HBF 최신 반도체 기술 고대역폭 플래시 메모리

안녕하세요 오늘은 HBF 최신 반도체 기술에 대해서 알려드릴게요!

1. HBF란 무엇인가

“HBF”는 High Bandwidth Flash의 약자로, 직역하자면 “고대역폭 플래시 메모리”를 의미합니다. 일반적으로 메모리 기술에서 많이 언급되는 HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)은 DRAM 다이를 적층한 구조이지만, HBF는 이와 유사한 적층 구조를 낸드 플래시(NAND Flash) 기반으로 구현한 새로운 메모리 계층입니다.
즉, HBM이 DRAM 위주인 반면 HBF는 낸드 플래시를 활용하여 대용량 + 높은 대역폭을 동시에 추구하는 기술이라고 볼 수 있습니다.

예를 들어, 한 경제매체에서는 이렇게 설명합니다:

“‘High Bandwidth Flash’의 약자로, 고대역폭플래시메모리를 뜻한다. … HBM이 D램을 수직으로 쌓아 올린 구조라면, HBF는 낸드 플래시를 적층해서 만든 제품이다.” (매일경제)

이처럼 HBF는 “플래시 메모리 계열에서 고속성능을 강화한 형태”로 정의되는 개념입니다.

또 다른 분석 자료에서는 다음과 같이 기술적 정의와 역할을 제시하고 있습니다:

“최근 시장에서 회자되는 HBF라는 용어는 … HBM과 유사한 3D 적층 아키텍처를 사용하지만, D램 대신 낸드 플래시 메모리를 기반으로 한다는 결정적인 차이가 있다.” (R&D/기술/정책 동향 data 및 GPT, AI 활용)

이러한 정의에서 알 수 있듯, HBF는 기존 메모리 계층 사이에서 새로운 선택지 역할을 하려는 시도이며, 특히 AI/고성능 컴퓨팅 시대에 주목받는 기술 축 중 하나입니다.

2. 왜 HBF가 필요한가

HBF가 주목받는 이유는 단순히 새로워 보이기 때문만은 아닙니다. 근본적으로는 다음 여러 기술적 조건과 수요 변화가 HBF의 등장을 촉진하고 있습니다.

2.1 메모리 병목 (Memory Wall) 문제

현대의 AI, 대규모 언어 모델(LLM), 고성능 컴퓨팅 환경에서는 연산량은 기하급수적으로 늘어나지만, 메모리와 저장장치 처리 속도나 대역폭이 이를 따라가지 못하는 병목 현상이 발생하기 쉽습니다. 이른바 메모리 월(Memory Wall) 이슈입니다.

특히 HBM처럼 DRAM 기반 적층 메모리는 층을 쌓는 데 한계가 존재합니다. 다층 적층이 늘어날수록 발열, 신호 지연, 신뢰성 저하 등의 문제가 커지기 때문입니다.
어떤 기술 분석 글에서는 이렇게 지적합니다:

“HBM은 현재 12단 적층을 통해 최대 36GB 수준까지 구현이 가능하다. 하지만 16~20단 이상으로 높이려 하면 ‘열과 신뢰성’이라는 두 벽에 부딪힌다.” (Noted by Alphanote)

이렇게 HBM이 적층 확장에 제약을 받는 반면, 낸드 기반인 HBF는 같은 적층 구조를 활용하면서도 적층 수를 더 늘릴 여지를 가질 수 있다는 기대가 있습니다.

2.2 대용량 수요의 증대

AI 모델의 파라미터 수, 학습 데이터 세트의 크기, 실시간 처리해야 할 데이터 양 등은 계속 늘어나고 있습니다.
이런 환경에서는 단순히 속도만 높이는 것이 아니라, 고속 + 고용량을 동시에 충족하는 메모리 계층이 필요해집니다.

기존 낸드 기반 스토리지는 용량에서 강점을 가졌지만, 속도와 대역폭이 제한적이었습니다. SSD, NVMe 등은 여전히 저장장치 계층으로 분류되며, 메모리 계층으로 직접 활용되기에는 지연(latency)이나 대역폭 측면의 제약이 존재합니다.

