PIM 기술의 혁신: AI 시대를 위한 새로운 메모리 구조

1. 요약

• 최근 인공지능(AI)의 발전은 데이터 처리의 효율성에 대한 요구를 더욱 강화하고 있습니다. 기존의 메모리 기술은 데이터 병목 현상 문제로 인해 특히 대량의 데이터를 처리해야 하는 AI 애플리케이션에서 한계를 드러내고 있습니다. PIM(Processing in Memory) 기술은 이러한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 접근으로 주목받고 있으며, SK하이닉스와 삼성전자가 이 분야의 선도자로 자리 잡고 있습니다. PIM 기술은 메모리 내부에서 직접 연산을 수행하여 데이터 이동을 최소화함으로써, 처리 속도와 전력 효율성을 획기적으로 향상시키는 가능성을 지니고 있습니다. 과거의 전통적인 메모리 구조와 달리, PIM은 메모리와 처리 장치 간의 경계를 허물어 고속의 데이터 처리를 실현하며, AI 기술이 빠르게 발전함에 따라 그 필요성은 더욱 부각되고 있습니다. 본 보고서는 PIM 기술의 필요성을 심도 있게 분석하고, 실제 적용 사례를 통해 이 기술이 AI 시대에 끼칠 영향과 미래 가능성을 조망하고자 합니다.

• AI의 발전과 함께 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, PIM 기술은 AI 모델의 요구를 충족시키기 위한 필수 요소로 부각되고 있습니다. 기존의 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 기술은 높은 성능을 제공하면서도 비용 면에서 부담이 되는 경향이 있는데, PIM은 이러한 한계를 극복할 수 있는 대안으로 떠오르고 있습니다. 또한, 종합적인 기술적 접근법으로 메모리 내에서 연산을 처리함으로써, AI 연산의 효율성을 크게 향상시킬 수 있으며, 이는 데이터 흐름의 원활함과 전력 절약이라는 두 가지 주요 이점을 동시에 가져옵니다. 결국, PIM은 AI 기술의 급격한 발전을 뒷받침할 중요한 개발이자, 메모리 기술의 혁신적인 전환점으로 자리매김할 것입니다.

2. AI 시대, 데이터 처리의 문제점

• 2-1. 데이터 병목 문제

• 데이터 병목 문제는 현대 컴퓨터 시스템에서 지속적으로 발생하는 현상으로, 데이터가 CPU 또는 GPU에 도달하기 전에 대기하거나 지연되는 상황을 일컫습니다. 이러한 문제는 특히 AI와 같은 대량의 데이터를 처리해야 하는 어플리케이션에서 더욱 두드러지게 나타납니다. 데이터 병목 현상은 폰 노이만 구조에서 비롯되며, CPU와 메모리 간의 정보 전송 과정에서 발생하는 지연으로 인해 시스템 전체의 성능 저하를 초래합니다. 예를 들어, AI 연산 처리 시 메모리에서 데이터를 CPU로 전송하기 위해 데이터 경로가 혼잡해지면, 이는 곧 데이터 처리 속도 감소와 전력 소모 증가로 이어집니다. 이러한 데이터 병목 현상을 해결하기 위해 PIM(Processing-In-Memory) 기술이 주목받고 있으며, 이는 메모리 내부에서 직접 연산을 수행함으로써 불필요한 데이터 이동을 줄이고 연산 효율성을 향상시킬 수 있는 혁신적인 접근법입니다.

• 2-2. 고대역폭 메모리(HBM)의 한계

• 고대역폭 메모리(HBM)는 대규모 데이터 처리와 고속 연산을 위해 설계된 메모리 기술입니다. 하지만 HBM 역시 몇 가지 한계를 가지고 있습니다. 첫째, HBM은 높은 성능을 제공하지만, 그 가격도 매우 비쌉니다. 기업들은 HBM을 도입할 때 높은 비용을 감수해야 하며, 이는 기술 도입의 장애물이 될 수 있습니다. 둘째, HBM은 기존의 폰 노이만 구조에 의존하고 있어, 메모리와 CPU 간의 데이터 전송이 필수적입니다. 이로 인해 데이터가 대량으로 이동해야 할 경우 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 결과적으로 HBM의 성능이 한계에 도달하게 되며, 현대의 AI 연산 처리 요구를 모두 충족시키지 못할 가능성이 존재합니다. 이렇게 HBM의 한계로 인해, PIM은 메모리 연산을 메모리 내부에서 처리할 수 있도록 하는 대안으로 각광받고 있습니다. 이는 메모리 반도체가 데이터를 저장하는 것뿐만 아니라, 처리하는 능력을 갖추게 돼 HBM의 단점을 보완할 수 있습니다.

