삼성전자가 미국 FMS 2026에서 AI 가속기 위에 HBM을 수직 적층하는 차세대 3D 아키텍처 'zHBM' 목업을 처음 공개했다. 가속기 옆에 인터포저로 연결하던 기존 방식과 달리 메모리를 가속기 상단에 쌓아 데이터 경로를 단축, HBM5 대비 성능 최대 8배·전력 대비 성능 최대 3배, 열 저항은 절반 이하를 목표로 한다. 낸드에서도 TSV로 칩을 4~8단 적층한 zNAND-O와 웨이퍼 본딩·3스택 기술로 400단 이상을 구현해 집적도를 V9 대비 58% 높인 'V10 BV-NAND'를 공개했다. 메모리 대역폭이 AI 성능의 병목이 된 상황에서 배치 구조 자체를 바꾸는 접근이라는 점에서 주목된다.
- •FMS 2026에서 AI 가속기 위에 HBM을 수직 적층하는 3D 아키텍처 'zHBM' 목업 최초 공개
- •zHBM 기반 인터페이스, HBM5 대비 성능 최대 8배·전력효율 최대 3배·열 저항 절반 이하 목표
- •인터레이어에 맞춤형 IP를 넣어 고객별 AI 프로세서 최적화 설계 지원
- •zNAND-O: TSV로 낸드 4~8단 적층, 온디바이스 AI 겨냥한 고성능 낸드 솔루션
- •V10 BV-NAND: 웨이퍼 본딩·3스택으로 400단 이상 구현, 집적도 V9 대비 58% 향상
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삼성전자, HBM 배치 구조 혁신…3D 아키텍처 'zHBM' 첫 선
- 1.삼성전자, FMS 2026에서 AI 가속기 위에 HBM을 수직 적층하는 'zHBM' 목업 첫 공개
- 2.zHBM 기반 인터페이스는 HBM5 대비 성능 최대 8배, 전력효율 최대 3배 목표
- 3.난드 칩을 TSV로 4~8단 적층한 'zNAND-O'로 온디바이스 AI 시장 결냥
- 4.400단 이상 10세대 V난드 'V10 BV-NAND'는 V9 대비 집적도 약 58% 향상
왜 중요한가?
HBM을 가속기 옆에 두고 인터포저로 연결하던 기존 구조 자체를 바꿔 데이터 이동 경로를 물리적으로 단축하는 접근으로, 개별 메모리 속도 경쟁에서 가속기-메모리 시스템 최적화 경쟁으로 전선이 이동함을 보여준다. AI 데이터 병목이 커질수록 이 배치 구조 혁신이 차세대 메모리 주도권의 관건이 될 수 있다.
언급 프로젝트
삼성전자가 AI 가속기용 차세대 HBM 기술인 'zHBM'을 공개하며 AI 메모리 시장에서의 기술 리더십을 다시 한번 입증했습니다. 이는 AI 반도체 핵심 기술 경쟁에서 국내 기업의 입지를 강화하고, 향후 AI 인프라 발전에 필수적인 고성능 메모리 솔루션 공급을 주도하겠다는 의지를 보여줍니다.
본문 미리보기
삼성전자가 AI(인공지능) 가속기 위에 HBM(고대역폭메모리)을 수직 적층하는 차세대 구조를 처음 공개했다. 메모리와 연산장치 사이의 거리를 줄여 8세대 제품인 HBM5보다 성능은 최대 8배, 전력효율은 최대 3배 높인다는 구상이다. 낸드에도 3D 적층을 확대하며 D램부터 스토리지까지 AI 메모리 제품군을 넓혔다. 가속기 옆에서 위로, 데이터 병목 줄인다삼성전자는 4일부터 6일(현지시간)까지 미국 캘리포니아주 산타클라라 컨벤션센터에서 열리는 'FMS 2026'에 참가해 차세대 3D 메모리 아키텍처인 'zHBM'의 목업을 처음 공개했
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