이 지점에서 HBF는 스토리지와 메모리의 경계에 놓이는 “웜 메모리(Warm Memory)” 계층 후보로 부상합니다. 즉, HBM과 SSD 사이에서 빠르면서도 대용량을 제공할 수 있는 중간 계층 역할을 할 가능성이 있습니다.

2.3 비용 및 전력 효율 측면의 이점

DRAM은 속도는 빠르지만 비용이 높고 전력 소모가 상대적으로 큽니다. 반대로 낸드 플래시는 저장 밀도 대비 비용이 상대적으로 낮은 편이며, 유휴 상태에서는 전력 소비가 더 낮은 경향이 있습니다.

즉, 동일 용량 대비 비용과 전력 효율성 측면에서 낸드 기반 기술을 활용하면 더 유리한 구성이 가능하다는 기대가 있습니다. 이 점은 HBF가 단순히 기술적으로 흥미로운 개념이 아니라 실용적 가치를 줄 수 있는 기반입니다.

3. HBF의 구조와 동작 원리

HBF는 기본적으로 3D 적층 구조와 실리콘 관통 전극(Through Silicon Via, TSV) 등의 고급 패키징 기술을 활용한다는 점에서 HBM과 구조적 유사점을 갖습니다. 다만, 적층 대상이 DRAM이 아니라 낸드 다이들인 것이 핵심 차이입니다.

3.1 적층 구조 & 연결 방식

여러 개의 낸드 다이(NAND die)를 층층이 쌓습니다.
각 다이는 TSV (Through Silicon Via) 또는 유사한 관통 전극 기술로 서로 연결됩니다.
적층 구조 아래 혹은 중간에 로직 다이(logic die)를 배치해 제어 및 인터페이스 처리를 담당하기도 합니다.
그 위로는 패키징 기술, 인터포저(interposer) 또는 범용 인터커넥트(예: CXL, PCIe 등) 연결 계층이 놓일 수 있습니다.

이런 구조 덕분에 HBF는 메모리-프로세서 간 직접 연결 또는 최소한의 인터페이스를 거쳐 연결할 수 있는 가능성을 가집니다. 이를 통해 지연(latency)을 줄이고 대역폭을 확보하려는 시도가 가능합니다.

3.2 데이터 흐름 및 역할 분담

HBF가 실제 시스템에 포함된다면, 데이터 흐름은 다음과 같은 계층 구조 형태가 될 가능성이 큽니다:

CPU/GPU 캐시 → HBM (핫 데이터 처리) → HBF (웜/대용량 데이터) → SSD/스토리지 계층

핵심 연산이나 빈번히 참조되는 데이터는 HBM이 담당하고, 그 외의 대용량 데이터는 HBF가 보조 역할을 하는 식입니다. 이렇게 하면 전체 시스템의 대역폭 효율과 용량 효율을 동시에 추구할 수 있습니다.

3.3 성능 지표: 대역폭, 지연, 용량

HBF는 기술적으로 대역폭과 용량을 동시에 높이는 것이 목표입니다.
몇몇 발표 자료에 따르면, HBF는 HBM 대비 몇 배 이상의 용량을 제공 가능하다는 기대가 있습니다.

예를 들어, SK하이닉스와 샌디스크의 협업 관련 보도에서는 이렇게 언급합니다:

“샌디스크는 HBM과 유사한 대역폭을 지니며 최대 8~16배 더 높은 용량을 제공하고, 가격 경쟁력도 밀리지 않는 HBF 개발을 추진하고 있다.” (더구루)

이처럼 “HBM과 유사한 속도”와 “폭넓은 용량 확장성”이 HBF의 이상향으로 제시되는 수치입니다.

한편, 기술 분석 글에서는 HBF가 패키지당 최대 4 TB (테라바이트) 수준의 용량을 목표로 할 수 있다는 주장이 제시되기도 합니다. (R&D/기술/정책 동향 data 및 GPT, AI 활용)
다만 이는 현재 개발 중인 개념 수준의 수치이므로, 실제 양산 시점에 가서는 여러 요소(공정 수율, 적층 한계, 열 관리 등)가 영향을 미칠 수 있습니다.

