AI 전장 '칩→시스템'으로…SK하이닉스, 네이처에 랙·포드 CPO 청사진 제시

HBM 넘어 시스템 단위 데이터 병목 해소 청사진

네이처 일렉트로닉스에 CPO 상용화 기술 로드맵 제시

SK하이닉스는 CPO가 광 엔진을 프로세서와 점점 더 가까운 위치로 집적해 가는 기술이라고 밝혔다. 이를 통하면 전기 신호의 이동 거리를 최소화할수록 대역폭과 에너지 효율이 향상된다. [사진=SK하이닉스 뉴스룸]

SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 AI 데이터센터의 시스템 간 데이터 병목을 겨냥한 차세대 광 인터커넥트 기술을 제시했다. 수천개의 GPU와 HBM이 연결되는 초대형 AI 인프라에서 칩과 랙 및 포드 단위의 데이터 전송을 광통신으로 전환하는 것이 핵심이다.

20일 SK하이닉스에 따르면 회사는 글로벌 연구진과 공동 연구한 CPO(Co-Packaged Optics) 기술 논문을 국제 학술지 '네이처 일렉트로닉스'에 게재했다. SK하이닉스와 버지니아대 및 일리노이대와 난양공대 및 MIT와 연세대 연구진이 참여했다.

CPO는 광 송수신기를 프로세서와 같은 패키지에 집적하는 기술이다. 기존 구리 기반 전기 연결은 데이터 전송 거리와 속도가 늘어날수록 신호 손실과 전력 소모가 커진다. CPO는 프로세서 주변까지 광 엔진을 배치해 고속 전기 신호가 이동하는 거리를 줄이고 나머지 구간을 빛으로 연결한다.

AI 연산 성능이 빠르게 높아지면서 시스템 간 데이터 이동이 새로운 병목으로 떠오른 것이 배경이다. 논문은 연산 성능이 2년마다 약 3배 증가하는 반면 인터커넥트 대역폭은 같은 기간 1.4배 증가하는 데 그친다고 지적했다.

SK하이닉스는 최근 HBM을 넘어 AI 데이터센터의 전력과 패키징 및 연결 기술까지 사업 영역을 넓히며 시스템 단위 AI 인프라 경쟁에 대응하고 있다.

연구진은 CPO의 발전 방향을 2D 패키징에서 2.5D 인터포저와 3D 이종집적으로 확장하는 기술 경로로 제시했다. 상용화를 위한 기술 과제도 함께 정리했다. 차세대 AI 인프라의 기술 목표로는 노드당 100Tbps 이상의 대역폭과 1pJ/bit 미만의 에너지 소비 및 10ns 미만의 칩 간 지연시간을 제시했다.

장기적으로는 광 연결 범위를 메모리까지 확대하는 방안도 제시했다. 광 인터포저를 통해 연산 자원과 메모리 자원을 직접 연결하는 '옵틱스 중심 아키텍처'가 핵심이다. 여러 가속기가 대규모 메모리 풀을 공유하는 구조를 구현하면 AI 모델 대형화에 대응할 수 있다는 구상이다.

이번 논문은 CPO를 단일 부품 기술이 아니라 메모리와 프로세서 및 광소자와 패키지를 함께 설계하는 시스템 기술로 규정했다는 점에서 의미가 있다. SK하이닉스가 HBM 중심의 메모리 경쟁에서 AI 인프라 전체로 기술 영역을 확장하고 있다는 점도 보여준다.