AI 모델이 성장함에 따라, 고대역폭 메모리(HBM) 을 따라잡기 위해 더 많은 레이어와 더 빠른 속도로 구축되었습니다. 그러나 이로 인해 특히 HBM과 AI 칩 간의 초고속 데이터 전송을 처리하는 인터페이스인 D2D PHY(다이 투 다이 물리 계층)에서 열이 증가합니다. 이 작은 영역이 칩에서 가장 뜨거운 지점이 됩니다. 기존 HBM은 열이 빠져나가기 전에 여러 코어 다이 레이어를 통과해야 하는데, 이는 길고 비효율적인 경로입니다. 열이 빠르게 제거되지 않으면 칩 온도가 상승하여 성능을 저하시키는 자체 보호 메커니즘인 스로틀링이 작동합니다. 차세대 AI 칩의 성능을 최대한 활용하려면 이 열 병목 현상을 해결하는 것이 필수적입니다.
핵심 구성 요소 및 iHBM 작동 방식
SK하이닉스는 이러한 발열 문제에 대한 해결책으로 통합 고대역폭 메모리, 즉 iHBM을 제시했습니다. 이 기술의 핵심은 HBM 내부에 내장된 특수 냉각 부품입니다. 이 부품의 이름은 ICE입니다. ICE는 실리콘 기반 소재로 만들어집니다. 이 소재는 두 가지 주요 특성을 동시에 가지고 있습니다. 첫째, 열전도율이 높아 열을 효율적으로 전달합니다. 둘째, 전기 절연성이 있어 단락을 일으키지 않고 밀집된 회로 사이에 안전하게 배치할 수 있습니다. ICE 부품은 열이 가장 집중되고 HBM과 프로세서 간의 데이터 교환이 가장 많은 D2D PHY 영역에 직접 배치됩니다.
기존 HBM 설계에서는 열이 칩을 떠나기 전에 여러 코어 다이 층을 통과해야 합니다. 이 경로는 길지만 iHBM은 이 경로를 바꿉니다. 내장된 ICE 구성 요소를 사용하여 칩 내부에 전용 열 채널을 생성합니다. 이제 열은 여러 기능 층을 거치지 않고 소스에서 패키지 케이스 또는 히트 스프레더로 거의 직접 이동할 수 있습니다. 따라서 열 경로가 짧아지고 열이 도중에 만나는 저항이 낮아집니다.
제조 측면에서 보면, iHBM은 이미 양산 중인 SK하이닉스의 MR-MUF 웨이퍼 레벨 패키징 기술을 기반으로 합니다. MR-MUF는 대량 리플로우 몰딩 언더필의 약자로, 높은 생산 효율과 우수한 수율을 제공하는 공정입니다. 이 기존 공정에 ICE 부품 내장 단계를 추가하면 iHBM의 대량 생산이 가능해집니다.
iHBM의 주요 이점
iHBM 기술은 열 경로를 변경하여 몇 가지 분명한 이점을 제공합니다.
- 더 나은 냉각. SK하이닉스가 발표한 자료에 따르면, iHBM은 기존 HBM 냉각 솔루션에 비해 열 저항을 30% 이상 낮췄습니다. 열저항은 열이 흐르기 어려운 정도를 나타내는 척도입니다. 열저항이 낮을수록 칩 내부에서 발생하는 열이 더 쉽게 제거됩니다. D2D PHY와 같이 전력 밀도가 높은 영역의 경우 열 저항이 30% 감소하면 작동 온도를 크게 낮출 수 있습니다.
- 시스템 안정성 향상. 온도가 잘 제어되면 시스템 안정성이 향상됩니다. AI 학습 및 추론과 같이 장시간 과중한 워크로드를 처리하는 동안 칩 온도가 높으면 스로틀링이 발생하여 컴퓨팅 성능이 저하될 수 있습니다. iHBM 솔루션을 사용하면 칩이 더 오랜 시간 동안 최고 성능을 유지하고 스로틀링 이벤트가 더 적게 발생할 수 있습니다. 이는 며칠 또는 몇 주 동안 지속적으로 실행해야 하는 대규모 모델 트레이닝 작업에 특히 중요합니다.
