온세미는 9가지 새로운 엘리트 실리콘 카바이드(EliteSiC) 전력 통합 모듈(PIM)을 출시한다고 9일 밝혔다. 이 모듈은 전기차용 초고속 DC 충전기와 에너지 저장 시스템(ESS)을 위한 양방향 충전 기능을 지원한다. SiC 기반 솔루션은 더욱 높은 효율성과 간단한 냉각 메커니즘을 통해 시스템 비용을 획기적으로 개선하는데, 기존 실리콘 기반 IGBT 솔루션에 비해 크기를 최대 40%, 무게를 최대 52% 줄일 수 있다. 이러한 플랫폼을 통해 설계자는 15분 만에 전기차 배터리를 최대 80%까지 충전할 수 있는 안정적이고 효율적이며 확장 가능한 초고속 DC 충전기 네트워크를 신속하게 배치하는 데 필요한 모든 핵심 구성 요소를 갖게 된다고 온세미는 설명했다. J.D.파워의 2023년 전기차 고려 사항 조사에 따르면, 미국 소비자의 거의 절반이 전기차를 구매하지 않는 이유로 충전 시설에 대한 접근성과 빠른 충전 속도를 언급하고 있다. 이는 기존 내연기관(ICE) 차량처럼 쉽고 원활한 주행 경험 보장을 누릴 수 있는지에 관련한 것이다. 미국의 경우, 수요를 따라잡고 운전자가 공공 충전소를 동등하게 이용하기 위해 2025년까지 전기차 충전기의 가용성이 4배 이상
SK하이닉스는 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 'OCP 글로벌 서밋 2023'에 참가해 차세대 메모리 반도체 기술과 제품을 선보였다고 20일 밝혔다. SK하이닉스는 자회사 솔리다임과 함께 '기술로 하나가 되다'라는 슬로건을 내걸고 인공지능(AI) 시대를 이끌 첨단 제품을 소개했다. 생성형 AI 열풍에 주목받은 HBM(고대역폭메모리), CXL(컴퓨트익스프레스링크) 등을 선보이고 DDR5를 비롯한 최신 제품 포트폴리오도 공개했다. 특히 메모리 자체에 연산 기능을 탑재한 PIM(지능형반도체) 제품 'GDDR6-AiM'과 이를 활용한 AI 가속기 카드 'AiMX' 시제품도 시연했다. OCP 서밋은 세계 최대 규모 데이터센터 기술 커뮤니티인 OCP가 주최하는 행사로, 업계 전문가들이 모여 기술력과 비전을 공유하는 자리다. SK하이닉스는 "이번 행사를 통해 AI 등 첨단 기술을 구현하기 위한 획기적인 솔루션 개발에 대한 의지를 확고히 했다"며 "앞으로도 AI 시대에 맞춰 혁신적인 기술 연구와 개발을 지속해 나갈 것"이라고 밝혔다. 헬로티 김진희 기자 |
이창양 장관 "반도체 정책 업그레이드해 명실상부한 반도체 초강대국 도약 이끌 것" 정부가 PIM(지능형 반도체·Processing in Memory), 전력반도체 등 유망 기술 선점을 위한 연구개발에 총력을 기울이기로 했다. 정부는 메모리를 중심으로 한 반도체 초격차를 유지하기로 했다. 메모리 중심 반도체 가치사슬을 시스템 반도체 분야로 확장하기 위한 정부 차원의 지원도 강화된다. 산업통상자원부는 8일 윤석열 대통령 주재로 열린 '반도체 국가전략회의'에서 이런 내용이 담긴 반도체 정책 방향을 제시했다. 앞서 정부는 '반도체 초강대국 달성 전략'(2022년 7월), '국가첨단산업 육성 전략'(2023년 3월) 등을 통해 세액 공제율 제고를 통한 투자 활성화, 300조원 규모 첨단 시스템 반도체 클러스터 조성, 반도체 전문 인력 확보 등 종합 방안을 발표한 바 있다. 산업부는 먼저 초격차 기술 확보 차원에서 현재 진행 중인 PIM 연구개발(2022∼2028년, 4000억 원)과 차세대 지능형 반도체 사업(2020∼2029년, 1조96억 원) 외에도 전력반도체, 차량용 반도체, 첨단 패키징 등 유망 반도체 기술의 선제 확보를 위해 1조4000억 원 규모의 예비타당