4. HBM과의 비교: 강점과 한계

HBF를 이해하기 위해서는 기존의 HBM (High Bandwidth Memory) 과 비교하여 강점과 한계를 함께 살펴보는 것이 중요합니다.

항목	HBM (DRAM 기반 적층 메모리)	HBF (NAND 기반 적층 플래시)
속도 / 대역폭	매우 높음 (초고속)	HBM보다는 낮을 수 있음
용량	적층한계 존재, 보통 수십~수백 기가바이트 수준	상대적으로 적층 확장 여지 큼, 테라바이트급 가능성 탐색 중
지연 (Latency)	매우 낮음, 메모리 응답 속도 우수	지연은 더 클 가능성 있음 (메모리 계층 특성)
비용 효율성	속도 중심, 비용 대비 용량 부담 있음	동일 용량 대비 비용 유리 가능성 있음
전력 효율성	빠른 응답 중심, 동작 전력 큼	유휴 전력, 대용량 중심에서 강점 가능
적층 한계 요인	발열, 신호 지연, 신뢰성 저하 등	적층 수, 열 관리, 신호 통합 등이 과제

강점 요약

용량 확장성: HBF는 적층 수를 더 늘릴 가능성이 커서, HBM이 감당하기 어려운 대용량 영역을 보완할 수 있습니다.
비용 대비 효율성: DRAM 대비 비용이 높지 않은 낸드 기술을 활용하므로, 대용량 메모리 계층을 구현할 때 비용적 이점을 가질 잠재력이 있습니다.
계층 보완 역할: HBM과 SSD 사이의 갭을 메우는 중간 계층 역할을 할 수 있어, 전체 시스템의 메모리 계층 구조를 보다 유연하게 설계할 수 있습니다.

한계 및 도전 과제

지연(latency): 플래시 메모리 특성상 DRAM 대비 응답 시간이 더 길 수밖에 없습니다. 따라서 지연에 민감한 작업(예: 실시간 예측, 연산 중심 워크로드)에서는 HBF만으로 대체하기 어렵습니다.
신호 무결성 및 오류 제어: 적층 구조와 고속 연결 계층에서는 신호 무결성 유지, 오류 정정 및 복원 설계가 중요합니다.
열 관리: 적층이 많아질수록 내부 발열 관리가 필수이며, 열 차폐와 냉각 설계가 중요한 구성 요소가 됩니다.
제조 수율 및 비용: 고밀도 적층 + 연결 기술은 공정 난이도를 높이며, 수율 하락 및 비용 상승 요소가 될 수 있습니다.

기술 분석 자료에서는 HBF가 HBM을 완전히 대체하기보다는 보완적 계층이 될 가능성이 높다고 평가합니다. (R&D/기술/정책 동향 data 및 GPT, AI 활용)
즉, HBM과 HBF는 경쟁 관계라기보다는 상호 보완 관계로 공존할 가능성이 크다는 관점이 유력합니다.

5. HBF 기술의 도전 과제

HBF가 개념을 벗어나 실질적인 기술로 자리 잡기 위해서는 여러 난관을 극복해야 합니다. 이들은 기술 구현, 비용 구조, 표준화 등 다양한 측면에 걸쳐 있습니다.

5.1 적층 및 연결 기술 한계

TSV 및 관통 전극 기술: 다층 적층 구조에서는 각 층을 안정적으로 연결하는 TSV 기술이 핵심입니다. 층이 늘어날수록 전류 경로가 길어지고 신호 지연 및 노이즈 영향이 커질 수 있습니다.
하이브리드 본딩 및 접합 기술: 마이크로범프(micro-bump)나 접합 기술의 정밀도, 신뢰성 확보가 필요합니다. 열 변화나 미세 팽창/수축에 대한 내구성이 중요합니다.
수율 관리: 다층 적층 및 복잡한 연결 구조는 제조 수율을 낮출 가능성이 큽니다. 특히 고적층 구조일수록 공정 결함 요소가 증가합니다.