• 2-3. AI 발전에 따른 수요 증가

• AI 기술의 발전은 방대한 양의 데이터를 처리하는 능력을 요구합니다. 이러한 발전은 비즈니스, 정보 기술, 의료 등 다양한 분야에서 혁신을 가져오고 있으며, 전 세계적으로 AI 관련 애플리케이션의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 그러나 이와 함께 증가하는 데이터의 양은 기존 전통적인 메모리 아키텍처로는 수용하기 어려운 수준입니다. AI의 학습과 추론 과정을 지원하기 위해서는 고속 처리 능력이 필수적이며, 이는 메모리와 프로세서 간의 원활한 데이터 흐름을 요구합니다. 따라서 AI가 발전함에 따라 데이터 처리의 효율성을 극대화할 수 있는 PIM 기술의 필요성이 더욱 부각되고 있습니다. PIM은 메모리에서 직접 연산을 수행함으로써 높은 데이터 처리량을 지원할 수 있으며, 이로 인해 AI 시스템이 필요로 하는 성능 기준을 충족할 수 있습니다.

3. PIM 기술의 혁신적 접근

• 3-1. PIM의 정의와 특징

• PIM(Processing in Memory) 기술은 메모리 반도체 내에서 데이터 처리와 연산을 동시에 수행할 수 있도록 설계된 혁신적인 기술입니다. 이는 기존의 메모리 기술이 데이터를 외부로 이동시켜 CPU나 GPU에서 처리하던 방식에서 벗어나, 데이터가 저장된 장소에서 곧바로 연산을 수행함으로써 데이터 이동으로 인한 병목 현상을 줄이는 데 중점을 둡니다. 이러한 방식은 메모리 내부의 전력 소비를 최소화하면서 연산 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있는 가능성을 열어줍니다.

• PIM 기술의 주요 특징 중 하나는 연산 기능의 통합입니다. 이는 메모리와 처리 장치의 경계를 허물어, 메모리에서 직접적으로 데이터 분석, 계산 및 처리를 가능하게 함으로써, 연산의 효율성을 크게 높입니다. PIM은 AI 연산을 위한 강력한 지원 도구로 자리매김할 가능성이 높으며, 특히 AI 기술이 급속도로 발전함에 따라 창출되는 막대한 데이터 처리 수요를 충족할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

• 3-2. PIM과 기존 메모리 기술의 차별점

• 기존의 메모리 기술, 특히 DRAM(Dynamic Random Access Memory)이나 HBM(High Bandwidth Memory)은 데이터 처리를 위해 데이터를 CPU나 GPU로 옮기고, 다시 결과를 메모리에 저장하는 과정을 거칩니다. 이 과정에서 발생하는 데이터 전송 속도와 전력 소비는 시스템의 성능을 제한하는 주요 요인으로 작용합니다. 반면, PIM 기술은 이러한 전송 과정을 최소화하여 데이터 처리 속도를 획기적으로 향상시킵니다.

• PIM의 핵심은 메모리 내부에서 연산이 이루어진다는 점입니다. 예를 들어, SK하이닉스의 PIM 메모리는 AI 연산, 특히 추론 과정에서의 응답 속도 향상에 매우 잘 최적화되어 있으며, 이는 PIM이 AI가 데이터를 신속하게 처리하고 결론을 도출하는 데 큰 기여를 할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 접근은 AI 서버뿐만 아니라 모바일 디바이스에서도 적용 가능성이 커지고 있습니다.

• 3-3. 연산 통합의 필요성

• AI 기술의 발전은 방대한 데이터 처리 능력을 요구하며, 이는 전통적인 메모리 시스템의 한계를 초월하는 새로운 기술적 대응이 필요함을 시사합니다. 메모리에서 직접적으로 연산을 수행하는 PIM 기술은 이러한 요구를 충족시키기 위한 효과적인 솔루션으로 부각되고 있습니다.

• PIM 기술이 채택되는 것은 단순히 성능 개선에 그치지 않고, 전력 효율성 및 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다. AI 연산의 경우, 데이터가 메모리에서 직접 처리된다면, 전송에 따른 지연을 줄일 수 있어 AI 모델의 성능을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 온디바이스 AI와 같은 새로운 응용 분야의 발전에도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

4. 주요 기업의 PIM 전략 및 사례

• 4-1. SK하이닉스의 PIM 기술 개발

• SK하이닉스는 PIM(Processing in Memory) 기술로 AI 시대의 혁신을 주도하고 있으며, 메모리 반도체 산업에 새로운 변화를 예고하고 있습니다. 특히, PIM은 메모리 내부에서 직접 연산을 수행하여 데이터 이동을 최소화하고 연산 속도를 획기적으로 향상시키는 기술로 주목받고 있습니다. SK하이닉스는 PIM 메모리가 AI 추론 처리에 특화된 제품으로, 데이터 분석과 결론 도출을 빠르게 가능하게 할 것이라고 기대하고 있습니다.