국산 AI 반도체 기반 데이터 센터 구축과 AI 서비스 개발 등 7개 사업 공고 2030년까지 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 반도체 기술을 구현하겠다는 목표를 세운 정부가 클라우드·AI 반도체 기업을 대상으로 초기 사업 참여자 선정 작업에 착수했다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 15일 국산 AI 반도체 기반 데이터 센터 구축과 AI 서비스 개발 등 7개 사업의 통합 공고를 낸다고 밝혔다. 정부는 올해부터 2030년까지 총 8262억 원을 투자해 국산 AI 반도체를 고효율·극저전력 PIM(지능형 반도체)로 고도화한다는 계획을 세웠다. 1단계 계획은 현재 상용화 초기 단계에 있는 국산 NPU(신경망처리장치)를 데이터 센터에 적용하고 클라우드 기반 AI 서비스를 하는 실증 사업을 준비하고 있다. 올해 7개 사업에 376억 원을 지원하는 것을 시작으로 2025년까지 1000억 원을 투자할 예정이다. 7개 사업에는 국산 AI 반도체를 기반으로 대용량, 고성능 연산이 가능한 상용 클라우드 센터를 구축하는 'AI 반도체 팜' 사업과 CCTV, 로봇 등 국산 AI 반도체 기반 제품 개발 등이 포함됐다. 과기정통부는 최대한 많은 기업이 AI 분야에서 성공 레퍼런
국내 데이터 센터 질적·양적 성장 지원 및 안정성 확보 방안 법제화 나서 정보통신기술(ICT) 당국이 데이터 센터 산업 육성과 동시에 데이터 안정성 확보를 위한 설비 안전기준 마련에도 속도를 내고 있다. 16일 정부와 업계 등에 따르면, 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 아마존 등 글로벌 클라우드 기업보다 아직 기술, 시장 지배력 등에서 열세인 국내 클라우드 산업을 전격 육성하겠다는 'K-클라우드' 계획을 최근 내놓으면서 중간 고리인 데이터 센터 발전 계획도 발표했다. 최근 과기정통부는 저전력으로 데이터 센터를 운영할 수 있는 지능형 반도체(PIM) 중심 국산 인공지능(AI) 반도체 개발에 2030년까지 8262억 원을 투자하고 AI 반도체를 데이터 센터에 적용하는 소프트웨어 개발 예비타당성 사업을 추진하기로 했다. 이는 대규모 데이터의 빠른 전송이 필요한 메타버스 등 신사업을 키우려면 클라우드 기술이 필수며 데이터 센터는 클라우드 컴퓨팅의 뿌리에 해당한다는 판단이다. ICT 기술이 최근 비약적으로 발전하면서 데이터 센터 수요는 이미 폭증하고 있다. 산업통상자원부 집계에 따르면, 국내 데이터 센터는 지난 6월 기준 146개로 전력 사용량이 1742MW이었
"AI를 가장 잘 활용하는 반도체 회사 될 것" 삼성전자가 PIM(지능형 반도체) 방식으로 전환한 GPU를 서로 연결한 대형 컴퓨팅 시스템을 세계 최초로 개발했으며, 이를 학계 및 협력 파트너와 공유하는 방안을 고민 중이라고 밝혔다. 삼성전자 종합기술원 AI 연구센터장인 최창규 부사장은 과학기술정보통신부가 12일 경기 성남시 경기창조경제혁신센터에서 연 '2022 인공지능(AI) 반도체 미래기술 컨퍼런스'에서 기조 강연을 통해 이같이 말했다. 최 부사장은 "미국 AMD사의 GPU(MI100)를 PIM으로 전환한 뒤 이를 96개 엮어 대형 컴퓨팅 시스템을 만들었다"면서 "아직 전 세계에 하나밖에 없는 것"이라고 말했다. 삼성전자가 이 시스템으로 언어모델 알고리즘 T5를 학습시켜 보니 PIM을 사용하지 않았을 때보다 성능은 2.5배 올라가고 전력 소비는 2.67배 절감된 효과가 있었다. 최 부사장은 반도체 생산 공정에서 AI 활용이 활발해지고 있다고 설명하며 "AI 연구센터장으로서 삼성이라는 회사가 AI를 전 세계에서 가장 잘 활용하는 반도체 회사가 된다는 비전을 갖고 있다"고 말했다. 각각의 웨이퍼 공정 상태를 AI가 판단, 사람의 도움 없이도 자율적으로 움직이
