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AI 대용량 데이터 시대의 해법, 삼성전자의 CXL 메모리 전략 분석

일반 리포트 2025년 05월 16일
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목차

  1. 요약
  2. CXL 기술 개요
  3. AI 시대의 메모리 한계와 시장 필요성
  4. 삼성전자의 CXL 솔루션: CMM-D 발표
  5. 향후 전망 및 시장 동향
  6. 결론

1. 요약

  • AI와 디지털 전환의 가속화로 인해 현재 데이터 처리량은 폭발적으로 증가하고 있으며, 이는 기존 D램 구조에 심각한 한계를 야기하고 있습니다. 그에 따라, 삼성전자는 PCIe의 병목 현상을 해결하고 HBM 경쟁에서 우위를 점하기 위해 CXL(Compute Express Link) 기반의 혁신적인 메모리 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 보고서는 CXL 기술의 개요와 시장에서의 필요성을 분석한 후, 삼성전자가 최근 발표한 'CMM-D'의 특징과 그 메모리 시장에 미치는 영향을 심층적으로 고찰합니다.

  • CXL은 기존의 PCIe 인터페이스보다 더 나아가, CPU, GPU, 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 가능하게 하는 고속 인터페이스로 설계되었습니다. 이는 메모리 자원을 더욱 효율적으로 활용하고 확장할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI와 관련된 다양한 산업의 발전으로 인해 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이러한 데이터 처리 요구는 급증하는 것과 동시에, 메모리 시장 내에서 실질적인 전환을 요구하고 있습니다. 특히, AI 데이터 처리량은 연평균 10배씩 증가하고 있으며, 기존 D램 모듈의 용량 제약 문제는 AI 연산의 실시간 처리에 큰 장애물이 되고 있습니다.

  • 삼성전자의 CMM-D는 이러한 상황에 부응하여, 기존 D램의 대역폭과 용량 확장성을 크게 개선한 솔루션입니다. 이번 설명회에서는 256GB의 용량을 제공하며, CXL 2.0을 지원하여 데이터 전송 속도를 향상시키고 있습니다. CMM-D는 메모리 풀링 기능을 통해 여러 CXL 메모리를 통합하여 효율적으로 운영할 수 있으며, 이는 AI 데이터 처리량의 급증에 대응할 수 있는 강력한 기술로 자리 잡게 됩니다.

  • 향후 CXL 기술의 시장 규모는 2028년까지 약 120억 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 AI, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터의 발전과 밀접한 관계가 있습니다. 삼성전자는 이 과정을 통해 AI 시대에 적합한 메모리 솔루션을 제안하고 있으며, 이를 통해 메모리 시장에서의 입지를 강화할 것으로 기대됩니다.

2. CXL 기술 개요

  • 2-1. CXL 정의 및 목적

  • CXL(Compute Express Link)은 CPU, GPU, 메모리 사이의 데이터 전송을 위한 고속 인터페이스이고, 기존 PCIe(Peripheral Component Interconnect Express) 기술의 한계를 극복하기 위해 설계되었다. CXL의 주요 목적은 메모리 자원의 효율적 활용과 확장성을 제공하여, 고성능 컴퓨팅 환경에서 필요한 대량의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 능력을 강화하는 것이다.

  • AI(인공지능)의 발전과 디지털 전환이 가속화됨에 따라, 대량의 데이터 처리량이 요구되고 있다. 기존의 D램 구조는 이러한 요구를 감당하기에는 한계가 있으며, CXL 기술은 이러한 상황을 해결하기 위한 솔루션으로 주목받고 있다. CXL의 핵심 기능 중 하나는 여러 장치 간의 메모리 공유를 가능하게 하여, 자원이 필요한 만큼 효율적으로 나누어 사용할 수 있도록 만드는 것이다.

