2025년 10월 25일
메모리 중심 컴퓨팅(Memory-Centric Computing)
1. 메모리 중심 컴퓨팅 (Memory-Centric Computing) 개요
| 개념 | 대용량 데이터 고속/저지연 처리를 위해 RoCE, HBM 등 메모리 반도체가 패브릭 연결망 통해 저장, 연산 역할을 담당하는 차세대 컴퓨팅 아키텍처 |
|---|---|
| 필요성 |  |
- 현대 컴퓨팅 패러다임은 인공지능 서비스 등 대용량 데이터 처리가 필요한 컴퓨팅으로 변화되고 있어, RoCE, HBM, CXL 등 메모리 용량 및 대역폭 한계를 극복하는 메모리 중심 컴퓨팅 활용이 필수
2. 메모리 중심 컴퓨팅의 아키텍처 및 핵심 기술
(1) 고속 패브릭 연결망 기반 메모리 중심 컴퓨팅의 아키텍처
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(2) 메모리 중심 컴퓨팅의 핵심 기술
| 구분 | 핵심 기술 | 동작 방식 |
|---|---|---|
| 서버 내 메모리 직접 접근 측면 | Infiniband | – OS 커널 미경유, 전용망으로 원격 서버 메모리 직접 접근 – HCA, TCA, 전용 PCI 및 광 채널 인터페이스 |
| RoCE (RDMA over Converged Ethernet) | – OS 커널 미경유, 이더넷 기반 원격 서버 메모리 직접 접근 – RNIC, QoS, DCB, PFC, ETS, QCN, ECN | |
| 메모리 대역폭 확보 측면 | HBM (High Bandwidth Memory) | – DRAM 적층, TSV 배선 기반 데이터 이동 병목 해소 – TSV, DRAM/Base die, Micro Bump, SoC, PHY |
| SCM (Storage Class Memory) | – 비휘발성, 저지연 및 고속 데이터 쓰기/읽기 지원 – FeRAM, ReRAM, PRAM, STT-MRAM | |
| 자체 연산, 공유 메모리 연결 측면 | PIM (Processing-in-Memory) | – 메모리 내 연산기 배치, 프로세서 대신 데이터 처리 – PIM Core, DMA, TSV Interface, BUS |
| CXL (Compute Express Link) | – 다양한 프로세서 및 디바이스가 공유 메모리에 연결 – PCIe, SerDes, 임피던스 매칭, 클럭 데이터 복구 |
- 메모리 중심 컴퓨팅은 고속 패브릭 연결망과 HBM, ASIC 등 반도체 기술을 통해 AI 컴퓨팅·클라우드·엣지 등 ICT 환경의 핵심이 될 것으로 전망
3. 메모리 중심 컴퓨팅 기술 및 시장 선도 전략
| 구분 | 전략 | 달성 방안 |
|---|---|---|
| 기술 선도 전략 | 메모리 반도체 라인업 다양화 | – 차세대 HBM 조기 상용화 및 라인업 지속 확장 – TSV, WLP 등 첨단 패키징, 신소재 기술 투자 – PIM, CXL 등 AI DC 맞춤형 제품군 개발 |
| S/W-H/W 통합/최적화 | – 메모리 패브릭 관련 하드웨어, 소프트웨어 통합 연구/개발 – 메모리 자원 동적 할당, 무결성/보안 제어 기술 통합 – 파운드리, AI 가속기 협업 기반 최적화 패키지 개발 | |
| 시장 선도 전략 | 메모리 생태계 글로벌 협력 | – AI 반도체, 자율주행 선도 기업과 조기 맞춤형 공급 계약 – 글로벌 기업과 AI DC 구축 등 전략적 공동 프로젝트 – 현지 생산기지, 거점 설립 등 공급망 네트워크 강화 |
| 메모리 표준 /주도권 선점 | – HBM, CXL 등 차세대 메모리 표준화 의장국 활동 – AI DC, 모바일 SoC 등 맞춤형 솔루션 시장 선점 – 메모리 포함 전체 플랫폼을 지원하는 통합 가치 제공 |
- 메모리 센트릭 컴퓨팅 시장 초기 HBM 등 메모리 반도체 시장 점유율을 강화, 중장기적으로 표준 선점과 메모리 생태계 협력을 통해 기술 및 시장 선도 필요
[참고]
- 한국전자통신연구원(ETRI), 고속 패브릭 연결망 기반 메모리 중심 컴퓨팅 기술 동향, 2024.10
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