NPU·PIM 기술 개발에 2030년까지 8262억 원 투자, 추가 사업 추진도 계획 中 우리나라가 기술력을 가진 메모리 반도체에 연산 기능을 추가한 고성능·저전력 PIM(지능형 반도체, Processing in Memory) 기술을 앞세워 국내 AI 반도체 수준을 2030년까지 세계 최고로 끌어올린다는 정부 구상이 나왔다. 이를 위해 2030년까지 PIM 연구·개발에 8000억 원을 투입하고 상용화된 기술을 시장 수요로 연결하기 위한 'K-클라우드 생태계' 조성도 추진한다. 이종호 과학기술정보통신부 장관은 12일 경기 성남시 경기창조경제혁신센터에서 2차 AI 반도체 최고위 전략대화를 열어 이런 내용의 '국산 AI 반도체를 활용한 K-클라우드 추진방안'을 발표했다. 과기정통부는 2030년까지 3단계에 걸쳐 국산 AI 반도체의 국내 데이터센터 시장 점유율을 80%까지 끌어올리기로 했다. 1단계로 2025년까지 현재 상용화 초기인 국산 NPU(신경망처리장치)의 국내 점유율을 23%까지 올릴 계획이다. NPU는 딥러닝 등 AI 알고리즘에 최적화된 프로세서로, 국내 업체로는 사피온·퓨리오사AI·리벨리온 등이 상용화에 성공했다. 2단계는 2028년까지 D램 기반 PI
SK하이닉스가 연산 기능을 갖춘 차세대 메모리 반도체인 PIM(Processing-In-Memory)을 개발했다고 16일 밝혔다. 그동안 메모리 반도체는 데이터 저장 역할을 맡고, 사람의 뇌와 같은 기능인 연산 기능은 비메모리반도체인 CPU나 GPU가 담당한다는 것이 일반적인 인식이었다. SK하이닉스는 이런 관념을 깨고 연산도 할 수 있는 ‘차세대 스마트 메모리’를 꾸준히 연구해왔고, 이번에 첫 결과물을 선보이게 됐다. SK하이닉스는 이달 말 미국 샌프란시스코에서 열리는 반도체 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘2022 ISSCC’에서 PIM 개발 성과를 공개할 예정이다. 향후 이 기술이 진화하면 스마트폰 등 ICT 기기에서 메모리반도체가 중심적인 역할을 하는 ‘메모리 센트릭 컴퓨팅’도 가능해질 것으로 회사는 기대하고 있다. 이와 함께 SK하이닉스는 PIM이 적용된 첫 제품으로 ‘GDDR6-AiM(Accelerator in Memory)’ 샘플을 개발했다. 초당 16기가비트 속도로 데이터를 처리하는 GDDR6 메모리에 연산 기능이 더해진 제품이다. 일반 D램 대신 이 제품을 CPU/GPU와 함께 탑재하면 특정 연산의 속도는 최대 16배까지 빨라진다. 앞으로 GD
