메모리의 혁신: PIM이 AI 시대의 병목 현상을 어떻게 해소하는가

1. 요약

• PIM(Processing in Memory) 기술은 최근 데이터 처리 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 이 기술은 메모리 반도체에 연산 기능을 통합하여 CPU와 GPU 간의 데이터 전송 필요성을 줄이는 데 기여합니다. 기존 HBM(고대역폭메모리) 기술이 직면한 한계들을 극복하며, AI와의 긴밀한 연동을 통해 데이터 처리의 효율성을 획기적으로 향상시키는 것이 PIM 기술의 주요 의의입니다. 특히, SK하이닉스와 삼성전자의 노력을 통해 PIM 기술이 메모리 반도체 시장에 가져올 변화를 살펴보면, 이 기술이 AI 시대의 데이터 인프라에서 얼마나 중요한 역할을 할 것인지를 엿볼 수 있습니다.

• PIM 기술은 메모리 내에서 데이터를 저장하고 동시에 연산까지 수행하는 지능형 메모리의 발전을 의미합니다. 이러한 혁신은 '저장'이라는 전통적인 개념을 뛰어넘어, AI가 요구하는 대용량 데이터 처리 성능을 제공합니다. 예를 들어, PIM은 폰 노이만 아키텍처의 한계를 극복하여, 데이터 전송에 의한 지연을 최소화함으로써 AI 연산의 속도를 극대화할 수 있는 기회를 제공합니다. 다양한 연구 결과와 사례를 통해 PIM 기술이 실제로 어떤 방식으로 AI와 통합되며, 실질적인 성과를 내고 있는지를 자세히 살펴보는 것은 매우 중요합니다.

• 결과적으로, PIM 기술은 AI의 성장과 발전을 가속화하는 강력한 도구로서 자리매김할 것으로 예상됩니다. SK하이닉스와 삼성전자의 최신 기술 동향과 전략은 이러한 기대를 뒷받침하며, 각 기업이 PIM 기술을 활용해 생성형 AI와 모바일 AI 환경에서 어떤 발전을 이루어낼지를 주목하게 만듭니다.

2. PIM 기술의 이해와 필요성

• 2-1. PIM의 정의

• PIM(Processing in Memory)은 메모리 반도체에 연산 기능을 통합한 혁신적인 기술로, 기존의 '저장'이라는 고정관념을 넘어서는 지능형 메모리입니다. PIM 기술은 메모리 내에서 데이터를 저장하는 동시에 연산까지 수행할 수 있도록 설계되어, CPU나 GPU와의 데이터 전송이 필요 없는 환경을 창출합니다. 이는 기존 폰 노이만 구조의 한계를 극복하는 데 기여합니다.

• PIM의 주요 특징 중 하나는 계산을 메모리 안에서 수행하여 데이터 이동을 최소화하는 것입니다. 일반적으로 컴퓨터 시스템은 메모리와 CPU 간의 데이터 전송이 이루어지며, 이 과정에서 '폴 노이만 병목 현상'이 발생하게 됩니다. PIM은 이러한 병목 현상을 해소하기 위해 메모리가 직접 연산을 수행하도록 하여 성능을 극대화합니다.

• 2-2. 기존 메모리 기술의 한계

• 전통적인 메모리 기술은 데이터를 저장하는 역할만을 수행합니다. CPU와 GPU가 특정 요청을 할 때, 메모리에서 데이터를 불러오는 구조인 폰 노이만 아키텍처는 한정된 대역폭과 단일 경로로 인해 지나치게 많은 양의 데이터를 처리해야 할 때 지연 현상을 초래하게 됩니다. 이러한 지연은 AI와 같은 데이터 집약적 applications에서 특히 문제가 됩니다.

• AI 기술의 발전으로 인해 처리해야 할 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 기존 메모리 기술의 성능적 한계가 더욱 두드러지게 나타나고 있습니다. 예를 들어, 고대역폭메모리(HBM)와 같은 메모리 솔루션이 등장했음에도 불구하고, 데이터 전송 속도가 AI 연산 속도를 따라가지 못해 병목 현상이 여전히 존재합니다. 이러한 배경에서 PIM 기술의 중요성이 부각되고 있습니다.

• 2-3. AI 시대의 메모리 필요성

• AI 시대에서는 방대한 양의 데이터를 처리하는 것이 매우 중요합니다. AI 시스템은 복잡한 결정 및 예측을 수행하기 위해 수많은 연산을 동시에 진행해야 하며, 이 과정에서 데이터 전송의 지연이 이루어지면 시스템 전체의 성능에 부정적인 영향을 미치게 됩니다. 끊김 없는 데이터 처리와 높은 속도가 요구되는 만큼, 메모리와 연산 기능이 통합된 PIM 기술의 필요성이 대두됩니다.