- 배포 장벽이 낮습니다. iHBM의 또 다른 장점은 배포가 쉽다는 점입니다. 이 기술은 기존 시스템 인 패키지 환경과 높은 설계 호환성을 유지합니다. 즉, iHBM을 사용하는 HBM 모듈은 GPU 또는 AI 가속기 패키지를 크게 재설계하지 않고도 기존 HBM 모듈을 대체할 수 있습니다. 칩 제조업체와 클라우드 서비스 제공업체는 기술 검증과 제품 통합에 필요한 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.
- 대량 생산 준비 완료. 제조 가능성 측면에서 iHBM은 SK하이닉스의 성숙한 MR-MUF 웨이퍼 레벨 패키징 공정을 기반으로 합니다. 이 공정은 여러 세대의 HBM 제품을 통해 높은 수율과 대량 생산 능력을 입증한 바 있습니다. 기존 생산 라인에 ICE 부품 임베딩 단계를 추가해도 전체 제조 흐름을 재구축할 필요가 없습니다. 따라서 iHBM은 실험실용에서 대규모 상업용에 이르기까지 명확한 경로를 제공합니다.
주요 사용 사례
iHBM 기술은 전력 밀도가 높은 영역에서 열 관리 문제를 해결하므로, 주요 사용 사례는 높은 컴퓨팅 성능과 높은 에너지 소비를 모두 요구하는 분야입니다.
고성능 컴퓨팅(HPC). HPC에는 복잡한 과학 시뮬레이션, 일기 예보, 게놈 분석 및 이와 유사한 작업이 포함되는 경우가 많습니다. 이러한 작업에는 많은 컴퓨팅 노드가 병렬로 작동해야 하며, 몇 시간 또는 며칠 동안 실행되는 경우가 많습니다. 이러한 환경에서는 칩이 장시간 과부하 상태를 유지하며 열이 지속적으로 축적됩니다. 냉각이 충분하지 않으면 온도 보호로 인해 컴퓨팅 클러스터의 속도가 느려져 총 연산 시간이 길어집니다. iHBM은 열 저항을 낮춰 칩이 안정적인 온도를 유지하도록 지원하여 지속적인 컴퓨팅 성능을 보장합니다.
AI 데이터 센터. 제너레이티브 AI와 대규모 언어 모델이 확산되면서 AI 데이터센터의 전력 밀도가 빠르게 증가하고 있습니다. 단일 AI 서버는 이미 수 킬로와트를 소비할 수 있으며, HBM과 GPU가 주요 열원입니다. 데이터센터는 칩을 냉각해야 할 뿐만 아니라 전체 냉각 시스템의 에너지 및 공간 비용도 고려해야 합니다. 칩 수준의 냉각 효율이 높아지면 액체 냉각이나 고속 팬에 대한 의존도가 낮아져 냉각 장비에 대한 자본 투자와 운영 비용을 모두 줄일 수 있습니다. iHBM은 칩 내부에서 직접 열을 관리하므로 열원으로부터의 열 제거 부담을 줄일 수 있습니다.
미래의 엣지 AI 디바이스. 현재 가장 시급한 냉각 수요는 데이터 센터입니다. 하지만 AI 기능이 휴대폰, 개인용 컴퓨터, 자동차 및 기타 최종 장치로 이동함에 따라 이러한 소형 공간에서의 냉각 문제는 더욱 커질 것입니다. 최종 기기는 냉각 공간이 제한되어 있고 대형 팬이나 액체 냉각 시스템을 설치할 수 없기 때문에 칩 자체의 냉각 효율에 더 많이 의존합니다. iHBM은 현재 HBM5와 같은 엔터프라이즈급 메모리 제품을 겨냥하고 있지만, 핫스팟에 전용 냉각 부품을 내장하는 동일한 아이디어가 모바일 기기의 냉각 설계에 영감을 줄 수 있습니다.
