SK하이닉스·샌디스크 HBF 표준 공개…삼성·마이크론 관망

SK하이닉스·샌디스크 HBF 표준 공개…삼성·마이크론 관망 / AI 생성 일러스트(삽화)

SK하이닉스와 샌디스크(Sandisk)가 8월 4일(현지시각) 고대역폭 플래시(High Bandwidth Flash, HBF)의 첫 표준 규격을 공개했다. 두 회사는 이날 미국 캘리포니아 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 ‘FMS(Future of Memory and Storage) 2026’ 개막에 맞춰 이 소식을 발표했다. FMS 2026은 8월 4일부터 6일까지(현지시각) 사흘간 열린다. HBF는 HBM(고대역폭 메모리)과 SSD 사이에 위치하는 새로운 메모리 계층으로, HBM급 전송 속도를 내면서도 낸드플래시 기반으로 용량을 대폭 늘릴 수 있는 기술이다. 이번 규격은 개방형 표준화 기구인 OCP(Open Compute Project)를 통해 공개돼 특정 기업의 독점 기술이 아닌 업계 공통 표준을 지향한다.

512GB에 최대 3TB/s…규격 뜯어보기

이번에 공개된 HBF 표준은 8단(8-Hi)과 16단(16-Hi) 낸드 다이 스택 두 가지 구성을 정의한다. 용량은 최대 512GB까지 지원한다. 대역폭은 그레이드1부터 그레이드3까지 3단계로 나뉘며 약 0.4TB/s에서 최대 3TB/s까지 성능을 낼 수 있다.

칩 간 연결에는 유니버설 칩렛 인터커넥트 익스프레스(UCIe)라는 개방형 인터페이스가 채택됐다. UCIe는 GPU와 CPU 등 서로 다른 제조사의 프로세서에도 유연하게 통합할 수 있도록 설계된 업계 표준 연결 규격이다. 다만 톰스하드웨어(Tom's Hardware)에 따르면 샌디스크는 이를 자체적으로 ‘xPU-HBF’ 인터페이스라 칭하기도 했으며, 브로드컴(Broadcom)이나 마벨(Marvell) 같은 업체가 이를 구현할 수 있는 것으로 알려졌다. 규격에는 전기적 특성과 인터페이스 정의, HBF 다이 스택의 패키징·신뢰성 가이드라인, 소프트웨어 입출력 권고안도 포함됐다.

HBM이 못하는 걸 낸드로…탄생 배경 / AI 생성 이미지

HBM이 못하는 걸 낸드로…탄생 배경

HBF 구상은 HBM의 근본적 한계에서 출발했다. 하드웨어 매체 hothardware에 따르면 최신 AI 모델의 파라미터 수가 수천억에서 수조 개로 늘어나면서 D램 기반인 HBM의 용량과 비용이 발목을 잡고 있다. 샌디스크는 앞서 HBM이 물리적으로도 경제적으로도 스케일이 어렵다고 주장하며, HBM에 쓰이는 수직 적층·패키징 방식을 비휘발성 낸드플래시와 결합하면 비슷한 가격대에 훨씬 큰 용량을 확보할 수 있다고 설명했다.

두 회사는 올해 2월 HBF 표준화를 위한 컨소시엄을 출범시켰다. 이는 2025년 8월 두 회사가 처음 표준화 협력을 맺은 데 이어진 행보다. 이번 표준 공개는 컨소시엄 출범 후 약 6개월 만에 이뤄진 성과다. 현재 컨소시엄에는 구글과 텐스토렌트(Tenstorrent)가 참여하고 있다. 반면 톰스하드웨어는 AMD, 브로드컴, 인텔, 엔비디아, 마벨, 마이크론, 퀄컴, 삼성전자, 웨스턴디지털 등 주요 반도체·메모리 업체들은 아직 HBF 컨소시엄에 관심을 보이지 않았다고 전했다.

FMS 2026 현장…키노트·패널·차세대 낸드까지

SK하이닉스는 FMS 2026 개막일인 8월 4일(현지시각) 솔루션개발담당 김춘성 부사장(EVP)과 차세대 제품기획담당 강욱성 부사장(VP)이 ‘에이전틱(Agentic) AI 시대의 계층형 메모리 기반 효율적 AI 인프라 구현’을 주제로 공동 키노트 연설을 진행했다. 두 사람은 단일 메모리로는 급증하는 데이터 처리 요구를 감당할 수 없다는 점을 짚으며, 여러 메모리 유형을 하나의 시스템으로 연결·최적화하는 ‘계층형 메모리(Tiered Memory)’ 구조의 필요성을 제시했다.

8월 6일(현지시각)에는 SK하이닉스 솔루션AT담당 임의철 부사장, 샌디스크 라지브 나가비라바(Rajeev Nagabhirava) 부사장, 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 마샤오위(Xiaoyu Ma) 시니어 스태프 엔지니어가 ‘HBF로 메모리 벽 허물기’를 주제로 패널 토론을 연다. 김춘성 부사장은 “AI 애플리케이션이 빠르게 확산하면서 전체 데이터 처리 구조를 재설계해야 하는 시점에 이르렀다”며 “HBF를 통해 메모리와 스토리지의 경계를 확장하고 시스템 전반의 효율을 높이는 새로운 아키텍처 구축에 기여하겠다”고 말했다.

SK하이닉스는 전시 부스에서 개발 중인 10세대(V10) 375단 4D 낸드 웨이퍼와 제품을 처음으로 공개했다. 이 제품은 이전 세대 대비 전력당 성능을 2.5배 개선한 것이 특징이다. 데이터센터처럼 고성능과 전력 효율이 동시에 필요한 AI 인프라 환경에 최적화됐다는 설명이다. 회사는 이 375단 4D 낸드를 기반으로 한 고성능·고용량 기업용 SSD(eSSD)를 내년 초부터 양산할 계획이다.

AI 추론엔 딱인데…확산은 아직 먼 길

업계에서는 HBF가 특히 MoE(전문가 혼합, Mixture of Experts) 구조를 쓰는 AI 추론 워크로드에 적합할 것으로 보고 있다. hothardware는 MoE 아키텍처에서는 토큰마다 전체 파라미터 중 일부만 활성화되기 때문에, 나머지 대량의 파라미터를 HBF 같은 근접 메모리에 담아둘 수 있다고 짚었다. AI 모델 서빙은 대부분 저장된 가중치를 반복해서 읽는 읽기 중심 작업이라 낸드플래시의 쓰기 내구성 제약도 실사용에서는 크게 문제 되지 않는다는 설명이다.

성능 측면에서 HBF의 최고 등급(3TB/s)은 HBM4 단일 스택의 대역폭(2TB/s)을 웃돈다. 다만 HBM4 최대 용량이 64GB에 그치는 반면 HBF는 스택당 최대 512GB를 지원해 용량 격차가 훨씬 크다. 톰스하드웨어는 다만 지연 시간(레이턴시) 측면에서는 HBF가 HBM4를 넘어서기 어려울 것으로 봤다.

관건은 생태계 확산이다. hothardware는 HBF가 실리콘 인터포저와 UCIe 물리 계층 등 고비용 3차원 패키징 기술을 요구해 당분간 데스크톱이나 소비자용 하드웨어로 내려오기는 어렵다고 짚었다. 서버랙과 맞춤형 가속기 보드에 한정된 엔터프라이즈용 기술로 남을 전망이라는 얘기다. SK하이닉스는 이번 표준 공개를 계기로 AI 스토리지 시장에서 HBF 도입을 확대하고, 개방형 협업을 기반으로 기술 성숙도와 시장 수용성을 함께 높여가겠다는 방침이다.