SK하이닉스, H3 아키텍처와 HBF 기술로 AI 메모리 지형 재편

인공지능의 경제성을 재편할 것으로 기대되는 획기적인 발표에서, SK하이닉스(SK Hynix)는 표준 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory, HBM)와 **고대역폭 플래시(High Bandwidth Flash, HBF)**라고 알려진 새로운 기술을 통합한 하이브리드 메모리 설계인 혁신적인 **H3 아키텍처(H3 architecture)**를 공개했다. 2026년 2월 12일 권위 있는 국제전기전자공학회(IEEE) 컨퍼런스에서 발표된 이 기술적 돌파구는 특히 급증하는 AI 추론의 병목 현상을 목표로 하며, 기존 솔루션 대비 와트당 성능(performance-per-watt)에서 2.69배 향상을 제공하는 것으로 보고되었다.

생성형 AI(Generative AI) 모델의 파라미터 크기와 컨텍스트 창 길이가 계속 확장됨에 따라, 업계는 대역폭뿐만 아니라 용량과 에너지 효율성 측면에서도 "메모리 벽"에 부딪혔다. SK하이닉스의 HBF 도입은 DRAM 중심 설계에서 실시간 처리에 필요한 속도와 NAND 플래시의 밀도를 활용하는 계층형 메모리 구조로의 중대한 전환을 의미한다.

H3의 탄생: 속도와 용량의 결합

핵심 혁신은 **H3 아키텍처**에 있으며, 이는 AI 가속기의 물리적 레이아웃을 근본적으로 변경한다. NVIDIA의 Blackwell 또는 Rubin 플랫폼과 같은 기존의 고성능 AI 칩은 일반적으로 데이터 처리량을 극대화하기 위해 휘발성 HBM 스택을 GPU 다이 바로 옆에 배치한다. 이는 놀라운 속도를 보장하지만, HBM은 가격이 비싸고 전력 소모가 크며 용량이 제한적이다. 이는 대화 중에 "KV 캐시(Key-Value caches)"를 저장하기 위해 방대한 양의 메모리가 필요한 현대의 대규모 언어 모델(LLMs)에게 치명적인 제약이다.

H3 아키텍처는 이종 접근 방식을 도입한다. 이 방식은 관통 전극(Through-Silicon Vias, TSVs)을 사용하여 여러 NAND 플래시 다이를 쌓는 기술인 HBF를 동일한 인터포저상에 표준 HBM 스택과 함께 배치한다.

SK하이닉스의 시뮬레이션 데이터에 따르면, 이 하이브리드 설정은 GPU가 지연 시간에 덜 민감한 대규모 데이터 청크(KV 캐시와 같은)를 고밀도 HBF로 오프로드하는 동시에, 가장 즉각적인 연산 요구를 위해 초고속 HBM을 예약할 수 있게 해준다.

기술적 분석: HBF vs. 전통적 아키텍처

이 도약의 규모를 이해하기 위해서는 H3 아키텍처를 현재 업계 표준인 HBM 전용 설계와 비교하는 것이 필수적이다. 8개의 HBM3E 스택과 8개의 HBF 스택이 결합된 NVIDIA B200 GPU를 활용한 SK하이닉스의 내부 시뮬레이션은 놀라운 효율성 이득을 보여주었다.

메모리 아키텍처 비교 분석

위의 표는 단순히 "숨쉴 공간"을 더 확보함으로써 해제되는 극적인 효율성을 보여준다. 대량의 데이터를 HBF로 이동시킴으로써, 시스템은 GPU와 외부 SSD 또는 메인 메모리 사이의 데이터 교환 빈도를 줄여준다. 이러한 외부 교환은 속도가 수십 배 더 느리다.

KV 캐시 병목 현상 해결

HBF 혁신의 주요 동력은 **AI 추론(AI Inference)**의 특정 수요이다. 모델을 구축하기 위해 대규모 병렬 연산이 필요한 "학습" 단계와 달리, "추론"은 모델이 사용자에게 응답을 생성하는 과정이다.

LLM이 긴 대화의 문맥을 "기억"하기 위해, 과거 상호작용의 임시 로그 인 KV 캐시를 생성한다. 컨텍스트 창이 수천 토큰에서 수백만 토큰으로 확장됨에 따라, 이 캐시는 기하급수적으로 증가하여 종종 HBM의 용량을 초과한다.

