1. 서론: AI 시대, 메모리 병목 현상을 해소할 열쇠
최근 인공지능(AI) 기술이 폭발적으로 발전하면서, AI 연산의 핵심인 GPU와 NPU의 성능 향상만큼이나 데이터 처리 속도를 좌우하는 메모리 반도체의 중요성이 커지고 있습니다. 특히 고대역폭 메모리(HBM)는 AI 반도체의 성능을 극대화하는 핵심 기술로 주목받고 있죠. 다가오는 HBM4 시대에는 더욱 놀라운 기술 혁신이 예고되어 있습니다. 바로 ‘SPHBM’이라는 새로운 표준의 등장인데요, 이는 기존 HBM의 한계를 뛰어넘어 AI 반도체 시장의 판도를 바꿀 게임 체인저가 될 것입니다. 지금부터 SPHBM이 무엇이고, 어떤 기술적 변화를 가져올지 함께 살펴보겠습니다.
2. HBM4와 SPHBM: 통로의 확장, 그리고 효율의 극대화
HBM은 여러 개의 D램 다이를 수직으로 쌓아 올려 TSV(Through Silicon Via)라는 미세한 통로를 통해 데이터를 주고받는 방식입니다. HBM4는 HBM3/3e의 1,024개 통로를 2,048개로 두 배 확장하며 엄청난 대역폭 향상을 예고하고 있죠. 하지만 통로 수가 늘어나는 만큼 복잡성과 간섭 문제도 커지기 마련입니다. 여기서 JEDEC(국제 반도체 표준 협의 기구)이 제시한 ‘SPHBM(Standard Package HBM)’ 표준이 핵심 역할을 합니다. SPHBM은 HBM4와 동일한 대역폭을 유지하면서도 물리적인 핀(통로) 수를 4분의 1 수준으로 줄이는 혁신적인 방법을 제안합니다. 이는 ‘SerDes(Serializer/Deserializer)’ 기술 덕분인데요, 여러 개의 병렬 신호를 하나의 핀으로 고속 직렬 전송하여 효율을 극대화하는 방식입니다.
3. SerDes 기술의 마법: 베이스 다이의 역할 변화
SPHBM에서 SerDes 기술은 HBM 스택 아래에 위치한 ‘베이스 다이(Base Die)’에서 구현됩니다. 기존 HBM4는 2,048개의 TSV를 통해 D램 다이로부터 신호를 받아 베이스 다이를 거쳐 GPU로 전달합니다. 하지만 SPHBM에서는 베이스 다이에 내장된 SerDes가 2,048개의 신호를 4:1 비율로 직렬화하여 단 512개의 핀으로 압축해 전송합니다. 마치 여러 개의 차선이 고속도로의 한 차선으로 합쳐졌다가 다시 여러 차선으로 나뉘는 것과 같은 원리죠. 이를 통해 동일 시간 동안 더 많은 데이터를 전송할 수 있으며, 물리적인 통로 수를 획기적으로 줄여 공간 효율성을 높이고 신호 간 간섭을 최소화할 수 있습니다.
4. CoWoS 병목 해소와 새로운 기회: 유기 기판의 부상
SPHBM의 핀 수 감소는 단순히 공간 효율성만을 높이는 것이 아닙니다. HBM과 GPU를 연결하는 중간 기판인 CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate)의 제조 난이도와 비용을 크게 낮출 수 있습니다. 기존 HBM은 실리콘 기반의 고정밀 CoWoS-S(Silicon Interposer)를 필수적으로 사용했는데, 이는 반도체 공정과 유사하여 생산 비용이 높고 생산량에 한계가 있었습니다. 하지만 SPHBM은 핀 간 간격(피치)이 넓어져 보다 저렴하고 생산성이 높은 유기 기판(CoWoS-R, CoWoS-L)을 사용할 수 있게 됩니다. 이는 CoWoS 공급 부족이라는 AI 반도체 산업의 고질적인 병목 현상을 해소하고, HBM 생산량을 획기적으로 늘릴 수 있는 중요한 전환점이 될 것입니다.
5. 미래 AI 메모리 시장의 경쟁 구도와 한국 기업의 역할
SPHBM의 등장은 베이스 다이의 중요성을 더욱 부각시키며, 메모리 3사(삼성전자, SK하이닉스, 마이크론)와 파운드리(TSMC, 삼성 파운드리) 간의 경쟁 구도에도 큰 변화를 가져올 것입니다. 특히 베이스 다이에 SerDes와 같은 로직 반도체 기능을 효율적으로 통합하는 기술력이 핵심 경쟁 요소가 됩니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 파운드리 기술을 활용하거나 협력하여 미세 공정 기반의 고성능 베이스 다이를 개발하는 데 집중할 것으로 예상됩니다. 이는 HBM 용량 한계를 극복하고 신호 품질을 개선하여, AI GPU에 더 많은 HBM을 효율적으로 탑재할 수 있는 가능성을 열어줄 것입니다. SPHBM은 아직 JEDEC에서 완전히 확정된 표준은 아니지만, HBM 기술의 성숙과 함께 AI 시대 메모리 중심 설계의 새로운 지평을 열 중요한 전환점이 될 것으로 기대됩니다.
