AI 핵심 축 '차세대 HBM'…그 방향성은?

[아이뉴스24 정종오 기자] 인공지능(AI) 반도체의 핵심 축 역할을 하는 차세대 HBM(고대역폭메모리반도체)에 대한 기술 발표회가 열린다.

올해부터 오는 2040년까지 앞으로 15년 동안의 HBM 아키텍처와 구조, 성능, 세대별 특성을 미리 전망해 보는 기술 발표회이다.

헌국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실(KAIST TERA Lab)은 AI 시대를 이끌어갈 핵심 기술인 HBM4부터 HBM8에 이르기까지 차세대 HBM의 아키텍처와 구조, 성능, 특성 등 HBM의 미래를 한자리에서 조망하는 ‘차세대 HBM Roadmap(2025~2040) 기술 발표회’를 다음달 11일 오전 9시부터 개최한다.

이번 발표회는 “급변하는 기술 패권 경쟁 속에서 국내 반도체산업이 나가야 할 방향을 제시하고 AI 반도체의 핵심 축으로 떠오른 차세대 HBM 기술 개발을 위한 구체적 로드맵을 공유하기 위해 마련했다”고 KAIST TERA Lab 관계자는 설명했다.

김정호 교수가 이끄는 KAIST TERA Lab은 지난 20년 이상 HBM 관련 설계 기술을 세계적으로 주도하고 있다. 2010년부터는 실제 HBM 상용화 설계에도 직접 참여하고 있다.

KAIST TERA Lab은 특히 HBM 실리콘관통전극(TSV), 인터포저, 신호 무결성 설계(SI), 전력 무결성 설계(PI) 등을 연구하며 세계적으로 연구의 독창성을 인정받고 있는 연구실로 꼽히고 있다.

KAIST TERA Lab에는 올 5월 말 현재 신태인·손기영 등 2명의 박사후연구원(포닥)을 비롯해 박사과정 10명, 석사과정 17명 등 모두 29명의 학생 연구원이 6세대 HBM인 HBM4부터 HBM8까지 앞으로 15년 동안의 차세대 HBM 아키텍처와 구조, 성능 등을 주도적으로 연구 중이다.

KAIST TERA Lab은 여기서 한 걸음 더 나아가 HBM 설계를 인공지능으로 자동화하는 연구도 함께 진행 중이다. 강화학습과 생성 인공지능을 결합해 HBM의 전기적, 열적 최적화 연구를 세계적 수준으로 이끌며, 이 분야의 연구를 선도하고 있다.

이번 기술 발표회에서는 세대별 HBM의 구조와 성능, 특성 외에도 △AI 반도체 연산 속도의 획기적 향상과 개선을 위해 필수적 데이터 대역폭의 확장을 위한 TSV(Through-Silicon Via)와 인터포저 △딥 에칭((Deep Etching) 기술 등과 전기적 신뢰성 확보를 위한 하이브리드 본딩 기술 △발열 문제 해결을 위한 냉각용 TSV 기술 등 다양한 핵심 요소 기술의 발전 방향과 난제 극복을 위한 연구 내용도 함께 소개된다.

이번 발표회는 6월 11일 오전 9시부터 오후 5시 40분까지 약 8시간에 걸쳐 줌(ZOOM)을 통해 생중계로 진행한다. KAIST TERA Lab 홈페이지를 통해 유튜브로 방송할 예정이다.

김정호 교수는 “이번 기술 발표회는 AI 반도체의 핵심 축으로 자리 잡은 HBM 관련 기술의 미래에 대한 산학연의 이해를 높이고 국내 반도체산업의 지속 가능한 성장에 기여를 목표로 그동안 학생들이 연구해 온 차세대 HBM 관련 기술적인 아이디어와 방향을 소개하기 위해 마련한 것”이라고 말했다.

이어 “발표 내용은 앞으로 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 반도체 업체와 관련 정보를 공유할 예정이며 기회가 된다면 실리콘밸리 등 해외에서도 발표회를 가질 생각”이라고 덧붙였다.