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[디지털데일리 고성현기자] 인공지능(AI) 기반 서비스를 구현하려는 추론(Inference) 인프라가 빠르게 확대되면서 메모리 반도체 강세가 이어지는‘메모리 중심(Memory-centric)’판도가 열리고 있습니다.초거대언어모델(LLM) 고도화와 검색증강생성(RAG),그래프 데이터베이스(DB) 기반 에이전틱 AI 서비스가 확산되면서 연산 성능보다 데이터를 저장하고 연산 장치로 옮기는 과정의 비중이 커진 영향입니다.이에 따라 발생하는 메모리 병목을 해소하는 것이 AI 인프라 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.

통상 AI 모델을 고도화하는 학습(Training) 과정에서는 GPU의 연산 성능이 최우선 요소로 꼽힙니다.이미 확보한 데이터를 병렬화·집단화(batch)해 반복 연산하기 때문입니다.이 과정에서는 연산 밀도가 높아지고 데이터 재사용 비중도 커지면서 메모리보다는 GPU 자체의 컴퓨팅 성능이 성능을 좌우하게 됩니다.

반면 추론 인프라는 상황이 다릅니다.요청이 들어올 때마다 토큰을 순차적으로 생성해야 하고 이 과정에서 수십억,수백억 개에 달하는 LLM의 매개변수(parameter)를 매번 불러와야 합니다.여기에 사용자의 세션 내 토큰이 쌓일수록 생성되는 키·값(Key·Value) 캐시도 함께 늘어납니다.이렇게 증가한 KV 캐시는 결국 GPU에 탑재된 고대역폭메모리(HBM)의 제한된 용량을 넘어서게 되고,처리 지연이 급격히 발생하는 병목 현상으로 이어집니다.

단순화해 보면 이렇습니다.AI 모델이 학습할 때는 교과서에 해당하는 데이터 안의 정보를 반복적으로 익히는 과정이어서 모델 자체의 연산 성능이 중요합니다.반면 학습된 내용을 토대로 답변을 생성하는 추론 단계에서는 외부 참조 과정을 거쳐 응답을 만들고 이 과정에서 이전 토큰의 계산 결과인 KV 캐시를 유지해야 합니다.결국 이를 담아두는 메모리의 역할이 중요해진다는 의미죠.

이 과정에서 발생하는 메모리 병목은 크게 두 가지로 나뉩니다.증설이 어려운 HBM,그리고 CPU D램 용량 문제가 그렇습니다.

GPU와 함께 탑재되는 HBM은 구조적으로 대역폭 확대를 위해 용량을 희생한 메모리입니다.여러 개의 D램을 수직으로 적층해 데이터 이동 통로인 입출력(I/O) 단자를 대폭 늘린 구조를 갖습니다.이 때문에 발열 관리가 까다롭고 GPU와의 연결 방식 역시 복잡하죠.

HBM 용량을 늘리려면 하나의 HBM당 D램 적층 수를 늘리거나,GPU와 함께 기판에 붙이는 HBM 수를 늘려야 합니다.문제는 두 방법 모두 공정 난이도가 매우 높고 물리적인 공간 한계가 존재한다는 겁니다.이를 추진한다면 지금 수준으로도 매우 높은 HBM 가격이 기하급수적으로 치닫고,그만큼 데이터센터의 비용 효율성이 크게 떨어지겠죠.

CPU D램도 상황은 크게 다르지 않습니다.초기 AI 인프라에서는 CPU D램 용량의 중요도가 상대적으로 낮았지만 최근 들어 그 비중이 빠르게 커지고 있습니다.AI 환각(hallucination) 현상을 줄이기 위한 대안으로 그래프 DB와 RAG 방식이 확산되면서 CPU가 담당하는 데이터 탐색·정제 과정에서의 D램 부담이 급증하고 있기 때문입니다.

통상 서버용 CPU는 소켓당 최대 2TB 수준의 D램만을 지원합니다.CPU와 D램 간 물리적 거리가 멀어질수록 메모리 인식과 접근이 어려워지는 구조적 한계 때문입니다.D램에 적재되는 데이터가 부족해질 경우 CPU는 자연스럽게 SSD 등 저장장치에 접근하는 빈도가 늘어나게 됩니다.이 과정에서 반복적인 데이터 참조 시간이 길어지고 데이터베이스(DB) 서버에서 LLM 추론용 GPU 서버로 데이터를 전달하는 과정에서도 지연이 발생합니다.결과적으로 GPU가 연산을 수행하지 못한 채 대기하는 병목이 늘어나는 구조가 되죠.

