삼성전자, AMD와 AI 서버 메모리 확장 기술 공개

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삼성전자, AMD와 AI 서버 메모리 확장 기술 공개 — 삼성-AMD AI 메모리 혁신

AI 추론 수요가 커지면서 서버 메모리의 속도뿐 아니라 용량과 운용 효율이 반도체 업계의 핵심 경쟁 축으로 부상하고 있다. 삼성전자는 미국 새너제이에서 열린 OCP 글로벌 서밋 2026에서 AMD와 함께 CXL 기반 메모리 확장 솔루션을 선보이며 AI 인프라 전반으로 사업 범위를 넓히는 전략을 제시한다.

하이라이트

삼성전자와 AMD는 6월 12일 OCP 글로벌 서밋 2026에서 CXL 기반 AI 서버용 메모리 확장 솔루션을 공동 시연했다.
삼성전자는 CXL과 HBM5, LPDDR5X-PIM 등으로 메모리 속도·확장성·데이터 영속성을 강화해 데이터센터 투자비 및 운영비 절감 효과를 제시했다.
SK하이닉스도 같은 행사에서 CXL 활용 메모리 중심 AI 랙 시스템을 공개하며 AI 데이터센터 메모리 경쟁이 확대되고 있음을 나타냈다.

OCP 글로벌 서밋서 공개한 협력 기술

SeDaily에 따르면 삼성전자는 12일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 개막한 OCP 글로벌 서밋 2026에서 AMD와 컴퓨트익스프레스링크, CXL 기반 메모리 확장 솔루션을 공동 시연했다고 밝혔다. 이번 공개는 지난 3월 이재용 삼성전자 회장과 Lisa Su AMD 최고경영자 간 회동 이후 양사가 공동 개발한 AI 메모리 신기술을 처음 선보이는 자리다.

심호준 삼성전자 DS부문 메모리사업부 상무는 행사 발표에서 AI 메모리 전략의 세 축으로 속도, 메모리 확장, 데이터 영속성을 제시한다. 삼성전자는 8세대 고대역폭메모리 HBM5를 비롯해 커스텀 HBM, zHBM, 프로세싱인메모리 PIM으로 연산 효율을 높이고, CXL로 메모리 용량 한계를 보완하며, 차세대 SSD와 QLC 낸드 기술로 대규모 데이터 저장과 관리 효율을 개선한다는 구상이다.

양사는 CPU와 메모리를 고속 연결하는 CXL을 바탕으로 메모리 용량 한계를 넘는 기술을 개발한다. 삼성전자는 CMM-D 관리 기술인 메모리 풀링을 통해 여러 시스템이 작업량에 따라 메모리를 효율적으로 나눠 쓰는 방안을 제시하며, 이를 통해 서버별 과잉 탑재를 줄여 데이터센터의 투자비와 운영비 절감 가능성을 강조한다.

AI 데이터센터 설계 경쟁 확대

이번 기술 공개는 AI 에이전트 확산으로 추론 과정에서 처리해야 할 데이터가 급증하는 흐름과 맞물린다. 기존 대화와 정보를 임시 저장해 재사용하는 KV 캐시가 커지면서 AI 메모리는 속도뿐 아니라 용량이 중요해지고, CPU와 GPU 성능이 높아도 메모리 부족 시 시스템 성능이 제약될 수 있기 때문이다.

삼성전자는 전시 공간도 AI 연산과 추론 단계에 맞춰 구성한다. 토큰화 솔루션 구역에서는 HBM4E, HBM5, 맞춤형 HBM 콘셉트 제품, LPDDR5X-PIM 등을 전시하고, 2나노 GAA 웨이퍼와 Groq의 LPU 웨이퍼, Nvidia의 그록 3 LPX 시스템을 함께 선보이며 글로벌 AI 기업과의 협업 사례를 부각한다. LPDDR5X-PIM 기반 엣지 AI 가속기 시연에서는 메모리 내부에서 일부 연산을 수행해 데이터 이동과 전력 소모를 줄이는 기술도 공개한다.

KV 캐시 솔루션 구역에서는 CXL 메모리, 기업용 SSD, VectorDB, 다이렉트 스토리지 등 AI 추론 데이터의 저장과 이동을 최적화하는 기술을 소개한다. 삼성전자는 반도체 제조를 넘어 설계, 소프트웨어, 성능 검증까지 함께 수행하는 공동 설계 역량을 강조하며 AI 인프라 전반의 토털 솔루션 공급자로 입지를 넓히려 한다.

경쟁사인 SK하이닉스도 같은 행사에서 메모리 중심 AI 랙 시스템을 공개하며 기술 경쟁에 나선다. 이 시스템 역시 CXL을 활용해 고성능 연산이 필요한 작업에서 데이터 이동 속도를 높이는 데 초점을 맞추고 있어, AI 데이터센터 메모리 아키텍처를 둘러싼 업계 경쟁이 한층 확대되고 있음을 보여준다.

SK하이닉스의 메모리 중심 AI 랙 시스템(MARS) 구상은 OCP 글로벌 서밋에서 AI 추론 시대의 ‘메모리 벽’과 전력 부담을 줄이기 위한 대안으로 제시됐다. 우리 매체는 CPU·GPU에 붙은 메모리를 분리해 대규모 메모리 풀을 만들고, 서버 간 유휴 메모리를 필요에 따라 할당함으로써 비용과 자원 효율을 높이겠다는 전략을 이전 기사에서 정리한 바 있다.

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