  • 2-2. 기존 PCIe와의 차이점

  • 기존의 PCIe 인터페이스는 CPU와 메모리 간의 연결을 직렬 방식으로 이루어졌기 때문에 데이터 전송 속도와 효율성에 한계가 있었다. 특히 CPU와 GPU가 각각 독립적인 메모리 공간을 가지기 때문에, 데이터를 전송할 때마다 복사하는 과정이 필요했으며, 이로 인해 지연 현상이 발생하고 연산 속도가 저하되는 문제가 있었다.

  • CXL은 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 개의 장치가 같은 메모리 공간을 공유할 수 있도록 설계되었다. 특히 CXL 2.0 기술은 여러 CPU가 단독적으로 부착된 메모리를 동시에 사용할 수 있게 해, 데이터 전송의 병목 현상을 최소화한다. CXL을 통해 데이터 전송 속도를 극대화할 수 있는 구조가 가능해졌다.

  • 2-3. 메모리 자원 공유 방안

  • CXL의 메모리 자원 공유 방안은 '메모리 풀링'이라고 불리는 개념을 토대로 이루어진다. 즉, 여러 개의 메모리 모듈을 하나의 풀로 묶어 필요한 만큼만 할당하여 사용할 수 있도록 한다. 이러한 방식은 특히 AI와 같은 대규모 데이터 처리 환경에서 효율적이다. AI 연산 과정에서 필요한 데이터는 속도가 매우 중요하며, CXL은 메모리 리소스를 필요한 만큼 유연하게 운영할 수 있다.

  • 예를 들어, GPU가 특정 데이터를 처리하고자 할 때, CPU가 이를 중재하지 않고 직접적으로 메모리에 접근하여 데이터를 읽어올 수 있다. 이렇게 하면 전송 과정에서 발생할 수 있는 시간 지연을 줄여줘 고속의 연산을 가능하게 한다. 또한, 기존의 메모리 수급 문제가 발생할 경우, 새로 메모리 모듈을 구매하는 대신 기존의 메모리 풀이 정립되어 있으면 필요한 만큼의 용량만 추가하여 효율적으로 확장이 가능하다. 이는 대규모 연산을 수행할 때 경제적이면서도 기술적 효율성을 높이는 중요한 방안이 되고 있다.

3. AI 시대의 메모리 한계와 시장 필요성

  • 3-1. AI 데이터 처리량 증가 추세

  • AI의 발전과 디지털 전환으로 인해 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 특히, 다양한 산업에서 AI 기술이 적용됨에 따라 데이터 처리량은 연평균 10배씩 증가하는 추세를 보이고 있습니다. 이런 현상은 자동차, 금융, 헬스케어, 교육 분야에 걸쳐 광범위하게 나타나며, 각 산업에서의 AI 활용도가 높아짐에 따라 데이터 저장 및 처리의 필요성이 급증하고 있는 상황입니다. AI 모델의 학습 및 실시간 추론을 위해서는 대용량 데이터의 신속한 처리가 중요하며, 이를 뒷받침하는 메모리 기술의 혁신이 시급합니다.

  • 3-2. 기존 D램 모듈 용량 제약

  • 전통적인 D램 기술은 CPU와 메모리 간의 연결 개수 및 대역폭에 제한이 있어, 대규모 데이터 처리가 요구되는 AI 연산 환경에서는 효율성을 담보하기 어려운 상황입니다. 현재 서버 시스템에서 CPU 당 최대 16개의 D램 모듈을 장착할 수 있으며, 최대 8TB의 용량에 그치고 있습니다. 급증하는 데이터에 비해 이러한 용량은 역부족이며, 기존 D램 아키텍처는 병목 현상을 유발함으로써 AI 연산의 실시간 처리에 큰 장벽으로 작용하고 있습니다. 따라서 이러한 D램의 물리적 한계 문제는 AI 시대의 데이터 처리 요구를 충족하기 위해 반드시 해결해야 할 중요한 과제로 부각되고 있습니다.

