삼성 전자는 세계 최초로 데이터 저장과 운영을 동시에 처리 할 수있는 지능형 메모리 반도체 개발에 성공했다고 17 일 밝혔다. 데이터 만 저장할 수있는 메모리 반도체에는 일부 연산 기능을 자체 처리하는 인공 지능 (AI) 엔진이 탑재되어 있으며, 업계에서는 메모리 반도체의 패러다임을 바꿀 것으로 기대하고 있습니다.
일반적으로 반도체는 저장 기능을 담당하는 메모리 반도체와 동작 기능을 담당하는 시스템 반도체로 구분된다.
폰 노이만 (von Neumann) 구조라고하는 기존의 컴퓨터 구조에서는 사용자가 전자 장치에 필요한 작업을 입력하면 CPU (중앙 처리 장치)와 같은 시스템 반도체가 메모리 반도체에서 명령을 가져와 실행하고 결과를 다시 저장합니다. 기억 장치. 순차적으로 작업하십시오. 이 과정에서 시스템 반도체와 메모리 반도체 사이에서 교환되는 데이터의 양이 증가하면 작업 처리가 지연된다 (von Neumann 병목 현상).
특히 최근 인공 지능 기술과 대용량 데이터 센터의 사용이 증가함에 따라 처리해야 할 데이터의 양이 기하 급수적으로 증가하여이 문제가 더욱 두드러 질 것으로 예상됩니다.
이에 삼성 전자는 D 램 분야에서 축적 된 공정 노하우를 바탕으로 메모리 반도체에 인공 지능 프로세서를 탑재했다. 메모리 반도체는 일부 작업을 처리 할 수 있으므로 시스템 반도체와 교환해야하는 데이터의 양을 줄일 수 있습니다. 메모리와 시스템 반도체 간의 데이터 이동량이 감소하면 데이터 병목 현상이 해결 될 것으로 예상됩니다.
삼성 전자는 최근 반도체 분야에서 세계에서 가장 권위있는 학술회의 중 하나 인 ISSCC에서 논문을 통해 HBM-PIM 기술을 공개했다. HBM은 High Bandwidth Memory의 약자이며 PIM (Processing-in-Memory)은 메모리 내부에 연산 작업에 필요한 프로세서 기능을 추가하는 차세대 신개념 융합 기술입니다.
삼성 전자에 따르면 기존 인공 지능 시스템에 HBM-PIM을 적용하면 기존 HBM2 대비 성능이 2 배 이상 향상됐다. 또한 시스템에서 소비하는 에너지가 70 % 이상 감소합니다.
업계에서 PIM 기술은 차세대 반도체 시장 인 AI 반도체와 데이터 센터에서 널리 사용될 것으로 예상됩니다. AI 기술의 활용도를 높이기 위해서는 방대한 양의 데이터 처리 및 분석이 필요하기 때문입니다.
또한 최근 수요가 급증하고있는 서버 반도체 시장에서 전력 소비가 주요 고려 요인으로 부상하고 있다는 사실도 전망을 밝게한다. 이는 400,000 대의 서버를 관리하는 데이터 센터의 전력 소비가 인구 200,000 명의 도시의 총 전력 소비와 동일하기 때문입니다. 특히이 데이터 센터의 전력 소비량의 약 40 %가 메인 메모리에서 사용되는 것으로 알려져 있습니다.
[박재영 기자]
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