• 이 회사는 저전력 D램(LPDDR)과 PIM 기술을 결합한 LPDDR-PIM 제품 개발을 추진하고 있으며, 이를 통해 AI 연산을 단말기 자체적으로 수행할 수 있도록 하여 전력 효율성을 극대화할 수 있을 것으로 예상하고 있습니다. 또한, SK하이닉스는 'A-CiM(Analog-Compute in Memory)' 기술 개발을 통한 메모리 내 연산과 저장의 통합 방향으로 나아가며, 이를 통해 비욘드 메모리(Beyond Memory) 시대를 실현할 계획입니다.

• 4-2. 삼성전자의 HBM-PIM 접근

• 삼성전자는 PIM 기술을 활용한 HBM(High Bandwidth Memory) 기반 메모리 반도체 개발에 집중하고 있습니다. HBM-PIM은 메모리에 연산 기능을 추가하여 데이터 처리의 병목 현상을 해결하려는 목표를 가지고 있습니다. 이 기술의 채택은 AI 연산 처리의 효율성을 높이고, 그래픽 처리 장치(GPU)와의 경쟁에서도 우위를 점하기 위한 전략으로 볼 수 있습니다.

• 삼성전자는 PIM 기술이 AI 메모리 반도체의 미래라고 믿으며, 연구개발을 통해 이러한 기술을 상용화하기 위해 노력하고 있습니다. 특히, 연구개발 담당자들은 PIM이 5년 이내에 반드시 필요한 기술로 자리 잡을 것이라고 전망하고 있으며, 이는 AI의 고도화에 따른 대량의 데이터를 처리하기 위한 필수 요소로 여겨지고 있습니다.

• 4-3. PIM의 응용처 및 생태계

• PIM 기술은 온디바이스 AI와 같은 다양한 응용처에서 활용될 가능성이 큽니다. 온디바이스 AI란 서버를 거치지 않고 스마트폰이나 개인용 컴퓨터(PC)에서 직접 AI 연산을 수행하는 방식으로, 기존 GPU의 대세에서 벗어나 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. PIM은 데이터 처리 속도를 개선하고 전력 소비를 줄이는 장점이 있습니다.

• 또한, PIM의 성공적인 상용화를 위해서는 시장에서의 생태계 구축이 필수적입니다. 삼성전자는 기존 D램을 활용하여 시스템의 변경을 최소화하는 방향으로 PIM 기술을 개발하고 있으며, 이를 통해 이미 구축된 환경에서 PIM의 유용성을 증명한 후 점진적으로 다른 영역으로 확장할 계획입니다. 이러한 협력과 발전은 PIM이 AI와 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 수 있는 기반을 마련할 것입니다.

5. PIM의 미래 전망

• 5-1. AI 반도체 시장의 변화

• AI 반도체 시장은 최근 몇 년간 급격한 변화를 겪고 있습니다. 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 기존 메모리 기술이 AI 애플리케이션에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 진화해왔지만, 기존의 폰 노이만 구조가 가진 병목현상 문제는 여전히 해결되지 않은 상태입니다. 이러한 배경에서 PIM(Processing in Memory) 기술은 AI 반도체 시장에서 중요한 대안으로 주목받고 있습니다.

• PIM 기술은 메모리 내부에서 데이터를 처리할 수 있는 기능을 제공하여 CPU와 메모리 간의 데이터 전송을 줄이고 연산 속도를 높입니다. 이는 AI 모델의 성능 향상에 결정적인 역할을 할 수 있으며, 결국 AI 애플리케이션이 요구하는 빠른 데이터 처리 속도와 낮은 지연 시간을 충족할 수 있도록 돕습니다. 특히, 대규모 데이터를 다루는 초거대 AI 모델이 증가하는 가운데, PIM은 더 많은 데이터와 더 높은 연산 성능을 요구하는 시장의 변화에 적합한 기술로 자리 잡고 있습니다.

