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• 삼성전자, GTC서 차세대 HBM4E 실물 공개

  송고일 : 2026-03-17
  

  삼성전자 HBM4E 전시 사진 /삼성전자 제공

  [투데이에너지 장재진 기자] 삼성전자가 3월 16일( 현지 시간) 미국 새너제이에서 열린 엔비디아 GTC 행사에서 1세대 D램 공정 기반의 HBM4E 실물 칩과 코어 다이 웨이퍼를 최초로 공개하며 차세대 메모리 기술 경쟁력을 과시했다. 이번 행사는 19일까지 진행된다.

  삼성전자는 이번 전시에서 'HBM4 Hero Wall'을 통해 HBM4부터 핵심 경쟁력으로 떠오른 △메모리 △로직 설계 △Foundry △첨단 패키징을 아우르는 종합반도체 기업(IDM)만의 강점을 부각했으며, 'Nvidia Gallery(엔비디아 갤러리)'를 통해서는 AI 플랫폼을 함께 완성해 나가는 양사의 전략적 파트너십을 강조했다.

  삼성전자에 따르면, HBM4E는 핀당 16Gbps 속도와 최대 4.0TB/s 대역폭을 목표로 설계돼 AI 데이터센터용 고성능 메모리 수요를 겨냥하고 있다 .

  삼성전자 GTC 부스 사진 /삼성전자 제공

  삼성은 HBM4E 전시에 맞춰 ‘HBM4 Hero Wall’을 조성하고, Foundry 4나노 기반 베이스 다이 설계 역량 및 첨단 패키징 기술을 통합한 종합반도체기업(IDM)으로서의 강점을 강조했다. 또한 열 저항을 기존 TCB 대비 20% 이상 개선하고 16단 이상 적층을 지원하는 HCB(Hybrid Copper Bonding) 기술을 함께 공개해 고적층 HBM 구현에서의 패키징 경쟁력을 부각했다.

  특히 삼성전자는 엔비디아의 Vera Rubin 플랫폼에 탑재될 HBM4 칩과 함께 SOCAMM2(서버용 LPDDR 기반 메모리 모듈), PCIe Gen6 SSD PM1763 등을 통합 전시하며 Vera Rubin 플랫폼용 메모리·스토리지 전 라인을 적기 공급할 수 있는 ‘메모리 토털 솔루션’ 역량을 피력했다. 부스 내 시연을 통해 PM1763이 SCADA 워크로드에서 성능 우위를 보이는 장면도 소개했다.

  삼성전자 HBM4 제품 사진 /삼성전자 제공

  이번 행사에서 삼성 송용호 AI센터장은 엔비디아의 특별 초청으로 연설에 나서 양사 협력이 단순한 부품 공급을 넘어 AI 인프라 전반으로 확대되고 있음을 강조했다. 삼성은 메모리·로직·Foundry·패키징 기술을 결집해 Vera Rubin 등 대규모 AI 시스템을 지원하는 토털 솔루션을 제시함으로써 글로벌 AI 인프라 경쟁에서의 입지를 강화하려는 전략을 분명히 했다.

  삼성은 전시 공간을 AI Factories, Local AI, Physical AI 세 개 존으로 나누어 차세대 메모리 아키텍처(GDDR7, LPDDR6, PM9E1 등)를 소개했고, CMX(Context Memory eXtension) 등 추론 성능·전력 효율 개선을 위한 플랫폼 연계 솔루션도 제시했다. 이를 통해 고성능 AI 추론·학습 워크로드에 최적화된 메모리·스토리지 연계 생태계 구축을 목표로 한다고 밝혔다.

  삼성전자 SOCAMM2 제품 사진 /삼성전자 제공

  삼성전자는 GTC에서 HBM4E 실물과 첨단 패키징 기술(HCB)을 공개하며 엔비디아와의 파트너십을 바탕으로 메모리·스토리지의 ‘토털 솔루션’ 공급 역량을 강조했다. 이번 공개는 AI 인프라용 고대역폭 메모리 경쟁에서 삼성의 기술적 우위를 드러낸 사례로 평가된다.

  ■ 용어 설명

  ㆍHBM4E=고대역폭메모리(High Bandwidth Memory) 차세대 버전. 핀당 16Gbps, 최대 4.0TB/s 수준의 대역폭을 목표로 AI 데이터센터용으로 개발된 고성능 적층 메모리다.

  ㆍ1c D램 공정=단일 컨트롤러(1-cut) 혹은 1세대 D램 공정 기반으로 구현된 메모리 디자인·공정을 의미하며, HBM4E 개발의 공정적 기반이 된다.

  ㆍFoundry 4나노 베이스 다이=파운드리(반도체 위탁생산) 공정 중 4나노(nm)급 기술로 제작된 베이스 다이를 말하며, 고성능 반도체 설계의 집적도와 전력효율을 높이는 핵심 요소다.

  ㆍHCB(Hybrid Copper Bonding)=구리 접합 기반의 차세대 패키징 기술로, 열저항을 낮추고 고적층 HBM 구현에 유리해 고밀도 적층 메모리의 신뢰성과 성능을 개선한다.

  ㆍTCB(Thermal Compression Bonding)=기존 칩 본딩 방식으로 열과 압력을 이용해 칩을 접합하는 기술. HCB 대비 열저항 측면에서 개선 여지가 있다.

  ㆍSOCAMM2=LPDDR 기반 서버용 메모리 모듈 명칭으로, Vera Rubin 플랫폼에 공급되는 서버 메모리 솔루션이다.

  ㆍPM1763 / PM1753=삼성의 서버용 SSD 제품군. PM1763은 PCIe Gen6 기반 스토리지로 Vera Rubin의 메인 스토리지로 시연되었고, PM1753은 CMX 플랫폼 등에서 활용될 PCIe Gen5 기반 모델이다.

  ㆍVera Rubin 플랫폼=엔비디아의 차세대 AI 시스템 플랫폼 명칭으로, 고성능 GPU·CPU·메모리·스토리지 통합을 목표로 설계된 AI 인프라용 아키텍처다.

  ㆍCMX(Context Memory eXtension)=AI 추론 시 생성되는 KV Cache 데이터를 GPU 메모리 밖의 스토리지로 확장해 활용하는 메모리 확장 기술로, 추론 성능과 전력 효율 개선에 기여한다.