'빛의 속도'로 진화하는 'D램', 톺아보기

[애플경제 정한빈 기자] 데이터를 얼마나 빨리 처리하고 저장할 수 있느냐는 IT산업 전반의 핵심 기술이다. 특히 CPU(중앙처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)와 같은 연산 장치의 성능이 크게 발전하면서 이에 맞춰 데이터를 읽고 쓰는 메모리 기술도 주목받고 있다. 그 중에서도 가장 중요한 기술은 D램(Dynamic Random Access Memory)이다.

D램의 기본 개념과 구조는?

D램은 휘발성 메모리로 전원이 공급되는 동안만 데이터를 저장할 수 있다. 저장된 데이터를 유지하기 위해서는 주기적으로 전력을 공급하고 재충전해야 한다.

D램의 기본 단위는 메모리 셀로 각 셀은 트랜지스터와 커패시터로 구성된다. 트랜지스터는 전류나 전압흐름을 제어하는 스위치 역할을 한다. 커패시터는 축전기로 전하를 저장하는 역할을 한다. 이러한 구조로 각 메모리 셀은 커패시터에 전하가 저장되어 있으면 1을, 전하가 없는 경우 0을 나타낸다. 각 메모리 셀의 0과 1의 조합으로 D램은 데이터를 저장한다. 

트랜지스터·커패시터 전하 흐름 조절해 D램 작동

D램에서 데이터 읽기와 쓰기는 매우 빠른 속도로 이루어진다. 만약 CPU에서 특정 데이터를 D램에 저장하려고 하면 트랜지스터를 활성화시켜 커패시터에 전하를 주입하거나 방전시켜 1 또는 0 을 기록한다. 반대로 CPU가 D램에서 데이터를 읽을 때는 특정 셀의 전하 상태를 확인하고 이를 증폭해 원래의 데이터로 복원한다. 이때 커패시터의 전하는 시간이 지나면 감소하기 때문에 주기적으로 원래 데이터 값을 충전하는 리프레시 과정을 반복한. 

이러한 트랜지스터와 커패시터의 전하 흐름을 바탕으로 D램은 CPU에 필요한 데이터를 저장하고 불러오는 기능을 수행한다.

D램 중에서도 AI의 핵심 요소 HBM 기술

D램은 지속적인 기술 발전으로 다양한 형태가 존재한다. 그 중에서도 특히 HBM(High Bandwidth Memory)는 AI, 머신러닝, 슈퍼컴퓨터와 같은 대규모 연산작업에서 필수적인 요소로 주목받고 있다.

HBM은 기존의 D램과 달리 여러 개의 D램 칩을 수직으로 적층해 높은 용량으로 데이터 처리 속도를 높인다. 칩과 칩 사이는 미세한 구멍을 뚫어 전극으로 연결하는 기술인 TSV(Through-Silicon Via) 기술을 이용해 연결한다. 이 기술을 통해 칩 간의 데이터 전송 거리를 최소화하고 병렬적으로 데이터를 처리한다. 

현재 HBM은 1세대 HBM1에서 시작해 HBM2, HBM2E, HBM3, HBM3E를 거쳐 최근에는 HBM4로 발전하고 있다. 각 세대마다 대역폭과 전력 효율성이 개선되면서 AI 발전에 기여하고 있다.  

D램 기술은 꾸준히 발전하고 있다. 최근에는 '3D D램' 기술이 연구되고 있다. 기존의 평면 구조에서 벗어나 메모리 셀을 수직으로 적층해 데이터 저장 밀도를 증가시키는 방식이다. 이를 통해 한정된 공간에서 더 많은 데이터를 저장하고 처리할 수 있다. 

또한 D램의 전력 소비를 줄이고 성능을 높이기 위한 신소재 연구와 새로운 메모리 구조 개발도 진행 중이다. AI와 고성능 컴퓨터에서 D램의 중요성이 커지면서 이를 위한 고성능 D램 기술이 요구되고 있다.