• PIM은 특히 추론(inference)과학습(training) 두 가지 분야에서 가장 큰 효과를 발휘합니다. AI 추론 과정에서는 실시간으로 신속하게 데이터를 처리하는 것이 중요하므로, 메모리 내에서 연산을 수행하는 PIM의 구조는 매우 유리합니다. 예를 들어, PIM을 통해 메모리에서 직접 연산을 수행하고, 필요한 데이터만 CPU로 전달함으로써 처리 속도를 현저히 높이고, 에너지 소모도 줄일 수 있습니다. 이러한 점에서 PIM 기술은 AI의 성장을 가속화하는 중추적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

3. PIM의 기술적 특성

• 3-1. 연산 내장 메모리의 원리

• PIM(Processing in Memory) 기술은 데이터의 저장과 연산이 같은 메모리 공간 내에서 수행될 수 있도록 설계된 혁신적인 접근 방식입니다. 전통적인 컴퓨팅 아키텍처에서는 데이터가 메모리에서 프로세서로 이동하여 연산이 이루어지지만, PIM에서는 연산 기능이 메모리 내부에 내장되어 있어 데이터 이동이 최소화되고 처리 속도가 크게 향상됩니다. 이 기술은 특히 AI 처리를 위한 대량의 데이터를 빠르게 처리하는 데 적합합니다.

• PIM 기술의 핵심 원리는 메모리 셀 내부에 연산을 수행할 수 있는 회로를 포함하는 것입니다. 이로 인해 데이터를 이동시키는 데 드는 시간이 단축되며, 이는 CPU나 GPU와 같은 중앙 처리 장치와의 데이터 전송에 따른 병목 현상을 제거합니다. 결과적으로, 대규모 데이터 처리가 필요한 인공지능 알고리즘에서 PIM의 가능성이 더욱 부각됩니다.

• 3-2. 데이터 이동 최소화의 중요성

• 데이터 이동 최소화는 modern 컴퓨팅 시스템에서 성능 개선의 핵심 요소 중 하나입니다. CPU와 GPU는 각각의 장점이 있지만, 메모리와의 데이터 전송이 비효율적일 경우 전반적인 시스템 성능이 저하될 수 있습니다. PIM 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 알고리즘이 메모리 내에서 직접 동작하게 하여 전송에 따른 지연을 방지합니다.

• PIM의 도입은 전력 소비 측면에서도 유리합니다. 메모리와 CPU/ GPU 간의 데이터 이동은 상당한 전력을 소모하며, 그에 따른 열 발생도 문제가 됩니다. PIM은 이러한 패턴을 변화시켜, 높은 에너지 효율성을 유지하면서도 AI 연산의 성능을 극대화할 수 있도록 기여합니다.

• 3-3. 기술 구현 사례

• PIM 기술의 구현 사례로는 SK하이닉스와 삼성전자의 연구 개발이 있습니다. SK하이닉스는 PIM 기술을 사용하여 AI 연산을 최적화한 LPDDR-PIM 제품을 개발 중이며, 이는 저전력 메모리와 PIM 기술의 융합을 통해 모바일 디바이스에서의 데이터 처리 효율성을 극대화하고 있습니다. 또한 PIM 기술은 AI 연산을 높은 전력 효율로 지원함으로써 스마트폰과 개인용컴퓨터(PC)에서의 온디바이스 AI 처리를 가능하게 합니다.

• 삼성전자는 HBM 기반의 PIM 솔루션을 통해 고대역폭 메모리를 활용하고, AI 메모리의 생태계를 구축하는 데 주력하고 있습니다. 이들은 PIM 기술이 요구되는 다양한 응용처를 발굴하여, 데이터 센터 및 모바일 환경에서 AI 연산의 성능을 높이기 위한 노력을 기울이고 있습니다. 한 예로, PIM 기술을 적용한 차세대 메모리는 유연한 메모리 계층 구조를 통해 데이터의 흐름을 더욱 효율적으로 조절할 수 있게 될 것입니다.

4. PIM의 시장 반응과 미래 가능성

• 4-1. SK하이닉스와 삼성전자의 전략

• SK하이닉스와 삼성전자는 PIM(Processing in Memory) 기술을 차세대 메모리 반도체로 자리매김하기 위한 다양한 전략을 모색하고 있습니다. SK하이닉스는 PIM 기술을 기반으로 한 LPDDR-PIM 제품 개발을 추진하고 있으며, 이를 통해 저전력 D램과 결합하여 모바일 디바이스에서의 생성형 AI 연산을 가능하게 하려 하고 있습니다. 특히, 김규현 D램 마케팅 담당자는 PIM 메모리의 수요가 증가할 것이라는 전망을 내놓으며, AI 기술이 다양한 응용처에 폭넓게 적용될 것이라고 강조하였습니다.

