SK하이닉스가 산소확산 방지 기술을 통해 아날로그 컴퓨팅 인 메모리(A-CIM) 반도체의 MAC(곱셈누적·Multiply Accumulate) 연산 정확성을 높이는 기술을 14일 국제학회에서 공개했다.
MAC 연산은 인공지능(AI) 추론·학습 과정에 필요한 고속 곱셈 누적 연산 방법을 의미한다.
정보 저장만 할 줄 알고 연산은 할 줄 모르는 메모리반도체 한계를 뛰어넘는 '꿈의 메모리반도체'를 만드는 데 필요한 중요 기술 경쟁에서 SK하이닉스가 두각을 보인 것이다.

12~15일 서울 광진구 워커힐호텔에서 열리는 '국제메모리워크숍(IMW 2024)' 셋째 날인 이날 권영재 SK하이닉스 TL은 '산소 확산 장벽을 활용한 MAC 연산 정확성 향상'이라는 주제발표에서 기술을 공개했다.
산소 확산 장벽을 통해 MAC 연산 정확성을 높여 AI 반도체 효율을 높일 수 있다고 했다.

반도체 제조 공정은 균일한 물질을 쌓아 올리기 위해 필요 없는 것을 깎고 필요한 부분에 물질을 씌우는 과정으로 진행된다.
이 과정에서 화학 물질 등을 쓰다 보면 반도체 성능이 낮아진다.
이를 막기 위한 장벽이 필수다.
권 TL은 "산소 확산을 막아 반도체를 안정적으로 운영할 수 있게 되면 MAC 연산 정확성이 올라가는데, CIM 반도체를 만들기 위해서는 꼭 필요한 기술"이라며 "산소 확산 방지 기술로 MAC 연산 정확도가 높아질 경우 메모리 반도체가 '계산할 줄 아는' 반도체로 성장하는 데 한발 다가서는 것과 같다"고 덧붙였다.

메모리 반도체는 정보 저장 기능은 우수하지만 연산을 스스로 하지 못한다는 한계를 갖고 있다.
메모리 반도체가 CPU(중앙처리장치)나 GPU(그래픽처리장치) 등의 성능을 높여주는 보조 역할에서 그치는 이유다.
최근 AI 성장으로 주목받은 HBM(고대역폭메모리) 반도체도 결국 엔비디아 'H100' 같은 GPU(그래픽처리장치) 효율을 높여주는 보조장치다.
GPU나 AI가속기 없이 HBM 반도체 스스로 생각하고 연산하는 경지에는 도달하지 못했다.

계산할 줄 아는 CIM을 만드는 것은 메모리 반도체 업계의 숙원이자 꿈이다.
CIM 반도체가 개발되면 데이터를 메모리 반도체에서 CPU로 옮긴 뒤 연산을 수행하는 방식은 사라지게 된다.
에너지를 절감하고 속도를 극대화할 수 있다.
메모리 반도체 업체가 삼성전자, TSMC처럼 파운드리(위탁생산) 기업 같은 일을 하면서 애플, 마이크로소프트 같은 빅테크의 주문을 수주하는 세상이 올 수도 있다.
그야말로 '게임 체인저'다.

주제발표 직후 기자와 만난 권 TL은 'CIM 반도체가 등장하면 AI 가속기든 GPU든 필요없이 메모리 반도체 하나로 AI 딥러닝 데이터 처리를 하는 세상이 오냐'는 기자의 질문에 "아주 먼 미래에는 가능할 것"이라며 "쉽지는 않지만 메모리 업체들도 CIM 반도체와 관련 기술을 개발하기 위해 사활을 걸고 있다"고 설명했다.

이 자리에서 권 TL은 예상 상용화 시점, 목표 기술개발 시점 등에 관해 공개하지 않았다.
삼성전자, 마이크론 등 라이벌 업체에 대해서도 언급하지 않았다.
다만 SK하이닉스의 A-CIM 반도체 기술이 라이벌에 뒤지지는 않는다고 했다.
권 TL은 '삼성전자와 마이크론은 CIM 반도체 기술 연구를 안 하나'라는 질문에 "하기는 하는데 (삼성전자와 마이크론은) 자사 기술이 성숙하기 전까지 발표를 안 하는 기조"라며 "SK하이닉스가 오늘 보여준 기술도 일부일 뿐"이라고 했다.

IMW는 국제전기전자공학자협회(IEEE) 전자소자협회가 주최하는 연례 메모리 반도체 국제학회다.
올해는 14년 만에 한국에서 열렸다.
또 올해 IMW 둘째 날인 전날 김귀욱 SK하이닉스 HBM첨단 기술팀장이 7세대 HBM 반도체 'HBM4E' 개발을 이르면 2026년 끝낼 것이라는 취지의 발언을 해 업계 관심을 끌기도 했다.