HBM 다음 주목 할만한 기술 CXL (Compute Express Link)

반도체 CXL에 대한 분석

 최근 반도체 업계에서 CXL(Compute Express Link)이 주목받고 있습니다. 특히, HBM(High Bandwidth Memory) 이후 차세대 메모리 기술로서 CXL이 각광받고 있는데, 그 이유와 전망을 단계별로 분석해 보겠습니다.

1. HBM 이후 CXL이 주목받는 이유

 HBM은 고대역폭 메모리로, AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 그러나 HBM은 용량과 비용 측면에서 한계가 있습니다. HBM은 주로 GPU와 같은 가속기 장치에 사용되며, 대용량 데이터 처리에 필요한 메모리 확장이 어려운 단점이 있습니다.

 이에 따라 CXL이 주목받고 있습니다. CXL은 메모리 확장성과 유연성을 제공하여, CPU와 GPU 간의 메모리 공유 및 확장이 가능하게 합니다. 특히, CXL은 HBM과 달리 다양한 장치 간의 메모리 풀링(memory pooling)을 가능하게 하여 더 큰 메모리 용량을 제공할 수 있으며, 이를 통해 AI와 HPC 워크로드에서 발생하는 메모리 병목 문제를 해결할 수 있습니다.

 

2. CXL이란?

CXL(Compute Express Link)은 PCIe(Peripheral Component Interconnect Express) 기반의 오픈 표준 인터페이스로, CPU와 가속기 장치(GPU, FPGA 등), 메모리 장치 간의 고속 통신을 가능하게 합니다.

CXL의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 캐시 일관성(Cache Coherency): CPU와 가속기 장치 간의 메모리 일관성을 유지하여 데이터 중복 전송을 줄이고 성능을 최적화합니다.
• 메모리 확장 및 풀링(Memory Pooling): 여러 장치가 하나의 메모리 풀을 공유할 수 있어 효율적인 자원 관리가 가능합니다. 특히, CXL 3.1 버전에서는 서버 재부팅 없이 동적으로 메모리를 재구성할 수 있습니다.
• 저지연 통신(Low Latency): PCIe 물리 계층을 기반으로 하여 매우 낮은 지연 시간으로 데이터 전송이 가능합니다.

CXL은 세 가지 주요 프로토콜(CXL.io, CXL.cache, CXL.mem)을 통해 CPU와 가속기 장치 간의 효율적인 자원 공유를 지원하며, 이를 통해 대규모 데이터 처리 및 AI 워크로드에서 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

 

3. CXL의 미래

CXL 기술은 향후 데이터 센터 및 AI 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 특히 메모리 병목 현상 해결, 데이터센터 자원의 효율적 사용, 그리고 저비용 고성능 시스템 구축에 기여할 것으로 보입니다.

• 메모리 확장성: CXL은 기존 DRAM 모듈의 한계를 넘어서 서버당 메모리 용량을 8배 이상 확장할 수 있으며, 이는 AI 모델 학습과 같은 대규모 데이터 처리에 필수적입니다.
• 데이터센터 디스어그리게이션(Disaggregation): CXL은 서버 내 컴퓨팅 자원(CPU, GPU, 메모리 등)을 분리하고 필요에 따라 동적으로 구성할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 통해 서버 과잉 프로비저닝 문제를 해결하고 자원 활용도를 극대화할 수 있습니다.
• AI 및 HPC 분야에서의 활용: AI 모델 학습 및 추론 과정에서 대규모 메모리가 필요하며, CXL은 이를 지원하는 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 특히 생성형 AI와 같은 고성능 컴퓨팅 작업에서 CXL의 역할이 더욱 중요해질 것입니다.

시장 조사에 따르면, 글로벌 CXL 시장 규모는 2028년까지 약 150억 달러(약 20조 원)에 이를 것으로 예상되며, 이는 AI와 데이터센터 인프라의 급격한 성장과 맞물려 더욱 빠르게 확대될 것입니다.

4. CXL과 관련된 회사 목록

CXL 기술 개발 및 상용화에 참여하는 주요 기업들은 다음과 같습니다:

• Intel: CXL 기술의 초기 개발사로서, 첫 번째 상용 CPU인 '제온 6'에 CXL 2.0을 지원하는 프로세서를 탑재했습니다.
• Samsung Electronics: 세계 최초로 512GB CXL DRAM을 개발했으며, 다양한 CMM(CXL Memory Module) 제품군을 출시하고 있습니다.
• SK Hynix: 96GB DDR5 기반의 첫 번째 CXL 메모리를 개발했으며, AI 및 HPC 시장을 겨냥한 차세대 솔루션 개발에 박차를 가하고 있습니다.
• Micron Technology: AI 및 HPC 워크로드를 위한 고성능 메모리 솔루션으로서 CXL 기반 제품군을 출시하고 있으며, GPU 활용도를 높이는 데 기여하고 있습니다.
• Nvidia: NVLink라는 자체 인터커넥트 기술도 있지만, 일부 GPU에서는 CXL 기술을 적용하여 메모리 확장을 지원하고 있습니다.
• Astera Labs, Rambus, Synopsys, 그리고 기타 여러 반도체 기업들도 적극적으로 CXL 기술 개발에 참여하고 있습니다.

결론

CXL은 AI 시대에 필수적인 대용량·고대역폭 메모리를 제공하는 차세대 인터페이스로 자리잡고 있으며, HBM 이후 새로운 표준으로 떠오르고 있습니다. 특히 데이터센터와 AI 워크로드에서 발생하는 메모리 병목 문제를 해결하고 비용 효율적인 시스템 구축에 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로 더 많은 기업들이 이 기술을 도입하면서 시장이 빠르게 성장할 전망입니다.