  • 3-3. 고대역폭메모리(HBM) 경쟁 현황

  • 고대역폭메모리(HBM)는 고성능 컴퓨팅 환경에서 필수적인 메모리 기술로 자리잡고 있습니다. 하지만 HBM의 높은 가격과 제한된 대역폭의 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 삼성전자는 HBM 시장에서의 주도권을 상실한 경험을 바탕으로, CXL과 같은 차세대 기술을 통해 이러한 변화를 주도하고자 하고 있습니다. CXL 기술은 메모리 용량을 대폭 확장할 수 있는 가능성을 제시하며, 이는 서버 환경에서 여러 메모리 모듈을 통합적으로 활용할 수 있는 기반을 마련합니다. 이러한 기술적 혁신은 HBM이 제공하는 대역폭의 제한을 극복하고, AI 시대의 데이터 처리 요구에 부합하는 메모리 솔루션으로 자리매김할 것으로 기대됩니다.

4. 삼성전자의 CXL 솔루션: CMM-D 발표

  • 4-1. CXL 기반 D램 ‘CMM-D’ 특징

  • 삼성전자가 발표한 'CMM-D(CXL Memory Module-DRAM)'는 CXL(Compute Express Link) 기술에 기반한 D램 솔루션으로, 기존 D램과의 주요 차별점은 대역폭과 용량 확장성을 더욱 획기적으로 개선했다는 점이다. 특히, CXL 기술을 통해 다양한 종류의 프로세서를 하나의 시스템으로 연결하고, 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있도록 설계되었다. 이러한 구조는 AI와 데이터 중심 시대에 필수적인 고속 데이터 처리와 효율적인 자원 관리가 가능하게 한다.

  • CMM-D는 메모리 풀링 기능을 지원하여, 여러 개의 CXL 메모리를 통합하여 하나의 풀로 묶을 수 있다. 여기서 각 호스트는 필요에 따라 해당 풀에서 메모리를 분배받아 사용할 수 있으며, 이를 통해 전체 메모리를 보다 효율적으로 운영할 수 있다. 이러한 기술은 D램의 용량과 성능을 최대화하고, 유휴 메모리 공간을 감소시키는 등의 이점을 제공한다.

  • 4-2. 설명회 주요 내용

  • 삼성전자는 2025년 5월 15일에 실시한 설명회에서 CMM-D의 특징과 기능에 대한 상세 정보를 발표하였다. 발표된 내용에 따르면, CMM-D는 256GB의 용량을 가지며 CXL 2.0을 지원하여 데이터 전송 속도와 처리 능력을 크게 향상시켰다. 또한 발표에서는 CXL 기반 D램의 시장 필요성 및 AI 시대의 메모리 요구에 맞춘 솔루션으로서의 중요성도 강조되었다.

  • 특히, CMM-D는 기존 서버의 SSD 슬롯에 직접 장착이 가능하여 기존 인프라를 최소한으로 수정하면서도 용량을 쉽게 확장할 수 있는 점이 부각되었다. 이러한 접근 방식은 데이터센터 운영에서의 비용 절감을 가능하게 하며, TCO(총 소유 비용)를 줄이는 데 기여할 것으로 예상된다.

  • 4-3. 제품 적용 예시 및 기대 효과

  • CMM-D의 적용 예시로는 대규모 데이터 처리 환경에서의 데이터센터가 있다. 기존 D램의 한계로 인해 대량의 데이터를 처리하는데 어려움을 겪고 있던 데이터센터는 CMM-D를 통해 용량과 성능 문제를 해결할 수 있을 것이다. 특히 AI 데이터 처리량이 급증하고 있는 현재의 상황에서, CMM-D는 효율적인 자원 관리를 통해 데이터 전송 병목 현상을 줄일 수 있다.

  • 더불어, CMM-D의 메모리 풀링 기술은 데이터센터 내 각각의 서버가 필요로 하는 메모리 용량을 동적으로 조정할 수 있게 해준다. 이는 고속 연산과 대량의 데이터 처리가 필수적인 AI 학습 및 추론 작업에서 큰 도움이 될 것이며, 보다 유연하고 효율적인 시스템 운영이 가능할 것으로 기대된다.

