KAIST, AI 반도체 핵심 ‘HBM’ 기술 2040년까지 로드맵 제시

KAIST(한국과학기술원) 전기및전자공학부 김정호 교수 연구팀(TERA Lab)이 인공지능(AI) 반도체의 핵심 기술로 부상한 고대역폭메모리(HBM: High Bandwidth Memory)의 미래를 조망하는 ‘차세대 HBM Roadmap 기술 발표회’를 오는 6월 11일 개최한다.

이번 기술 발표회는 HBM4부터 HBM8까지, 향후 15년간(2025~2040)의 기술 발전 방향을 제시하며, AI 반도체의 성능 향상과 구조 혁신을 이끌 핵심 기술들을 종합적으로 소개할 예정이다. 행사는 오전 9시부터 오후 5시 40분까지 Zoom 생중계 및 KAIST TERA Lab 공식 유튜브 채널을 통해 온라인으로 진행된다.

AI 반도체의 ‘심장’, HBM 기술 집중 조명

HBM은 고성능 AI 연산을 위한 메모리 대역폭을 획기적으로 향상시키는 핵심 기술로, 대규모 언어모델(LLM)과 생성형 AI의 실시간 처리 속도를 좌우하는 AI 반도체의 필수 인프라로 꼽힌다.

특히 이번 발표회에서는 차세대 HBM의 구조 및 성능 외에도, ▲실리콘관통전극(TSV) 및 인터포저 기술 ▲딥 에칭(Deep Etching) 기반 전기적 신뢰성 확보 기술 ▲하이브리드 본딩 기술 ▲냉각용 TSV를 활용한 발열 문제 해결 방안 등 다양한 핵심 소재·소자 기술이 함께 다뤄질 예정이다.

세계적 수준의 설계 기술력 보유한 KAIST TERA Lab

KAIST TERA Lab은 지난 20년간 HBM 설계 기술을 선도해온 연구실로, 2010년부터는 실제 상용 HBM 설계에까지 직접 참여하며 세계 반도체 업계에서 주목받고 있다. 현재는 HBM4~HBM8 개발을 위한 아키텍처 및 전기적 최적화 설계 연구를 중심으로, 박사후연구원, 박사과정, 석사과정 연구원 등 총 29명이 활동 중이다.

또한 TERA Lab은 HBM 설계에 인공지능(AI) 기술을 접목해 강화학습 및 생성 AI 기반 설계 자동화 연구도 병행하고 있으며, 이는 전력 효율성·발열 안정성 등 실리콘 수준에서의 최적화 가능성을 제시하는 기술로 주목받고 있다.

국내 반도체 산업 경쟁력 강화 기대

김정호 KAIST 교수는 “HBM 기술은 AI 반도체의 핵심 축이자 대한민국 반도체 산업이 글로벌 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 전략 기술”이라며, “이번 발표회는 차세대 기술에 대한 산학연의 통합된 이해를 높이고, 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 주요 기업들과 기술 협업의 기반을 마련하는 계기가 될 것”이라고 밝혔다.

또한 “향후 실리콘밸리를 포함한 해외 주요 지역에서도 추가 발표회를 추진할 계획”이라고 전하며, 글로벌 기술 확산 가능성도 시사했다.

신주백 기자  jbshin@kmjournal.net