 시켜 CPU-메모리 간 발생하는 병목 현상을 줄이고 시스템 성능을 개선할 수 있다. 또 높은 메모리 대역폭을 요구하는 추천 시스템이나 인-메모리 데이터베이스 등의 응용에서 약 2배 이상 성능이 향상되는 것을 확인했다. 향후 AI, 메타버스 등 미래 산업의 고성능 수요에 대응하고 친환경 경영에도 기여할 것으로 내다봤다. 박철민 삼성전자 메모리사업부 신사업기획팀장(상무)은 "HBM-PIM 클러스터 기술은 업계 최초의 거대 규모 인공지능 분야 맞춤형 메모리 솔루션"이라며 "통합 소프트웨어 표준화 과정을 거쳐 CXL-PNM 솔루션과도 접목해 에너지 절감 및 탄소 배출 저감 효과를 극대화함으로써 친환경 경영에 기여할 것"이라고 말했다. 한편 1993년 메모리 시장 전체에서 1위에 등극한 삼성전자는 현재까지 왕좌를 유지하고 있다. 시장조사기관 옴디아에 따르면 삼성전자의 올해 2·4분기 D램과 낸드 시장 점유율은 각각 43.4%, 33.3%로 세계 1위를 유지했다.  rejune1112@fnnews.com 김준석 기자

KB국민은행과 KT는 최신 사물인터넷 기술인 NB-IoT 기술을 활용해 동산담보 자동관제 플랫폼인 'KB PIM'을 구축하고, 이를 기반으로 동산금융 활성화를 추진하기로 했다고 2일 밝혔다. 양사는 KB국민은행 메인시스템과 플랫폼의 연동 개발을 조기 완료하고 올해 안으로 KB PIM을 출시할 예정이다. KB PIM은 NB-IoT 기반 올인원 동산담보 자동관제 플랫폼이다. 현장실사 없이 동산담보물의 위치 및 가동 여부 등의 관리 상태를 실시간으로 원격 모니터링하고, 담보물 위치 이탈 또는 훼손 등 긴급 상황 발생시 KT의 그룹사인 KT텔레캅에서 긴급 출동 및 현장조치까지 가능하다. 이를 통해 동산담보물에 대한 사후관리 자동화를 구현함에 따라 중소기업과 소상공인에게 동산담보를 활용한 생산적 금융이 확대될 것으로 기대된다. 더불어 은행은 동산담보물의 도난이나 훼손, 임의 매각 등을 방지할 수 있어서 사후관리에 대한 부담이 완화되고 담보안정성도 강화할 수 있다. KB국민은행 관계자는“최신 NB-IoT기반 동산담보 자동관제 플랫폼 KB PIM 구축을 바탕으로 중소기업과 소상공인을 위한 동산금융 활성화를 위해 노력하겠다”고 밝혔다. aber@fnnews.com 박지영 기자

[파이낸셜뉴스] 빅테이터 분석, 사물인터넷(IoT), 자율주행 자동차, 디지털 헬스 등 인공지능(AI)을 기반으로 한 산업이 확대되면서 AI 전용 반도체 수요는 계속 증가할 것이란 분석이 나왔다.  문남중 대신증권 연구원은 28일 "전 세계 AI 반도체 시장은 헬스케어, 자동차, 가전 등 AI 서비스 구현에 대한 수요로 오는 2033년 3410억 달러(약 474조원)로 매년 32.1% 성장할 것으로 예상된다"고 설명했다.  그러면서 "현재 우리가 인식하고 있는 AI 시스템 구현 단계와 서비스 플랫폼은 ‘학습용’, ‘서버용’에 머물러 있다"며 "다음 단계인 ‘추론용’과 ‘엣지 디바이스용’이 본격화되면, AI 반도체 수요 성장은 지속될 것"이라고 강조했다.  이에 문 연구원은 추론 및 엣지 디바이스용 AI 시스템에 활용되는 2세대, 3세대 반도체의 역할에 주목했다. 특히 프로세싱인메모리(PIM)와 뉴로모픽 등 3세대 반도체는 AI 학습 시 연산처리와 저장장치간 데이터 이동을 최소화하고 효율성을 높이도록 설계한 것이 특징이다. 국내 기업도 관련 기술 개발 및 상용화에 박차를 가하고 있다.  문 연구원은 "PIM은 메모리 반도체 내부에 연산 기능을 넣어 데이터 이동 최소화, 연산 속도를 높이는 기술로서 SK하이닉스, 삼성전자의 고대역폭메모리(HBM)가 해당된다"며 "뉴로모픽은 인간 뇌의 신경망 구조와 동작방식을 모방하여 저전력·고효율 AI 연산을 가능하게 하는 기술로, IBM을 포함해 퀄컴, 삼성전자, SK하이닉스도 기술을 개발 중"이라고 전했다.  soup@fnnews.com 임수빈 기자

1983년 반도체 사업을 시작한 SK하이닉스가 40여년간의 노력과 혁신을 거쳐 세계 인공지능(AI) 메모리 산업 리더로 도약했다. SK하이닉스는 '메모리 센트릭'을 비전으로 삼고 지금까지의 기술력을 바탕으로 차세대 AI 메모리 개발에 매진하고 있다. 10일 SK하이닉스는 창립 41주년을 맞아 고대역폭 메모리(HBM)를 중심으로 혁신 제품에 담긴 역사, 기술력, 구성원들의 노력 등을 뉴스룸에 소개했다. SK하이닉스는 "기술력으로 일군 40년을 갈무리하고 새로운 1년을 달린 올해 '40+1 르네상스 원년'을 만들어가고 있다"며 "그 배경에 HBM, 지능형반도체(PIM), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 등 첨단 공정과 패키징 기술이 집약된 AI 메모리가 자리 잡고 있다"고 설명했다. SK하이닉스의 'HBM 성공신화'는 15년 전인 2009년으로 거슬러 올라간다. 회사 측은 실리콘관통전극(TSV)과 웨이퍼 레벨 패키지(WLP) 기술이 메모리 성능의 한계를 극복해 줄 것으로 판단하고 본격적으로 HBM 개발에 착수했다. 2013년 세계 최초로 TSV와 WLP 기술을 기반으로 개발한 1세대 HBM이 세상에 나왔다. HBM은 출시 당시 혁신 메모리로 주목받았으나 시장의 폭발적 반응은 없었다. 박소연 기자