5. 향후 전망 및 시장 동향

  • 5-1. CXL 시장 규모 전망(2028년)

  • CXL(Compute Express Link) 기술은 앞으로 상당한 시장 성장을 예상하고 있으며, 2028년에는 그 시장 규모가 약 120억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 이는 AI, 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라 지속적으로 증가하는 데이터 처리의 요구에 기반하고 있습니다. AI 시대의 기술 발전에 맞춰 CXL 기술이 대규모 데이터를 더욱 효율적으로 처리할 수 있는 솔루션으로 자리잡아 실질적인 상업적 파급 효과를 가져올 것으로 기대됩니다. 따라서 운용 비용 절감과 성능 향상이라는 두 가지 중요한 목표를 달성하기 위한 기술로 CXL이 자리잡게 될 것입니다.

  • 5-2. SK 하이닉스 등 경쟁사 동향

  • CXL 기술에 대한 경쟁 기업들의 반응은 매우 활발합니다. SK 하이닉스를 포함한 여러 반도체 기업들은 CXL 기술 개발에 투자하고 있으며, 이들은 CXL 2.0을 준수하는 제품을 양산하기 위한 준비를 강화하고 있습니다. SK 하이닉스는 CXL 기술을 활용한 메모리 제품을 개발하여 시장에 출시하며, 경쟁에서 우위를 점하기 위해 기술력과 품질을 지속적으로 개선하고 있습니다. 또한 업계 전반에 걸쳐 CXL 기술에 대한 연구 및 상용화가 급물살을 타고 있는 상황에서, 삼성전자와의 협업 및 새로운 비즈니스 모델 개발을 통해 시장에서의 입지를 확고히 하려는 움직임이 뒤따르고 있습니다.

  • 5-3. 기술 상용화 일정과 과제

  • CXL 기술의 상용화는 여러 도전 과제를 동반합니다. 하나는 기존 시스템과의 호환성 문제입니다. CXL 기술을 도입하기 위해서는 CPU와 GPU의 아키텍처, 메모리 설계 등이 일관되게 통합될 필요가 있습니다. 또한 CXL의 풀링 메모리 기술이 적절히 작동하기 위해서는 메모리 관리 소프트웨어의 향상도 필수적입니다. 이러한 하드웨어와 소프트웨어의 동시 진화가 이루어져야 상용화가 원활하게 진행될 수 있습니다. 향후 CXL 기술의 확산을 위해서는 표준화와 생태계 구축이 시급하며, 이는 CXL 컨소시엄과 같은 협력을 통해 실현될 것입니다.

결론

  • AI 기반 애플리케이션의 폭발적 성장과 증가하는 데이터 처리 요구는 메모리 인터페이스 혁신을 필연적으로 요구하고 있습니다. CXL 기술은 이러한 요구에 부응하여 PCIe의 병목 현상을 해소하고, CPU, GPU, 메모리 간의 자원 공유를 가능하게 합니다. 삼성전자는 CMM-D를 통해 이러한 혁신을 선도하며, 반도체 시장에서의 리더십을 강화하고 있습니다.

  • CMM-D의 메모리 풀링 기술은 대규모 데이터 처리 환경에서 자원 관리의 유연성을 극대화할 수 있는 가능성을 제공합니다. 이러한 시스템은 AI 데이터 처리에서 발생할 수 있는 병목 현상을 줄이고, 효율적인 자원 운영이 가능하게 하여, 향후 메모리 관리와 성능 최적화의 새로운 패러다임을 제시할 것입니다.

  • 앞으로 CXL 기술의 상용화 과정에서, 삼성전자는 상용화 안정성 확보와 생태계 확장, 표준화 참여 등의 과제를 해결해야 할 것입니다. 또한, SK 하이닉스와 같은 경쟁사들과의 치열한 경쟁 속에서, 기술 혁신과 품질을 지속적으로 개선하여 시장에서의 입지를 더욱 강화해야 할 것입니다.

