CXL기술로 차세대 메모리 시장의 주도권을 노리는 삼성전자

삼성전자가 예전의 선두 지위를 되찾기 위해 노력하고 있습니다. 그 핵심에는 차세대 메모리 기술인 CXL(Compute Express Link)이 자리 잡고 있는데요. CXL은 기존 메모리 구조의 한계를 극복하고 무한대에 가까운 메모리 확장성을 실현할 수 있는 기술로 주목받고 있습니다. 삼성전자는 CXL 기술 개발을 선도하며 차세대 메모리 시장에서의 주도권을 되찾고자 하는 야심 찬 포부를 펼치고 있습니다.

 

 

CXL 메모리 확장성의 혁신

CXL은 CPU, GPU, SoC 등 다양한 장치들을 빠르고 효율적으로 연결할 수 있는 기술입니다. 기존 메모리 구조의 한계를 극복하기 위해 고안된 CXL은 이론상 무한대에 가까운 메모리 용량 확장이 가능하다는 점에서 주목받고 있는데요. 기존 메모리 구조에서는 D램을 수직으로 쌓아 올리는 방식으로 용량을 늘렸지만, 적층 가능한 칩 개수에 물리적 한계가 있었습니다.

 

반면 CXL은 D램을 하나의 풀(pool)로 묶어 필요한 만큼 메모리를 할당받아 사용할 수 있게 함으로써 메모리 용량을 획기적으로 늘릴 수 있습니다. 업계 관계자에 따르면 CXL 시스템을 이용하면 서버 당 메모리 용량을 8~10배까지 늘릴 수 있다고 합니다. 이와 함께 CXL의 메모리 풀링 기능은 메모리 자원의 활용도를 크게 높일 수 있어, 각 장치가 필요한 만큼의 메모리를 할당받아 사용하고, 남는 메모리는 다른 장치에 공유함으로써 메모리 유휴 공간을 최소화할 수 있습니다.

 

 

CXL 개발에 속도내는 삼성전자

삼성전자는 2019년 CXL 컨소시엄 창립 멤버로 참여했으며, 이후 CXL 제품 개발에 속도를 내고 있습니다. 2022년 5월 세계 최초로 CXL 1.1 기반의 CXL D램을 개발했고, 지난해에는 업계 최초로 CXL 2.0을 지원하는 128GB CXL D램을 선보였습니다.

 

최근에는 미국 레드햇과 협력해 삼성 화성캠퍼스 내 연구시설에 CXL 인프라를 구축하게 되면서, CXL 제품 개발과 검증, 최적화 작업을 자체적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 

 

 

CXL, AI 반도체에서도 각광

최근 AI 반도체에는 GPU와 D램을 수직으로 적층 하여 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 HBM(High Bandwidth Memory)이 탑재되고 있지만, 여전히 서버용 CPU와 D램 간 데이터 이동 지연 문제가 존재해 왔습니다. CXL은 이러한 문제를 해결하고 데이터 처리 속도를 크게 향상할 수 있어 인공지능 분야에서도 각광을 받고 있습니다.

 

 

 

CXL , 차세대 메모리 시장을 주도할 핵심 기술

시장 조사 기관 마켓앤마켓에 따르면 CXL 시장 규모는 2022년 170만 달러에서 2026년 21억 달러로 연평균 215%의 폭발적인 성장이 예상될 것이라 전망하고 있습니다. 이에 발맞춰 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 주요 반도체 기업들이 CXL 기술 개발에 박차를 가하고 있는데요. 삼성전자는 CXL 선도 기업의 지위를 굳건히 하기 위해 다양한 제품 출시와 함께 개발 인프라 구축에 힘쓰고 있습니다. SK하이닉스 또한 CXL 메모리 솔루션 개발에 주력하며 경쟁력 강화에 나서고 있는 모습입니다.

 

 

 

📌CXL과 HBM 비교

	CXL(Compute Express Link)	HBM(High Bandwith Memory)
데이터 처리 속도	HBM보다는 처리 속도가 느리지만, 확장성이 뛰어남	GPU와 메모리를 수직으로 적층하여 초고속 데이터 처리가 가능
확장성	메모리 풀링을 통해 이론상 무한대로 용량 확장이 가능	메모리 용량 확장에 물리적 한계가 있음
활용 분야	다양한 장치(CPU, GPU, SoC 등)를 연결하여 활용 범위가 넓음	GPU 중심의 AI/ML 가속기 시장에 주로 활용
현재 기술 상황	최근 개발이 활발해지며 상용화가 진행 중	이미 시장에 널리 보급되어 사용 중

HBM은 초고속 데이터 처리에 최적화된 반면, CXL은 메모리 용량 확장성이 뛰어난 기술이라고 할 수 있습니다.

두 기술은 서로 다른 장점을 가지고 있어 AI/ML 분야 등 다양한 애플리케이션에 활용될 것으로 전망됩니다.

 

2024.05.07 - [IT] - AI의 핵심 기술, GPU, NPU, HBM 용어정리

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