5.2 열 관리 및 신뢰성

적층이 많아질수록 내부 열 축적이 커집니다. 열 확산 설계, 방열 구조, 소재 선택 등이 중요해집니다.
온도 변화나 열 팽창·수축에 의한 구조적 스트레스가 발생할 수 있으며, 이는 신호 통신 오류나 접합부 파손으로 이어질 수 있습니다.
장기 운용 시 신뢰성 유지 및 데이터 보전성 확보가 중요합니다.

5.3 지연 및 오류 제어

플래시 기반이므로 읽기/쓰기 지연 특성이 DRAM보다 불리할 수 있습니다. 따라서 캐시 계층이나 예측 접근 전략이 필수적으로 요구됩니다.
오류 정정(Correcting Codes), ECC, 리던던시 설계 등이 필수적입니다.
적층 구조 내부 및 외부 간 경계에서의 인터페이스 지연을 최소화하는 아키텍처 설계가 필요합니다.

5.4 인터커넥트 및 시스템 통합

GPU, CPU 등 메인 프로세서와의 연결 방식 (예: 인터포저, CXL, PCIe 등) 설계가 복잡합니다.
메모리 풀(pooling), 자원 공유, 동적 재배치 등 시스템 레벨 통합 전략이 필요합니다.
표준화된 사양이 부재할 경우, 호환성 및 상호 운용성 확보가 어려워질 수 있습니다.

5.5 시장 타이밍 및 비용 구조

기술이 개발 단계에 머무를 경우 상용화 타이밍이 늦어질 수 있습니다.
초기 투자 비용이 높을 수 있으며, 수요가 충분하지 않으면 사업 모델이 흔들릴 수 있습니다.
낸드 플래시 산업 전환 또는 생산 라인 변경 비용도 고려 대상입니다.

6. 업계 동향 및 기업 전략

HBF는 아직 상용화 초기 단계이지만, 메모리 강자들을 중심으로 여러 전략이 관측되고 있습니다.

6.1 SK하이닉스 × 샌디스크 MOU 체결

2025년 8월, SK하이닉스와 샌디스크가 HBF 시장 표준화를 위한 협력 MOU를 체결했다는 보도가 나왔습니다. (더구루)
이 보도에 따르면, 샌디스크는 HBM 수준의 대역폭 + 8~16배 용량 향상 목표를 제시하고 있으며, SK하이닉스와 협력해 2026년 시제품, 2027년 양산을 목표로 하고 있다는 내용이 언급됩니다.

이 같은 협력은 반도체 업계에서 HBF 기술의 상용화를 위한 중요한 모멘텀으로 평가됩니다.

6.2 기술 공개 동향

낸드 기반의 HBF 구상은 여러 기술 커뮤니티와 하드웨어 전문 매체에서 다뤄지고 있으며, HBM과의 비교 분석들이 잇따르고 있습니다. (Quasar Zone)
일부 보도에서는 “낸드 플래시를 수직으로 적층해 구현한 신개념 메모리”라는 설명이 등장하기도 합니다. (이비엔(EBN)뉴스센터)

6.3 경쟁 구도 및 참여사

HBF 기술 경쟁에는 기존 낸드 플래시 제조사들이 주요 참여자로 거론됩니다. 예컨대:

SK하이닉스: HBM 분야에서 이미 강점을 가지고 있으며, HBF에서도 전략적 주도권을 확보하려는 움직임이 보입니다.
샌디스크 (Western Digital 계열): 낸드 플래시 기술에 강점이 있으므로, HBF 개발에서 핵심 기술을 제공할 가능성이 큽니다.
삼성전자: 낸드 플래시 글로벌 1위 기업인 만큼, HBF 분야에서의 참여 가능성이 높게 점쳐지고 있습니다.
기타 메모리/스토리지 회사들도 관련 연구 및 컨소시엄 참여 가능성이 열려 있습니다.

