[CBC뉴스] 인공지능 산업이 초대형 모델 중심으로 재편되면서 차세대 데이터 처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이런 가운데 샌디스크가 제시한 HBF(High Bandwidth Flash)가 새로운 AI 메모리 솔루션으로 주목받고 있다.
현재 AI 서버는 GPU와 HBM을 핵심 축으로 운영되고 있지만 모델 규모가 급격히 확대되면서 더 많은 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 고용량 메모리 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이에 따라 업계에서는 기존 구조를 보완할 수 있는 새로운 계층의 메모리 기술 개발이 활발하게 이뤄지고 있다.
HBF는 다수의 낸드 플래시를 고밀도로 적층해 대용량 저장 능력과 높은 데이터 처리 효율을 동시에 확보하는 것을 목표로 한다. 단순 저장장치 역할에 머물렀던 낸드를 연산 장치와 더욱 가까운 위치에서 활용함으로써 AI 워크로드의 병목 현상을 줄이겠다는 구상이다.
특히 AI 학습과 추론 과정에서 활용되는 대규모 데이터와 모델 파라미터를 보다 효율적으로 관리할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 업계에서는 HBF가 기존 SSD보다 높은 성능을 제공하면서도 용량 확장 측면에서 경쟁력을 가질 것으로 기대하고 있다.
샌디스크는 관련 기술 생태계 구축을 위해 SK하이닉스와 함께 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP)를 중심으로 표준화 논의를 진행하고 있다. 빠르게 변화하는 AI 인프라 환경에 맞춰 기술 규격을 유연하게 발전시키겠다는 전략으로 해석된다.
최근 AI 데이터센터에서는 프로세서 성능뿐 아니라 데이터 이동 속도와 저장 효율이 전체 시스템 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 이에 따라 차세대 메모리 시장 역시 연산 능력 중심에서 데이터 공급 능력 중심으로 무게추가 이동하는 분위기다.
업계에서는 HBF가 HBM의 대체재라기보다 AI 인프라의 메모리 계층을 확장하는 보완재 역할을 수행할 가능성에 주목하고 있다. 향후 AI 시스템은 HBM과 HBF가 각각 다른 역할을 맡아 함께 활용되는 방향으로 발전할 것이라는 전망도 제기된다.
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▮ CBC뉴스ㅣCBCNEWS 심우일 기자
