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[핫칩스 2026]“HBM을 더 똑똑하게” 삼성 vs “더 높게” SK…핫칩스서 격돌


삼성, 베이스다이에 컨트롤러·AI 연산 기능 탑재
하이닉스, HBM4 12단 양산…16단 인증·20단 이상 준비

[아이뉴스24 권서아 기자] 삼성전자와 SK하이닉스가 차세대 고대역폭 메모리(HBM) 시장을 놓고 기술 경쟁을 본격화하고 있다.

삼성전자는 HBM 베이스다이(HBM 맨 아래에서 신호를 처리하는 층)에 로직과 연산 기능을 확대하는 방향을 제시한 반면, SK하이닉스는 고단 적층을 위한 첨단 반도체 후공정(패키징) 기술을 내세웠다. AI 가속기의 성능이 높아질수록 메모리 병목과 전력 문제가 커지면서 HBM 경쟁의 무게중심도 대역폭·용량에서 로직과 패키징으로 확장되는 모습이다.

삼성전자(왼쪽), SK하이닉스 사옥 전경. [사진=각 사]
삼성전자(왼쪽), SK하이닉스 사옥 전경. [사진=각 사]

23일(현지시간) 미국 스탠퍼드대에서 열린 반도체 학회 '핫칩스 2026'에서 삼성전자는 첨단 로직 공정을 적용한 HBM 베이스다이의 역할 확대를 차세대 기술 방향으로 제시했다.

한상욱 삼성전자 메모리사업부 D램 설계팀 테크니컬리더(TL)는 베이스다이를 단순히 데이터를 전달하는 장치가 아니라 시스템온칩(SoC)처럼 활용하는 방안을 공개했다.

삼성전자(왼쪽), SK하이닉스 사옥 전경. [사진=각 사]
삼성전자의 현재 세대인 HBM4(6세대) 제품. [사진=삼성전자]

가장 먼저 제시된 것은 GPU에 있는 메모리 컨트롤러 일부를 HBM 베이스다이로 이전하는 방식이다.

삼성전자는 메모리 컨트롤러가 SoC 면적의 약 5~10%를 차지한다며 이를 HBM으로 옮기면 GPU 내부 공간을 연산 코어에 활용할 수 있어 10~20% 수준의 성능 향상이 가능하다고 설명했다.

삼성전자는 주요 고객들이 메모리 컨트롤러를 맞춤형(커스텀) HBM으로 옮기는 작업을 추진하고 있다고 밝혔다.

HBM이 일부 AI 연산까지 직접 수행하는 'aHBM(Advanced HBM)' 구상도 내놨다.

모든 연산을 메모리에서 처리하는 것이 아니라 메모리 접근이 많은 연산을 선택적으로 베이스다이에서 수행해 GPU와 HBM 사이의 데이터 이동을 줄이는 방식이다. 이를 통해 처리 속도를 높이고 시스템 전력 효율도 개선한다는 목표다.

메모리 용량 확대를 위한 구조도 제시했다. HBM 베이스다이에 저전력 D램(LPDDR)이나 추가 HBM을 직접 연결해 기존 PCIe 방식보다 높은 대역폭과 낮은 지연시간을 확보한다는 구상이다.

삼성전자(왼쪽), SK하이닉스 사옥 전경. [사진=각 사]
삼성전자의 zHBM 목업. [사진=삼성전자]

장기적으로는 GPU와 HBM을 직접 수직 연결하는 'zHBM'으로 발전시킨다는 계획이다.

삼성전자는 zHBM이 구현될 경우 차세대 HBM5(8세대) 대비 D램 전력을 약 70% 줄이고 HBM4E(7세대) 대비 대역폭을 2.3배 높일 수 있다고 설명했다.

SK하이닉스는 HBM 적층 수를 늘리면서 발열과 신뢰성 문제를 해결하는 패키징 기술에 초점을 맞췄다.

이재식 SK하이닉스 아메리카 패키지 엔지니어링 담당 부사장은 HBM4(6세대) 12단 제품이 현재 양산 중이며 16단 제품은 고객 인증 단계에 진입했다고 밝혔다.

특히 20단 이상 HBM을 위한 차세대 핵심 기술로는 하이브리드 본딩을 제시했다.

삼성전자(왼쪽), SK하이닉스 사옥 전경. [사진=각 사]
SK하이닉스의 현재 세대인 HBM4(6세대) 제품. [사진=SK하이닉스]

현재 HBM은 D램 사이를 미세 범프로 연결하는 방식이 주로 사용되지만, 적층 수가 늘어날수록 D램을 얇게 만들어야 하고 칩 휨과 발열 문제가 커진다.

하이브리드 본딩은 범프 대신 칩과 칩을 직접 접합하는 방식이다. SK하이닉스는 이를 적용하면 동일한 적층 높이에서 D램 다이를 더 두껍게 유지하면서 범프 간격을 18마이크로미터(㎛) 이하로 줄일 수 있어 성능과 열효율을 높일 수 있다고 설명했다.

SK하이닉스는 이와 함께 데이터 I/O(핀수, 데이터가 드나드는 통로) 수와 I/O당 속도를 높여 대역폭을 확대한다. 로직 다이와 실리콘 관통 전극(TSV)을 활용해 전력 효율을 개선하는 기술도 추진하고 있다.

AI 가속기의 연산 성능이 높아질수록 메모리 병목과 전력 문제가 커지는 만큼 향후 HBM 시장에서는 대역폭과 용량뿐 아니라 베이스다이, 로직, 적층, 패키징을 아우르는 기술 경쟁이 더 치열해질 전망이다.

/권서아 기자([email protected])




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