6.4 도입 타이밍과 로드맵 관측

현재 보도들은 주로 2026년~2027년을 시제품 혹은 초기 양산의 목표 시점으로 제시하고 있습니다. 하지만 실제 상용화 여부와 성능 실현 여부는 여러 기술 변수가 영향을 줄 것이므로, 이 로드맵은 유연하게 해석할 필요가 있습니다.

7. 시사점과 미래 전망

HBF의 등장은 메모리/스토리지 계층 구조의 변화 가능성을 시사하며, 특히 AI, 대규모 데이터 처리, 고성능 컴퓨팅 분야에서의 시스템 설계 패러다임을 바꿀 여지가 있습니다.

7.1 메모리 계층의 진화

전통적으로 메모리 계층은 CPU 캐시 → DRAM → 저장장치(SSD/HDD) 형태가 일반적이었습니다.
AI 시대에는 HBM → HBF → SSD 형태의 복합 계층 구조가 새로운 표준이 될 가능성이 생깁니다. 이렇게 되면 각 계층은 역할 분담이 명확해지고, 시스템 전체의 효율성을 높일 수 있습니다.

7.2 AI 워크로드 최적화

학습 단계: 자주 참조되는 매개변수나 활성화 값은 HBM에 두고, 대규모 모델 가중치나 임시 데이터는 HBF에 배치하는 전략이 유용할 수 있습니다.
추론 단계: 메모리 접근 빈도는 낮지만 대용량 모델을 처리해야 하는 경우 (ex. LLM 서버), HBF가 효율적인 저장·접근 계층으로 활용될 수 있습니다.
데이터 중심 AI: 방대한 학습 데이터나 피처셋(feature sets)을 빠르게 접근할 필요가 있을 때, HBF는 유용한 계층이 될 수 있습니다.

7.3 기술 변화의 리스크와 변수

기술 성숙도: 실제 동작 성능 (대역폭, 지연, 신뢰성 등)이 발표 수치에 근접해야 의미가 있습니다.
시장 수요: AI, 클라우드, 고성능 컴퓨팅 수요가 지속 확대돼야 합니다.
경쟁 기술: 메모리, 인터커넥트, 패키징 등 다른 기술 혁신 (예: CXL 메모리 공유, PIM 등)과의 경쟁이 있습니다.
표준화: HBF 기술이 여러 기업 간 상호 운용 가능하게 표준 사양으로 자리잡아야 합니다.

7.4 기술 통합과 시스템 관점의 도전

하드웨어 설계: GPU/CPU와의 통합 인터페이스, 메모리 풀링 전략, 자원 할당 방식 등 복합 설계가 필요합니다.
소프트웨어 계층: 운영체제(OS), 가속기 드라이버, 메모리 관리 라이브러리 등이 HBF 계층을 인식하고 효율적으로 사용할 수 있어야 합니다.
비용 구조: 초기 생산 비용을 낮추는 전략, 수율 확보, 투자 리스크 관리 등이 중요합니다.

8. 마무리하며

HBF는 아직 개념에서 실용화 단계로 완전히 넘어온 것은 아닙니다. 그러나 AI와 고성능 컴퓨팅 환경에서 고속 + 고용량 메모리 계층을 요구하는 흐름은 점점 더 뚜렷해지고 있으며, HBF는 그 요구에 응답하기 위한 유망한 기술 축 중 하나입니다.

현재 단계에서 명확히 말하자면, HBF는 HBM을 완전히 대체하기보다는 보완적 계층으로 자리 잡을 가능성이 높습니다. 즉, 시스템 설계자들은 HBM과 HBF를 조합해 성능과 비용의 균형을 맞추는 전략을 고민해야 할 것입니다.

앞으로 몇 년간 HBF가 실질적인 성능과 수율을 확보하고, 다양한 AI/컴퓨팅 제품에 적용되는 과정을 지켜보는 것은 매우 흥미로운 기술 관전 포인트가 될 것입니다.

이 글이 HBF 기술의 개념, 필요성, 구조, 도전 과제, 업계 동향 등을 종합적으로 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.
추가적으로 더 깊은 기술 논문이나 특정 기업의 로드맵 분석 등을 원하시면 말씀해 주세요!

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