삼성전자, HBM을 AI칩 위에 쌓는다…차세대 '3D 메모리' 공개

FMS 2026서 zHBM·zNAND-O 목업 첫선

400단 이상 V10 낸드 공개…성능·전력·발열 한계 돌파

삼성전자 zHBM 목업ⓒ삼성전자

삼성전자가 고대역폭메모리(HBM)를 인공지능(AI) 가속기 위에 직접 적층하는 차세대 3D 메모리 구조를 공개했다. 메모리 용량과 적층 단수를 높이는 기존 경쟁에서 한발 더 나아가 프로세서와 메모리의 배치, 웨이퍼 접합 방식까지 바꿔 AI 시스템의 데이터 병목과 전력·발열 문제를 해결하겠다는 구상이다.

삼성전자는 4일부터 6일(현지시간)까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열린 'FMS 2026'에서 차세대 3D 메모리 아키텍처인 'zHBM'과 'zNAND-O' 목업을 업계 최초로 공개했다고 5일 밝혔다. 400단 이상을 구현한 10세대 V낸드 'V10 BV-NAND'도 처음 선보였다.

이번 전시의 핵심은 메모리와 프로세서를 수평으로 배치하던 기존 구조를 수직 방향으로 전환한 데 있다. AI 모델이 고도화될수록 연산 과정에서 처리하고 저장해야 할 데이터가 급증하면서, 프로세서의 연산 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐가 시스템 성능을 좌우하고 있기 때문이다.

zHBM은 AI 가속기 옆에 HBM을 배치하는 기존 방식과 달리 HBM을 가속기 상단에 직접 쌓는 구조다. 메모리와 프로세서 간 데이터 이동 거리를 줄여 대역폭과 전력효율을 높이는 방식이다. 삼성전자는 zHBM 기반 시스템이 HBM5 대비 성능을 최대 8배 높이고 전성비를 최대 3배 개선할 수 있다고 설명했다. 열 저항도 절반 이하로 낮추는 것을 목표로 한다.

'FMS 2026'에 마련된 삼성전자 부스 전경ⓒ삼성전자

메모리와 가속기 사이에 위치한 인터레이어에는 고객 맞춤형 설계자산(IP)을 탑재할 수 있다. 고객의 AI 프로세서에 맞춰 메모리 용량을 늘리거나 가속기 기능을 보완하는 등 제품별 최적화가 가능하다는 설명이다.

낸드에서도 수직 적층을 확대한다. zNAND-O는 여러 개의 V낸드 칩을 실리콘관통전극(TSV)으로 연결해 4단 또는 8단으로 쌓는 차세대 고성능 낸드 솔루션이다. 온디바이스 AI 환경에서 제한된 공간 안에 저장 용량과 데이터 전송 성능을 높이는 데 초점을 맞췄다.

스마트폰과 PC 내부에서 AI 연산을 처리할 경우 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고도 대규모 데이터를 빠르게 불러올 수 있어 응답 속도와 개인정보 보호 측면에서 강점이 있다.

삼성전자는 이날 400단 이상의 V10 BV-NAND도 공개했다. 셀과 주변 회로를 각각 별도 웨이퍼에서 만든 뒤 수직으로 접합하는 웨이퍼 본딩 기술과 3개의 셀 스택을 연결하는 '3 Stack' 기술을 적용했다. 이를 통해 V10 BV-NAND의 집적도를 전 세대인 V9 대비 약 58% 높였다. 동일한 면적에 더 많은 데이터를 저장하면서 읽기·쓰기 성능과 입출력 속도, 전력효율도 개선했다.

회사는 HBM4E와 HBM5, LPDDR5X-PIM, 차세대 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD) PM1763·BM1773 등 AI 데이터센터와 온디바이스 AI용 제품도 함께 공개했다. HBM5에는 2나노 공정 기반 베이스 다이와 새로운 열관리 기술인 HPB를 적용해 HBM4E 대비 성능을 2배 높이고 열 저항을 20% 낮추는 것을 목표로 개발 중이다. 메모리 내부에서 일부 연산을 수행하는 LPDDR5X-PIM은 데이터 이동량을 줄여 전력효율을 높인다.

최근 AI 시스템의 메모리 수요는 HBM뿐 아니라 대용량 낸드와 기업용 SSD로 확산하고 있다. AI 모델이 커질수록 학습·추론 데이터와 대화 기록, 중간 연산 결과 등을 저장하는 공간이 함께 늘어나기 때문이다. 삼성전자는 D램과 낸드, 스토리지에 더해 로직·파운드리·첨단 패키징까지 아우르는 사업 구조를 활용해 고객의 AI 반도체 설계부터 양산까지 지원할 계획이다. 메모리와 프로세서를 함께 설계하고 패키징함으로써 개발 기간을 줄이고 성능과 전력효율을 최적화하겠다는 전략이다.