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SK하이닉스, 데이터센터용 고성능 SSD ‘PEB110 E1.S’ 개발…내년 2분기 양산 계획

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Wednesday, September 11, 2024, 10:09:03

이전 세대 대비 성능 2배, 전력 효율 30% 이상 향상
고객 인증 거쳐 내년 2분기 양산

 

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK하이닉스[000660]가 데이터센터용 고성능 SSD(Solid State Drive) 'PEB110 E1.S(이하 PEB110)'를 개발했다고 11일 밝혔습니다.

 

SK하이닉스는 "AI 시대가 본격화되면서 HBM과 같은 초고속 D램은 물론, 고성능 낸드 솔루션 제품인 데이터센터용 SSD에 대한 고객 수요도 커지고 있다"며 "이런 흐름에 맞춰 당사는 PCIe 5세대(Gen5) 규격을 적용, 데이터 처리 속도와 전력 효율을 획기적으로 개선한 신제품을 개발해 시장에 선보이게 됐다"고 설명했습니다.

 

앞서 SK하이닉스는 초고성능-고용량 데이터센터·서버향 SSD 제품인 PS1010을 개발해 양산 중입니다. SK하이닉스는 PEB110 개발을 통해 한층 탄탄해진 SSD 포트폴리오를 구축, 다양해지는 고객 니즈(Needs)를 만족시킬 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

 

회사는 현재 글로벌 데이터센터 고객사와 함께 PEB110에 대한 인증 작업을 진행 중이며 인증이 마무리되는 대로 내년 2분기부터 제품 양산을 시작해 시장에 공급할 계획입니다.

 

신제품에 적용된 PCIe 5세대는 기존 4세대(Gen4)보다 대역폭이 2배로 넓어졌으며 이에 따라 PEB110의 데이터 전송 속도는 32GTs(초당 기가트랜스퍼)에 달합니다. 이를 통해 PEB110은 이전 세대 대비 성능이 2배 향상됐으며 전력 효율도 30% 이상 개선됐습니다.

 

또한, SK하이닉스의 데이터센터용 SSD 최초로 정보 보안 기능을 대폭 강화해주는 SPDM(Security Protocols and Data Model) 기술이 적용됐습니다. SPDM은 서버 시스템을 보호하는 데 특화된 핵심 보안 솔루션으로 서버의 안전한 인증과 모니터링을 지원합니다.

 

최근 데이터센터에 대한 사이버 공격이 늘어나는 가운데 SPDM이 탑재된 PEB110은 고객의 정보 보안 요구에도 부합하는 제품이 될 것으로 회사는 전망하고 있습니다.

 

SK하이닉스는 이 제품을 2TB(테라바이트), 4TB, 8TB 등 3가지 용량 버전으로 개발했으며 여러 글로벌 데이터센터에 적용 가능한 호환성을 높이기 위해 OCP 2.5 버전 규격을 지원합니다.

 

안현 SK하이닉스 부사장(N-S Committee 담당)은 "이번 제품은 최고 성능이 입증된 당사 238단 4D 낸드를 기반으로 개발돼 원가, 성능, 품질 측면에서 업계 최고 수준의 경쟁력을 확보했다"고 말했습니다.

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이종현 기자 flopig2001@inthenews.co.kr

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[APEC 2025] 삼성전자·엔비디아, 업계 최고 수준 ‘반도체 AI 팩토리’ 구축한다

