HDC·초거대 AI의 등장으로 방대한 데이터의 고속 처리를 위해 PIM 기술이 대안으로 떠오른 가운데, 메모리 반도체 강국인 우리나라가 시장 주도권을 잡기 위해 수요처 확보가 중요하다는 주장이 제시됐다.
 
과기부는 지난 12일 국내 데이터센터 시장에 국산 AI 반도체 점유율을 80%까지 확대하고, 30년까지 총 8,262억을 투자해 세계 최고 수준으로 향상시키겠다는 목표를 발표했다. 이를 위해 2028년까지 D램 기반 상용 PIM과 국산 NPU를 접합한다는 계획을 밝힌 바 있다.
 
이 ‘PIM’ 기술에 정부와 업계의 이목이 집중되고 있다. PIM(Process In Memory, 지능형반도체)은 저장 작업을 하는 메모리 반도체에 연산 작업을 하는 프로세서 기능을 더한 칩이다.
 
프로세서의 기능이 향상돼도 결국 메모리가 갖춰지지 않으면 성능을 낼 수 없다. 때문에 국내 반도체 업계는 AI 연산에 특화된 칩으로 메모리 반도체와 시스템 반도체의 융합을 생각해낸 것이다.

■ 'PIM 전략기술 심포지움' 개최…업계 현황·비전 공유

정부와 업계의 관련 연구는 아직 걸음마 단계다.

지난 13일 서울 코엑스 컨퍼런스홀에서는 PIM인공지능반도체사업단 개최 '2022 PIM인공지능반도체 전략기술 심포지엄'이 올해 처음으로 열렸다. 삼성전자, SK하이닉스, 서울대 교수, 카이스트 교수 등이 기조연설로 나서 PIM인공지능반도체 시장 현황 및 전망을 공유했다.
 
이날 기조연설로 삼성전자 손교민 마스터가 'Next Generation DRAM Solution and PIM', SK하이닉스 전준현 부사장이 'PIM의 등장 및 성공 위한 전제조건'을 주제로 발표했다. 이어 서울대학교 안정호 교수, KAIST 정명수 교수 등이 발표했다.
 
삼성전자는 작년 PIM을 HBM(고대역폭 메모리)에 통합한 'HBM-PIM'을 공개한 바 있다.
 
삼성전자는 HBM-PIM을 탑재할 경우 기존 HBM2를 이용한 시스템 대비 성능은 약 2배 이상 높아지고, 시스템 에너지는 70% 이상 감소된다고 밝혔다.
 
삼성전자 손교민 마스터는 “PIM은 기존에 있었던 개념인데 최근 주목받기 시작한 기술로, 삼성전자도 이에 집중 연구하며 CIM과 PNM도 함께 개발하고 있다”며, 내년에는 HBM4도 출시될 계획을 전했다.
 
또한 PIM 상용화를 위해 고객사들과의 지속적인 협업을 강조했다. “표준화가 진행되면 많은 사람들에게 만족하는 솔루션을 제공할 수 있을 것”이라고 말하며 삼성전자의 포부를 드러냈다.
 
지난 6월에는 SK하이닉스가 DRAM에 그래픽 가속 유닛을 탑재한 'GDDR6-AiM'을 선보였다. 이는 에너지 소모 80%를 절감하고, 특정 연산 속도 최대 16배가 증가한다고 밝혀진 바 있다. SK하이닉스 전준현 부사장은 “SK하이닉스의 PIM 솔루션이 현 FPGA 보드 기준 CPU 대비 2.5배 빠르다”고 덧붙였다.
 
전 부사장은 PIM 사업화의 어려움으로 비용과 개발 환경 측면을 언급하며, “대량 생산이 비용을 줄여줄 것으로, 대규모 PIM을 소비할 수요처 확보가 필요할 것”이라 주장했다.
 
또한 “주 고객인 하이퍼스케일러(Hyperscaler)들은 클라우드 수직 최적화를 주도해 각 기술 레이어별 의사 결정을 주도하고 있는데, 업계 관계자 간 협업을 통한 시장 주도가 중요하다”고 강조했다.
 
이날 서울대 안정호 교수도 PIM 초기 기술에 대한 발표에서 “무조건 PIM을 앞세우기 보다는 제약 조건에 대한 이해와 분석 및 최적화를 하면서 PIM을 필요로 하는 킬러 어플리케이션을 고민해야 한다”고 전했다.