페이팔 및 알리바바와 쇼핑경험 향상을 위한 신규 파트너십 발표 세일즈포스가 18일(현지시간) 막 내린 세계 최대 유통 박람회 ‘NRF 2022’에서 이커머스 영역의 디지털 혁신을 지원하기 위한 새로운 파트너십과 솔루션을 발표했다. 세일즈포스는 이번 NRF 2022에서 페이팔과의 새로운 파트너십을 공개하고, 자사 결제 옵션에 페이팔 체크아웃 결제 서비스를 추가했다고 밝혔다. 서비스를 통해 고객은 단순한 클릭만으로 페이팔 연동 결제 시스템을 구축할 수 있으며, 소비자들에게는 보다 간편한 구매 과정을 제공할 수 있다. 알리바바와의 파트너십을 통해서는 글로벌 기업의 중국 이커머스 시장 진출을 지원하는 소셜커머스 플랫폼을 제공할 것이라고 밝혔다. 해당 플랫폼은 위챗 미니 프로그램을 포함한 중국 내 디지털 채널과 연계되며 알리페이, 위챗페이, 중국 메신저 딩톡을 포함해 기존에 기업이 활용하고 있는 전사적자원관리(ERP), 주문관리시스템(OMS), 제품정보관리시스템(PIM) 등 디지털 툴과 연동이 가능하다. 이 밖에도 세일즈포스는 소프트웨어 공급업체 엑스센티움(XCentium)과의 파트너십을 통해 B2B 도소매 산업군에 특화된 세일즈포스 커머스를 선보였다. 본 제품은 B
헬로티 서재창 기자 | 정부가 인공지능(AI) 반도체 분야의 국가 경쟁력 강화를 위해 4000여억 원을 추가 투자한다. '초거대 인공지능 생태계 활성화'를 위한 중소기업 지원과 인재 양성 등 대책도 추진한다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 19일 서울중앙우체국에서 '제2회 인공지능 최고위 전략대화'를 열고 AI 분야의 비전과 민·관 전략적 협력 계획을 담은 정책 방안을 발표했다. AI 반도체 분야 경쟁력 강화 방안과 관련, 우리나라의 강점인 메모리 반도체 기술력을 바탕으로 PIM 반도체 개발에 2028년까지 총 4027억 원을 추가 투입한다. 이는 2020년부터 2029년까지 1조96억 원을 투입하는 차세대 지능형 반도체 개발사업의 성공 가능성을 높이기 위한 것이다. 정부는 최근 성장세가 두드러진 AI 반도체 신경망처리장치(NPU)칩의 설계기술을 확보하고 패키지형 제품 생산을 지원하는 한편 AI 반도체 개발 환경을 제공하는 소프트웨어 개발도 추진한다. 개발된 AI 반도체를 다양한 국가 R&D·실증 사업에 적용하고 광주 AI 집적단지 데이터센터에 도입을 추진하는 등 초기시장 창출을 돕는다. 또한, AI 반도체 설계 도구의 공동 활용을 지원해 기업
KAIST(신소재공학과 박병국 교수 연구팀)가 차세대 비휘발성(Non-volatile) 메모리인 스핀궤도토크 자성메모리(SOT-MRAM)의 스위칭 분극을 임의로 제어하는 소재 기술을 개발했다. 스핀궤도토크 자성메모리는 면방향 전류에서 발생하는 스핀전류를 이용해 자화 방향을 제어하는 동작 방식으로, 기존의 스핀전달토크 자성메모리(STT-MRAM) 보다 동작 속도가 10배 이상 빠른 장점이 있다. 연구팀은 이 결과를 이용해 하나의 소자에서 다양한 논리연산이 가능함을 보임으로, 기억과 연산 기능을 동시에 수행하는 스마트 소자의 개발 가능성을 높였다. 특히 이 기술은 차세대 지능형 반도체로 개발되는 PIM(Processing In Memory)에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. PIM 기술은 메모리 공간에서 로직 기능을 수행해 프로세서에서 처리하는 데이터 양을 획기적으로 줄임으로써, 기존 컴퓨팅 기술인 폰노이만 구조의 한계를 극복하는 기술로 여겨지고 있다. KAIST 신소재공학과 강민구 박사과정과 최종국 박사과정이 공동 제1 저자로 참여하고 신소재공학과 육종민 교수, 물리학과 이경진, 김갑진 교수, 충남대학교 정종율 교수, 고려대학교 박종선 교수와 공동으로 수행한
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UPDATE: 2025년 05월 03일 17시 57분