[APEC 2025] 삼성전자·엔비디아, 업계 최고 수준 ‘반도체 AI 팩토리’ 구축한다

2025.10.31 17:23:44

인더뉴스 이종현 기자ㅣ삼성전자[005930]는 31일 엔비디아와의 전략적 협력을 통해 '반도체 AI 팩토리'를 구축한다고 밝혔습니다. 삼성전자는 종합반도체 기업으로서의 역량과 엔비디아의 GPU 기반 AI 기술의 시너지를 통해 업계 최고 수준의 '반도체 AI 팩토리'를 구축, 반도체를 비롯한 글로벌 제조 산업의 패러다임 전환을 주도한다는 계획입니다. 이를 위해 삼성전자는 향후 수년간 5만개 이상의 엔비디아 GPU를 도입해 AI 팩토리 인프라를 확충하고 엔비디아의 시뮬레이션 라이브러리 '옴니버스' 기반 디지털 트윈 제조 환경 구현을 가속화할 예정입니다. 삼성전자가 추진하는 AI 팩토리는 반도체 제조 과정에서 생성되는 모든 데이터를 실시간으로 수집해 스스로 학습하고 판단하는 지능형 제조 혁신 플랫폼입니다. AI 팩토리는 ▲설계 ▲공정 ▲운영 ▲장비 ▲품질관리 등 반도체 설계와 생산을 아우르는 모든 과정에 AI를 적용해 스스로 분석·예측·제어하는 '생각하는' 제조 시스템이 구현된 스마트 공장입니다. 삼성전자는 AI 팩토리 구축을 통해 차세대 반도체 개발·양산 주기를 단축하고 제조 효율성과 품질 경쟁력을 강화할 계획입니다. 삼성전자는 AI 팩토리 구축과 함께 엔비디아에 ▲HBM3E ▲HBM4 ▲GDDR7 ▲SOCAMM2 등 차세대 메모리와 파운드리 서비스도 공급할 예정입니다. 삼성전자는 이미 공급 중인 메모리 제품뿐만 아니라 성능과 에너지 효율을 대폭 향상시킨 HBM4 공급을 엔비디아와 긴밀하게 협의 중이라고 밝혔습니다. 삼성전자 HBM4의 경우, 1c(10나노급 6세대) D램 기반에 4나노 로직 공정을 적용하고 설계를 최적화해 JEDEC 표준(8Gbps) 및 고객 요구를 상회하는 11Gbps 이상의 성능을 구현했습니다. 삼성전자 HBM4는 초고대역폭과 저전력 특성을 바탕으로 AI 모델 학습과 추론 속도를 높여 엔비디아의 AI 플랫폼 성능 향상에 기여할 것으로 전망됩니다. 현재 삼성전자는 글로벌 전 고객사에게 HBM3E를 공급하고 있으며 HBM4도 샘플을 요청한 모든 고객사에 샘플 출하를 완료한 뒤 고객사 일정에 맞춰 양산 출하를 준비하고 있습니다. 삼성전자는 급격하게 증가하고 있는 고객사 HBM4 수요에 차질 없이 대응하기 위해 선제적으로 설비 투자를 진행할 예정입니다. 삼성전자는 HBM 외에도 업계 최초로 개발한 고성능 그래픽 D램(GDDR7)과 차세대 저전력 메모리 모듈 SOCAMM2 공급도 협의 중이며 파운드리 분야에서도 협력을 강화할 계획입니다. 삼성전자는 이미 일부 공정에서 엔비디아의 플랫폼을 활용해 반도체 AI 팩토리의 기반을 다져왔습니다. 이번 전략적 협력을 통해 양사는 축적된 협업의 노하우를 활용, 혁신을 가속화한다는 계획입니다. 삼성전자는 엔비디아의 AI 컴퓨팅 기술인 ▲쿠리소(cuLitho) ▲쿠다-X(CUDA-X)를 도입해 미세 공정에서 발생할 수 있는 회로 왜곡을 AI가 실시간으로 예측·보정함으로써 공정 시뮬레이션 속도를 기존보다 20배 향상하고 설계 정확도와 개발 속도를 동시에 높였습니다. 또한, 생산 설비의 실시간 분석·이상 감지·자동 보정이 가능한 통합 제어 체계를 구축했으며 옴니버스 기반의 '디지털 트윈'을 통해 가상 공간에서 ▲설비 이상 감지 ▲고장 예측 ▲생산 일정 최적화 등도 구현 중입니다. 삼성전자는 AI 팩토리 구축을 위해 국내 팹리스, 장비, 소재 기업들과 전방위적으로 협력을 확대해 나갈 계획입니다. 향후 AI 팩토리가 협력 중소기업들의 AI 역량 강화를 견인할 수 있는 플랫폼이 될 수 있도록 발전시킨다는 전략입니다. 삼성전자는 AI 팩토리를 중심으로 엔비디아와 함께 국내외 파트너사 및 EDA 기업들과 차세대 반도체 설계 도구를 공동 개발하고 AI 기반 반도체 제조 표준을 선도해 AI 생태계 발전에 이바지할 계획입니다. 삼성전자는 중소기업의 제조 경쟁력 향상을 지원하기 위해 AI·데이터 기술을 활용해 기존 공장을 지능형 스마트 공장으로 고도화하는 '스마트공장3.0' 사업도 전개 중입니다. 삼성전자는 AI 모델과 휴머노이드 로봇 기술을 고도화하고 관련 기술을 AI 팩토리를 포함한 다양한 분야로 확대해 생성형 AI·로보틱스·디지털 트윈 등을 아우르는 차세대 AI 생태계를 구축해 나갈 계획입니다. 삼성전자의 AI 모델은 엔비디아 GPU상에서 메가트론 프레임워크를 사용하여 구축됐습니다. 또한, 삼성전자는 다양한 제품의 제조 자동화 및 휴머노이드 로봇 분야 전반에서 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 플랫폼을 활용해 지능형 로봇의 상용화와 자율화 기술 고도화를 추진 중입니다. 삼성전자는 엔비디아의 다양한 AI 플랫폼을 기반으로 가상 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇 데이터를 연결해, 현실 세계를 인식하고 스스로 판단·작동할 수 있는 로봇 플랫폼도 구현하고 있습니다. 아울러 엔비디아의 젯슨 토르 로보틱스 플랫폼을 활용하여 지능형 로봇의 AI 추론, 작업 수행, 안전 제어 기술을 강화하고 있습니다. 또한, 삼성전자는 엔비디아 및 국내 산·학·연과 차세대 지능형 기지국(AI-RAN) 기술 연구 및 실증을 위한 MOU를 체결했습니다. 삼성전자는 "이번 프로젝트는 25년 이상 이어온 양사의 기술 협력이 맺은 결실로 업계 최고 수준의 반도체 AI 팩토리 구현이라는 상징적 의미를 담고 있다"라고 전했습니다.




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