이 외에도 고대역폭 메모리를 사용하고 냉각 병목현상에 직면한 모든 시스템이 iHBM 기술의 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행을 위한 고성능 컴퓨팅 플랫폼과 엣지 컴퓨팅 서버는 고밀도 배포 시 온도를 제어해야 합니다. 컴퓨팅 수요가 계속 증가함에 따라 열 관리는 부차적인 시스템 문제에서 성능 한계를 결정하는 핵심 문제로 변화하고 있습니다. 따라서 iHBM이 제시하는 방향은 더 큰 의미를 갖습니다.
경쟁이 치열한 냉각 기술 환경
HBM의 전력 밀도가 계속 높아짐에 따라 냉각 성능이 차세대 HBM 제품의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있습니다. SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론 테크놀로지 등 3대 메모리 제조업체와 일부 클라우드 서비스 제공업체는 모두 다양한 냉각 기술 경로를 모색하고 있습니다.
| 회사 | 기술 | 핵심 아이디어 | 주요 데이터 |
|---|---|---|---|
| SK하이닉스 | iHBM | 열전도율이 높고 전기 절연성이 뛰어난 냉각 부품을 HBM의 뜨거운 D2D PHY 영역 내부에 내장하여 전용 열 경로를 생성합니다. | 열 저항 >30% 감소 |
| 삼성전자 | HPB 냉각 + 하이브리드 구리 본딩 | DRAM을 프로세서 측면으로 이동하고 구리 히트 스프레더를 프로세서 코어 바로 위에 배치하여 칩 적층 구조를 변경하고 구리 대 구리 본딩을 사용하여 열 저항을 제거합니다. | ~최대 30% 온도 감소, 16% 열 임피던스 개선 |
| 마이크론 기술 | 회로 설계 개선 + 향상된 베이스 다이 | 내부 회로 설계를 개선하고 기본 다이 성능을 최적화하여 성능을 향상시키면서 냉각을 개선합니다. | 에너지 효율 >201TP6% 개선 |
| Microsoft | 미세 유체 냉각 | 실리콘 칩 뒷면에 마이크로 채널을 에칭하고 칩 내부의 열원에 직접 냉각수를 전달합니다. | 냉각판보다 2~3배 더 나은 열 제거, 최고 온도 상승 65% 감소 |
요약하자면, SK하이닉스는 iHBM 기술로 냉각 분야에서 일찍이 선두를 차지했습니다. 삼성은 HPB와 하이브리드 구리 본딩 방식을 통해 빠르게 따라잡고 있습니다. 마이크론은 꾸준한 공정 개선을 통해 에너지 효율을 개선하며 경쟁력을 유지하고 있습니다. 동시에 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공업체는 시스템 수준에서 미세 유체 냉각을 탐색하고 있으며, 향후 더 높은 전력의 AI 칩을 냉각할 수 있는 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.
결론 및 전망
SK하이닉스의 iHBM 기술은 고대역폭 메모리 내부의 핫스팟에서 발생하는 열을 효율적으로 제거하는 방법이라는 오랫동안 무시되어 왔지만 점점 더 시급해지고 있는 문제를 해결합니다. AI 데이터센터 및 고성능 컴퓨팅 사용자에게 더 나은 냉각은 더 안정적인 컴퓨팅 성능, 더 낮은 냉각 에너지 비용, 더 긴 장비 수명을 의미합니다. AI 모델의 크기가 계속 커짐에 따라 HBM 스택 레이어와 전력 밀도는 더욱 높아질 것입니다. 열 관리는 시스템 설계의 부차적인 문제에서 차세대 AI 인프라의 실현 가능성을 결정하는 핵심 문제로 전환될 가능성이 높습니다. 패키지 내부의 열 문제를 원천적으로 해결한다는 iHBM의 방향은 이 과제를 해결할 수 있는 실질적인 방법을 제시합니다.