• 삼성전자 또한 PIM 기술의 중요성을 인식하고 HBM-PIM을 중심으로 한 기술 개발에 힘쓰고 있습니다. 이들은 HBM이 메모리 병목 현상을 해결하는 데 초점을 맞추었지만, PIM 기술은 메모리 내에서 연산을 수행하여 데이터 이동을 최소화하는 방식으로 AI 연산의 효율을 더욱 높일 수 있다는 점에서 차별점을 가집니다. 두 회사 모두 PIM의 상용화를 위해 고객과의 긴밀한 협업을 중시하고 있으며, 다양한 산업군에서의 응용 가능성을 연구하고 있습니다.

• 4-2. PIM 기술의 응용 분야

• PIM 기술은 여러 분야에서 응용 가능성이 크게 기대되고 있습니다. 특히 온디바이스 AI, 즉 사용자 기기에서 직접 데이터 처리를 수행하는 방식에서 PIM의 강력한 잠재력을 발휘할 것으로 보입니다. 이 방식을 통해 AI 연산을 서버를 경유하지 않고 사용자 디바이스에서 즉시 처리할 수 있어 응답 속도가 빨라지고 전력 소모도 줄어드는 효과를 기대할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트폰이나 개인용 컴퓨터에서 PIM 기술을 활용하면 메모리 병목 현상으로 인한 성능 저하를 해결할 수 있습니다.

• 또한 PIM은 AI 추론에 특화된 제품으로 주목받고 있습니다. AI 모델의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 메모리의 처리 능력이 그 성능에 직접적인 영향을 미치게 됩니다. 이러한 메모리의 제한은 PIM이 내부에서 직접 연산을 수행함으로써 극복될 수 있어, AI 추론의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 전문가들은 데이터 센터와 클라우드 시장에서 GPU와의 경쟁 대신, 초기에는 온디바이스 AI에 특화된 PIM의 활용이 보다 적합할 것이라고 주장하고 있습니다.

• 4-3. 차세대 메모리 시장의 변화

• PIM 기술의 발전은 차세대 메모리 시장에 커다란 변화를 예고하고 있습니다. 기존의 고대역폭 메모리(HBM)는 높은 성능을 제공하는 반면, PIM은 메모리 내에서 연산을 직접 수행하여 데이터 이동을 최소화함으로써 메모리 병목 현상을 줄이는 데 기여합니다. 이로 인해 PIM은 대형 언어 모델과 같은 고용량 데이터 처리에 적합한 메모리 기술로 주목받고 있습니다. 현재 메모리 시장에서는 PIM이 차세대 AI 메모리 기술로 자리 잡을 것으로 예상하며, 전문가들은 PIM이 5년 내에 필수적인 기술로 각광받을 것이라고 전망하고 있습니다.

• 삼성전자와 SK하이닉스는 이미 PIM을 중심으로 한 생태계를 구축하기 위해 협력하고 있으며, 다양한 응용 시장에 PIM을 도입하기 위한 연구개발을 진행 중입니다. 이들은 메모리 기술의 경계를 증대시키고, AI 기술의 발전에 발맞춘 새로운 시장 기회를 창출하기 위해 PIM 기술의 상용화에 주력하고 있습니다. 따라서 PIM 기술은 메모리 반도체 산업의 흐름을 선도하고, 사용자에게 더욱 향상된 성능을 제공할 수 있는 가능성을 지니고 있습니다.

5. PIM 기술의 성공 사례

• 5-1. AI 성능 향상 사례

• PIM(프로세싱 인 메모리) 기술은 AI(인공지능) 응답 속도와 처리 효율성을 획기적으로 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 삼성전자가 개발한 HBM-PIM 제품은 챗GPT와 같은 모델의 매트릭스 곱셈 연산 속도를 3배에서 7배까지 가속화할 수 있습니다. 이러한 성능 향상은 PIM이 메모리 내부에서 직접 연산을 수행하여 데이터 전송 과정을 최소화함으로써 이루어지며, 이로 인해 AI 모델의 실시간 응답성이 크게 개선됩니다.