  • 결과적으로, CXL 기술 기반의 메모리 솔루션은 AI 시대에 요구되는 데이터 처리의 효율성을 극대화하는 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, 삼성전자는 이러한 변화에 적시에 대응하여 메모리 플랫폼의 주도권을 강화할 수 있을 것입니다.

용어집

  • CXL (Compute Express Link): CXL은 CPU, GPU 및 메모리 간의 데이터 전송을 위한 고속 인터페이스입니다. 기존 PCIe 기술의 한계를 극복하여 메모리 자원을 효율적으로 활용하고, 확장성을 제공하는 것이 주요 목적입니다. CXL 2.0 기술을 통해 여러 장치가 단일 메모리 공간을 공유할 수 있으며, 이는 데이터 전송 속도를 극대화하는 데 기여합니다.
  • CMM-D (CXL Memory Module-DRAM): CMM-D는 삼성전자가 발표한 CXL 기반 D램 솔루션입니다. 이 제품은 대역폭과 용량 확장성을 모두 획기적으로 개선하였으며, 메모리 풀링 기능을 지원하여 여러 개의 CXL 메모리를 통합하고 효율적으로 운영할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 AI 시대의 대량 데이터 처리에 중요한 역할을 합니다.
  • D램: D램(Dynamic Random Access Memory)은 컴퓨터 메모리의 일종으로, 데이터를 일시적으로 저장하는 데 사용됩니다. 대부분의 컴퓨터 및 서버에서 사용되며, 대규모 데이터 처리 환경에서는 용량 및 대역폭 증대로 인한 한계가 드러나고 있습니다.
  • HBM (High Bandwidth Memory): HBM은 고성능 컴퓨팅에 필요한 고대역폭 메모리 기술로, 전통적인 D램보다 훨씬 높은 데이터 전송 속도를 제공합니다. HBM은 주로 GPU와 같은 고성능 연산 장치에 사용되지만, 높은 가격과 대역폭 제한으로 여전히 해결해야 할 과제가 남아 있습니다.
  • PCIe (Peripheral Component Interconnect Express): PCIe는 컴퓨터의 다양한 하드웨어 요소 간의 통신을 위한 고속 인터페이스입니다. CPU와 메모리 간의 연결을 직렬 방식으로 이뤄지게 하여, 데이터 전송 속도에는 한계가 있었고, 이로 인해 CXL 기술이 개발되었습니다.
  • 메모리 풀링: 메모리 풀링은 여러 개의 메모리 모듈을 하나의 풀로 묶어 필요한 만큼만 할당하여 사용하는 개념입니다. 이를 통해 자원 관리를 효율적으로 수행할 수 있으며, 특히 대규모 데이터 처리 환경에서 유리합니다.
  • AI (인공지능): AI는 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론 및 문제 해결을 수행할 수 있는 기술입니다. 최근 AI의 발전은 데이터 처리의 요구를 증가시켰으며, 이는 메모리 기술 혁신을 촉진하고 있습니다.
  • 시장 필요성: 시장 필요성은 특정 기술이나 제품이 경제적, 사회적 요구를 충족시키기 위해 필수적으로 요구되는 상태를 의미합니다. AI 관련 메모리 기술은 대량 데이터 처리 및 실시간 성능 요구에 대응하기 위해 중요한 시장 필요성으로 부각되고 있습니다.
  • CXL 2.0: CXL 2.0은 Compute Express Link 기술의 두 번째 주요 버전으로, 더 많은 장치가 동일한 메모리 공간을 공유할 수 있도록 하여 데이터 전송 속도와 효율성을 크게 개선하는 기능을 제공합니다. 이는 메모리 자원 활용도를 극대화합니다.
  • TCO (총 소유 비용): TCO는 특정 제품이나 시스템의 구매 비용뿐만 아니라 유지보수, 운영, 및 기타 관련 비용을 모두 포함한 총 비용을 의미합니다. CMM-D와 같은 솔루션의 적용은 TCO 절감에 기여하는 것으로 기대됩니다.

출처 문서