2가지의 메모리 병목이 각기 다른 형태로 발생하는 문제인 만큼 해결 방안도 다릅니다.HBM에서는 보조 장치와 통합하는 방식이 거론되고 있고,CPU D램은 컴퓨팅 방식의 구조적 전환을 통한 방안이 나오고 있죠.



우선 HBM부터 살펴볼까요.HBM 용량 한계를 극복하려면 HBM 자체 구조를 바꿔 용량을 높이거나 데이터를 분담해줄 보조 장치가 필요합니다.이중 가장 많이 거론되는 것은 SSD를 활용한 방안입니다.

추론 과정에서 발생하는 KV 캐시는 항상 메모리에 남아 있을 필요는 없습니다.사용자 질문에 응답하기 위한 토큰이 가장 최근이라면 HBM에서 가장 많이 참조해야 하지만 그렇지 않다면 굳이 이를 빠르게 들여다 볼 필요는 없죠.따라서 가장 참초를 많이 하는 KV 캐시를 핫(Hot) 데이터로,오래된 것을 콜드(Cold) 데이터로 나눠 관리한다면 HBM 부담도 크게 줄어들 수 있습니다.

엔비디아가 'CES 2026'에서 공개한 블루필드-4 데이터처리장치(DPU)가 이 방식을 활용한 대표적 사례입니다.KV 캐시를 핫·웜·콜드 데이터로 분리해 관리하겠다는 내용이 담겼죠.가장 참조 비중이 높은 핫 데이터는 HBM에 남겨 처리 속도를 높이고 중간 수준의 웜(Warm) 데이터는 저전력DDR(LPDDR) D램에,서울경마 출마표가장 참조 비중이 낮은 콜드 데이터는 SSD에 저장하는 식입니다.

CPU D램 병목에서는 보다 다양한 방식의 전개가 이뤄지고 있습니다.SSD 대역폭과 속도를 D램 급으로 높여 병목을 단축하는 '패스트 SSD'부터,이 문제의 근원인 DB 자체를 경량화하는 최적화 방안이 나오고 있죠.여기서 주목받는 방안 중 하나는 컴퓨트익스프레스링크(CXL) 기술을 활용해 D램 용량을 무제한으로 확장하는 방식입니다.

CXL은 프로세서와 장치 간 연결하는 방식에 대한 규약(Protocol)이자 데이터를 주고받고,어떻게 처리할 것이냐를 정의한 인터페이스 표준입니다.CPU,GPU의 메모리 용량 한계를 넘어서기 위해 등장했죠.이를 활용하면 CPU의 DIMM 슬롯 없이 PCI익스프레스(PCIe)만으로 D램 용량을 십여 테라바이트(TB)부터 수 페타바이트(PB)까지 증설이 가능합니다.

물론 기술적인 선결과제가 있습니다.PCIe를 기반으로 한 CXL D램은 DIMM 슬롯에 장착한 D램보다 속도가 느리다는 점 때문이죠.이를 해결하려면 메모리 계층화를 통한 구조적 전환이 필수입니다.이와 함께 물리적으로 연결하는 PCIe의 대역폭 개선도 병행될 필요가 있습니다.

다만 CXL 기술이 생태계 성숙에 따라 HBM 병목 문제 해결에도 폭넓게 활용될 가능성도 충분합니다.HBM 병목을 야기하는 용량 문제를 CXL 기반 대용량 메모리로 풀어내는 식으로도 활용할 수 있다는 점 덕분이죠.급증한 KV 캐시를 SSD에 저장해 콜드 데이터로 두는 데 그치지 않고,일종의 웜 데이터로 보관해 활용 효율을 높이겠다는 전략입니다.

실제로 중국에서는 이러한 시도를 진행하려는 움직임이 엿보입니다.알리바바 클라우드는 최근 논문을 통해 CXL 메모리 구조를 도입해 KV 캐시를 유지보수하는 방식인 '벨루가(Beluga)' 구조를 제시했습니다.메모리 확장장치(Expander) 개념이 담긴 CXL 2.0 표준을 기반으로 GPU 클러스터용 메모리 시스템을 구축,서울경마 출마표효율적으로 KV 캐시를 관리해 AI 인프라의 병목을 해결하겠다는 것이 주된 골자입니다.

AI가 새로운 시대의 성장동력으로 자리 잡으면서 반도체,컴퓨팅 시스템 구조 전환도 함께 일어나고 있습니다.이러한 기술 발전이 빨라질수록 사용자인 우리가 체감하는 AI의 성능은 더욱 더 좋아지겠죠.거대한 기술적 흐름에 메모리반도체의 중요성이 높아지는 만큼,이 주도권을 잡은 우리나라 반도체 업계의 성장도 함께 이어지길 기대합니다.

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