• 또한, SK하이닉스의 GDDR6-AiM 모델은 초당 16기가비트(Gbps) 속도의 데이터 처리와 함께 AI 연산을 지원합니다. 이 시스템은 일반적인 GPU 시스템보다 반응 속도를 10배 증가시킬 수 있으며, 전력 소모를 5분의 1로 줄이는 효율성을 보여주고 있습니다. 이는 PIM 기술이 메모리와 연산 기능을 결합하여, AI 관련 작업에서 효율성을 극대화할 수 있는 가능성을 증명합니다.

• 5-2. PIM의 실제 응용 사례 분석

• PIM 기술은 생성형 AI와 온디바이스 AI 분야에서 강력한 잠재력을 보이고 있습니다. PIM은 특히 AI 응답의 추론 과정을 최적화하여 지연 시간을 최소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, 자율주행 차량, 실시간 음성 인식 시스템, 그리고 고성능 추천 시스템에서 PIM 기술의 적용이 두드러지고 있습니다. 이러한 응용은 AI가 비정형 데이터를 처리하고 실시간으로 결정을 내려야 하는 경우에 매우 유용합니다.

• 또한, 메모리 업체들은 PIM을 활용하여 기후변화 문제와 같은 복잡한 데이터 처리 요구 사항을 해결하는 데 기여하고자 합니다. 연구개발에 투입된 칩들은 계산 능력을 극대화하고, 환경적으로 지속 가능한 처리 솔루션을 제공해 나가고 있습니다. 이처럼 PIM 기술은 다양한 산업에서 혁신을 촉진하는 중요한 역할을 하고 있으며, 미래의 데이터 중심 사회에서 필수적인 요소로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.

결론

• PIM 기술은 단순히 메모리 기술의 발전에 국한되지 않으며, AI와의 통합을 통해 기존의 데이터 처리 방식에 혁신적 변화를 이끌어내고 있습니다. 이 기술을 통해 SK하이닉스와 삼성전자가 보여주는 성장은 단순히 기업 경쟁력을 넘어서, 메모리 반도체 산업 전반에 걸친 방향성을 제시하고 있습니다. 특히, PIM 기술이 메모리 반도체 시장에서의 새로운 패러다임을 여는 데 기여할 것으로 기대합니다.

• 앞으로 PIM 기술이 더욱 발전함에 따라, AI 시대의 복잡한 데이터 처리를 효과적으로 지원할 수 있는 새로운 기회가 열릴 것입니다. 메모리와 연산 기능의 통합이 AI 응용 분야에서의 성능 향상에 얼마나 기여할지는 앞으로 중요한 연구 주제가 될 것입니다. 특히, 온디바이스 AI 처리를 통한 사용자 경험 증대와 에너지 효율성 문제 해결은 PIM의 강력한 장점으로 작용할 것입니다.

• 결과적으로, PIM 기술은 메모리 반도체 산업의 중심적 요소로 자리매김할 가능성이 높습니다. 지속적인 기술 개발과 응용 분야의 확장을 통해 PIM은 AI와의 통합을 더욱 심화시켜, 결과적으로 우리 사회와 산업 구조에 긍정적인 변화를 가져올 것입니다.

용어집

• PIM(Processing in Memory) [기술]: 메모리 반도체에 연산 기능을 통합하여 데이터 이동을 최소화하고 효율성을 극대화하는 혁신적인 기술입니다.

• 폰 노이만 아키텍처 [구조]: 컴퓨터 시스템에서 CPU와 메모리 간의 데이터 전송을 기반으로 한 전통적인 아키텍처로, 처리 성능에 한계를 겪고 있습니다.

• HBM(고대역폭메모리) [기술]: 높은 데이터 전송 속도를 지원하는 메모리 기술로, AI 연산에서의 성능을 향상시키기 위해 개발되었습니다.

• AI 추론(inference) [응용]: 훈련된 AI 모델이 새로운 데이터를 기반으로 결과를 도출하는 과정으로, PIM 기술의 효과를 크게 누릴 수 있습니다.

• 온디바이스 AI [응용]: 사용자의 기기에서 직접 데이터를 처리하여 AI 연산을 수행하는 기술로, PIM의 활용 가능성이 높습니다.

출처 문서

• '메모리=저장' 고정관념 깬다…PIM으로 HBM을 똑똑하게https://v.daum.net/v/20241029060128682
• SK하이닉스, PIM 기술로 AI 시대 혁신 주도…차세대 메모리 시장 공략https://www.newsmun.com/news/articleView.html?idxno=835
• ②메모리 한계 넘는 'PIM'http://news.bizwatch.co.kr/article/industry/2024/07/22/0033
• 삼성전자·SK하이닉스 '넥스트 HBM' PIM, '응용처·생태계' 관건https://www.bloter.net/news/articleView.html?idxno=617052