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조재훈

삼성전자, '빅데이터 시대' 겨냥 차세대 메모리 솔루션 공개

미국 산타클라라서 열린 '플래시 메모리 서밋' 참가

2022-08-03 10:45

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[뉴스토마토 조재훈 기자] 삼성전자(005930)가 2일(현지시간) 미국 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 '플래시 메모리 서밋(FMS) 2022'에서 차세대 메모리 솔루션을 대거 선보였다. '플래시 메모리 서밋'은 매년 미국에서 개최되는 세계 최대 플래시 메모리 업계 콘퍼런스다.
 
최진혁 삼성전자 메모리사업부 솔루션개발실 부사장은 이날 '빅데이터 시대의 메모리 혁신(Memory Innovations Navigating the Big Data Era)'이라는 주제의 기조 연설을 진행했다.
 
2일(현지시간) 미국 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 '플래시 메모리 서밋 2022(Flash Memory Summit)'에서 삼성전자 메모리사업부 솔루션개발실 최진혁 부사장이 '빅데이터 시대의 메모리 혁신(Memory Innovations Navigating the Big Data Era)'을 주제로 기조 연설을 하고 있다. (사진=삼성전자)
 
삼성전자는 인공지능(AI), 메타버스(Metaverse), 사물인터넷(IoT), 미래차(Automotive), 5G·6G 등 서비스가 확대되며 데이터가 폭발적으로 증가하고 산업 지형이 데이터를 중심으로 변화하는 '데이터 중력' 현상이 일어나고 있다고 진단했다.
 
이같은 대량의 데이터를 이동(Movement), 저장(Storage), 처리(Processing), 관리(Management)하기 위한 메모리 기술의 혁신적인 발전이 필요한 상황이다. 따라서 삼성전자는 이를 위한 제품으로 서버 시스템의 공간 활용도를 높인 '페타바이트 스토리지(Petabyte storage)', 인공지능(AI)·머신러닝(ML)에 최적화된 '메모리 시맨틱 SSD(Memory-Semantic SSD)', 스토리지를 안정적으로 관리할 수 있는 '텔레메트리(Telemetry)' 등을 제시했다.
 
먼저 페타바이트 스토리지는 저장용량이 획기적으로 향상돼 최소한의 서버로 방대한 양의 데이터를 처리해 고객들이 효율적으로 시스템을 구축할 수 있도록 지원한다. 또 효율적인 서버 운영으로 에너지 사용도 최소화하는 장점이 있다.
 
'메모리 시맨틱 SSD'는 CXL 인터페이스를 통해 데이터를 전송하는 한편 내부의 D램 캐시메모리가 작은 크기의 데이터 읽기, 쓰기를 보다 효과적으로 처리하도록 지원한다. 또 인공지능 머신러닝에서 일반 SSD에 비해 임의읽기 속도와 응답속도를 최대 20배까지 향상시킬 수 있다.
 
삼성전자의 '텔레메트리' 기술은 SSD가 사용되는 환경에서 발생할 수 있는 이상점을 사전에 감지해 리스크를 방지해주는 기술이다. SSD 내부에 탑재된 낸드플래시, D램, 컨트롤러 등의 소자뿐 아니라 SSD의 메타데이터(문서, 음악파일, 사진 등과 같은 데이터들의 속성을 기술한 데이터)를 분석해 발생 가능한 이슈를 사전에 발견하고 고객의 안정적인 서버 운영을 지원할 수 있다.
 
이날 삼성전자는 지난 5월 업계 최초로 개발한 UFS(Universal Flash Storage) 4.0 메모리를 이달부터 양산할 계획이라고 밝혔다. UFS 4.0 메모리는 고해상도 콘텐츠, 고용량 모바일 게임 등 신속한 대용량 처리가 필수인 플래그십 스마트폰의 핵심 솔루션이 될 것으로 기대를 모으고 있다.
 
이밖에도 업계 최초로 양산 중인 PCIe(Peripheral Component Interconnect express) 5.0 기반 엔터프라이즈 서버용 SSD 'PM1743'과 24G SAS(Serial Attached SCSI) 기반 SSD 'PM1653', 스마트SSD, CXL D램 등도 소개됐다.
 
최진혁 삼성전자 부사장은 "폭발적인 데이터 증가는 업계에 큰 도전이 되고 있으며, 이를 극복하기 위해서는 업계의 생태계 구축이 중요하다"며 "삼성전자는 데이터의 이동, 저장, 처리, 관리 각 분야에 맞는 혁신적인 반도체 솔루션을 통해 인공지능, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅 등 다양한 시장을 지속 선도해 나갈 것"이라고 말했다.
 
조재훈 기자 cjh1251@etomato.com
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