"GPU가 AI 추론을 수행하려면 HBM에서 KV 캐시라고 불리는 가변 데이터를 읽어야 합니다. 그런 다음 이를 해석하고 단어별로 내뱉습니다. HBF는 콘텐츠는 훨씬 많지만 액세스는 느린 도서관처럼 작동하고, HBM은 빠른 학습을 위한 책장 역할을 합니다."
— 김정호 박사, KAIST (계층형 메모리에 대한 비유)

H3 아키텍처에서 HBF는 프로세서 바로 옆에 위치한 이 "도서관" 역할을 한다. 단일 HBF 유닛이 512GB의 용량에 도달할 수 있어 HBM3E 모듈의 약 36GB 제한을 훨씬 초과하므로, 시스템은 대규모 컨텍스트 창을 로컬에 저장할 수 있다. SK하이닉스의 시뮬레이션은 NAND 플래시와 일반적으로 관련된 심각한 지연 시간 패널티 없이 최대 **1,000만 토큰(10 million tokens)**의 KV 캐시를 처리할 수 있는 능력을 입증했다.

성능 벤치마크 및 효율성 이득

SK하이닉스가 발표한 수치들은 급진적인 효율성의 모습을 그려낸다. 테스트 시나리오에서:

• 처리량 급증: 동시 쿼리를 처리하는 시스템의 능력(배치 크기)이 18.8배 증가했다. 이는 단일 서버가 이전보다 거의 19배 더 많은 동시 사용자를 처리할 수 있음을 의미한다.
• 인프라 통합: 수용 가능한 지연 시간을 유지하기 위해 이전에 32개의 GPU 클러스터가 필요했던 작업 부하를 이제 HBF가 장착된 단 2개의 GPU만으로 실행할 수 있다.
• 에너지 절약: 와트당 성능 2.69배 향상은 현재 데이터 센터에서 기가와트 급의 전력 제약과 싸우고 있는 하이퍼스케일러(Google, AWS, Microsoft 등)에게 중요한 지표이다.

전략적 업계 영향

이번 발표는 SK하이닉스와 반도체 산업 전반에 걸친 광범위한 전략적 전환을 시사한다.

1. 학습에서 추론으로

지난 몇 년 동안 "AI 골드러시"는 학습용 칩에 의해 정의되었다. 시장이 성숙해짐에 따라 초점은 추론 비용으로 이동하고 있다. 서비스 제공업체는 비즈니스 타당성을 확보하기 위해 모델을 더 저렴하고 빠르게 실행해야 한다. HBF는 AI 배포의 단위 경제성 문제를 직접적으로 해결한다.

2. "AI-NAND"의 부상

HBF는 종종 "AI-NAND"라고 불리는 새로운 카테고리를 대표한다. SK하이닉스가 HBM 시장을 지배하고 있는 상황에서, 이번 움직임은 그들이 세계 리더이기도 한 NAND 플래시 분야의 전문성을 활용하여 제2의 전선을 형성하는 것이다. SanDisk와 같은 파트너와의 협력이 "HBF 표준"을 확립하기 위해 진행 중인 것으로 알려졌으며, 이는 이 기술이 다양한 GPU 플랫폼에서 널리 채택될 수 있도록 보장할 것이다.

3. 경쟁 구도

라이벌들도 가만히 있지 않는다. **삼성전자(Samsung Electronics)**는 유사한 계층형 메모리 솔루션을 암시해 왔으며, 표준화된 "HBM4" 및 그 이후를 향한 경쟁에는 더 많은 로직과 다양한 메모리 유형을 패키지에 직접 통합하는 것이 포함된다. 그러나 SK하이닉스의 H3 발표는 그들을 특정 "하이브리드 HBM+NAND" 구현의 선두에 서게 했다.

향후 전망

HBF 기술의 도입은 "AI 칩"의 정의가 진화하고 있음을 시사한다. 이제는 단순히 원시 FLOPS(초당 부동 소수점 연산)에 관한 것이 아니라, 메모리 계층 구조의 효율성에 관한 것이다.

SK하이닉스는 올해 말 검증을 위해 주요 파트너들에게 알파 버전을 전달할 가능성이 있는 등 HBF의 상용화를 가속화할 계획이다. 시뮬레이션된 이득이 실제 생산 환경에서도 유지된다면, H3 아키텍처는 차세대 AI 데이터 센터의 청사진이 되어 모델 크기와 기하급수적인 비용 증가 사이의 연결을 효과적으로 끊어낼 수 있을 것이다.

업계가 IEEE 컨퍼런스의 이러한 결과들을 검토함에 따라 한 가지 분명한 사실은, AI의 미래는 단순히 더 빨리 생각하는 것뿐만 아니라 더 적은 에너지로 더 많이 기억하는 것에 달려 있다는 것이다. Creati.ai는 H3 아키텍처의 출시와 주요 GPU 벤더들의 채택 현황을 계속해서 모니터링할 것이다.