• 5-2. PIM 기술의 지속 가능성

• PIM 기술은 그 자체로 데이터 처리의 패러다임을 바꾸는 혁신이라고 할 수 있습니다. 메모리 반도체가 기존의 저장 기능을 넘어 연산을 수행할 수 있게 되었고, 이는 데이터 이동 거리와 전력 소비를 획기적으로 줄이게 합니다. 이러한 장점은 지속 가능한 발전의 관점에서도 큰 의미를 갖습니다.

• PIM 기술이 상용화되면 AI 응용 분야에서도 에너지 효율성을 동시에 증대시키는 효과를 가져옵니다. 특히, 기후변화와 같은 글로벌 문제 해결을 위해 저전력으로 높은 성능을 제공하는 PIM은 지속 가능한 반도체 기술로 자리매김할 가능성이 높습니다. 따라서 PIM 기술의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어서, 환경적 요구에 부응하는 방향으로 나아갈 것입니다.

• 5-3. 향후 기술적 발전 방향

• PIM 기술은 현재 개발 단계에서 상용화 단계로 점진적으로 나아가고 있습니다. 이에 따라 다양한 연구와 개발이 지속적으로 진행되고 있으며, 미래에는 PIM의 기능을 더욱 향상시키기 위한 혁신적인 기술들이 등장할 가능성이 큽니다.

• 예를 들어, PIM에서 한 단계 발전한 CIM(Computing In Memory) 기술이 연구되고 있습니다. CIM은 메모리와 프로세서가 하나의 다이(Die) 내에서 결합되어 보다 효율적인 데이터 처리와 에너지 절약을 구성할 수 있는 잠재력이 커질 것으로 예상됩니다. 또한, 메모리 반도체 제조 기업들은 PIM의 성능을 대폭 향상시키는 새로운 설계를 지속적으로 모색하고 있으며, 앞으로 다양한 AI 애플리케이션에서의 응용을 위해 최적화된 솔루션을 개발할 것입니다.

결론

• PIM 기술은 AI 시대에 데이터 처리의 효율성을 극대화하고 기술의 발전을 지원하는 중대한 혁신입니다. 메모리에 내장된 연산 기능을 통해 기존의 데이터 이동 문제를 극복하고, 더 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 하는 이 기술은 오늘날의 고성능 컴퓨팅 요구를 충족시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. SK하이닉스와 삼성전자의 선제적 연구개발 투자는 PIM의 시장성과 활용 가능성을 더욱 부각시키며 기업들은 향후 PIM 기술을 통해 차별화된 경쟁력을 확보할 것으로 기대됩니다.

• 향후 PIM 기술은 AI, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 산업 전반에서 핵심적인 역할을 수행할 것이며, 이러한 기술의 발전 방향은 관련 연구자 및 개발자들에 의해 지속적으로 탐색되고 개발될 것입니다. PIM이 가져올 변화는 단지 기술적 향상을 넘어서, AI의 고도화가 요구하는 더 많은 데이터와 높은 연산 성능을 충족하는 데 필수적인 요소가 될 것입니다. 따라서 PIM 기술은 무한한 가능성을 지니고 있으며, 향후 발전 양상에 따라 우리의 기술환경에 큰 변화를 초래할 것으로 예상됩니다.

용어집

• PIM (Processing in Memory) [기술]: PIM 기술은 메모리 반도체 내에서 데이터 처리와 연산을 동시에 수행할 수 있도록 설계된 혁신적인 기술로, 데이터 이동을 줄여 병목 현상을 해결합니다.

• 데이터 병목 문제 [개념]: 데이터 병목 문제는 데이터가 CPU 또는 GPU에 도달하기 전에 대기하거나 지연되는 상황으로, AI 애플리케이션에서 성능 저하를 일으킵니다.

• 고대역폭 메모리 (HBM) [기술]: 고대역폭 메모리(HBM)는 대규모 데이터 처리와 고속 연산을 위해 설계된 메모리 기술로, 높은 성능을 제공하지만 비용이 비쌉니다.

• AI 연산 [개념]: AI 연산은 인공지능 모델이 데이터를 처리하고 결론을 도출하는 과정을 의미하며, 고속 처리 능력을 요구합니다.

• 온디바이스 AI [응용]: 온디바이스 AI는 서버를 거치지 않고 스마트폰이나 개인용 컴퓨터에서 직접 AI 연산을 수행하는 방식을 일컫습니다.

• CIM (Computing In Memory) [기술]: CIM은 메모리와 프로세서가 하나의 다이 내에서 결합되어 보다 효율적인 데이터 처리와 에너지 절약을 가능하게 하는 기술로, PIM의 발전 방향 중 하나입니다.

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