- 칩렛 CXL 컨트롤러·대용량 DRAM·시스템 통합으로 초거대 메모리 확장 구현

 

삼성전자·ETRI·프라임마스, CXL 기반 메모리 중심 컴퓨팅 구조 공동 개발.jpg

삼성전자와 한국전자통신연구원(ETRI), 프라임마스(Primemas)CXL 기반 초거대용량 메모리 확장 솔루션 공동 개발에 착수했다. 메모리 풀링과 패브릭 인터커넥트를 결합한 메모리 중심 컴퓨팅 구조로 AI 및 데이터센터 환경에서 증가하는 메모리 수요를 클러스터 단위로 확장한다.

 

CXL 패브릭 기반 메모리 확장 구조

AI, HPC, 빅데이터 분석 환경에서는 연산 성능뿐 아니라 메모리 용량과 데이터 이동 구조가 전체 처리 효율을 좌우한다. CXL은 서버 간 메모리를 패브릭 형태로 연결하는 인터커넥트 기술로 메모리 풀링 구조를 통해 연산 자원과 메모리 자원을 분리하고 필요한 용량을 클러스터 단위로 확장한다.

 

칩렛 CXL 컨트롤러와 DRAM 기술 결합

삼성전자는 DDR DIMM 기반 대용량 DRAM과 데이터센터 메모리 패브릭 관리 소프트웨어를 제공한다. 프라임마스는 칩렛 기반 CXL 컨트롤러 SoC 팔콘(Falcon)을 적용한 애드인 카드( AIC) 형태 메모리 확장 모듈을 개발한다. CXL 3.0 인터페이스를 통해 서버와 메모리 장치를 고속으로 연결해 클러스터 단위 메모리 확장을 지원한다.

 

시스템 샤시 기반 초거대 메모리 구현

ETRICXL 컨트롤러와 DRAM 모듈을 통합해 초거대용량 메모리 샤시 형태의 시스템 설계를 담당한다. 개별 반도체 기술을 단일 플랫폼으로 통합해 데이터센터 환경에 적용 가능한 메모리 확장 구조를 구현한다. 삼성전자와 프라임마스는 20248CXL 솔루션 공동 연구개발 협약을 체결하고 메모리 확장 기술 협력을 진행해왔다. 이번 개발에는 ETRI가 참여해 반도체 설계와 DRAM, 시스템 통합 기술을 하나의 구현 체계로 연결한다.

 

AI 워크로드 대응 메모리 풀링 구조

대규모 AI 모델 학습 환경에서는 메모리 용량과 데이터 이동 경로가 전체 학습 속도에 영향을 준다. CXL 기반 메모리 확장 구조는 서버 내부 메모리 한계를 넘어 클러스터 단위로 메모리 자원을 공유하며 데이터 이동 병목을 줄여 대규모 AI 학습 환경에서 처리 지연을 낮춘다.

 

ETRI 구본태 본부장은 초거대 메모리 기반 아키텍처가 AI 및 데이터센터 인프라 적용 범위를 확대할 것으로 보고 있다고 밝혔다.  프라임마스는 칩렛 기반 CXL 컨트롤러와 DRAM, 시스템 통합 기술을 결합해 메모리 중심 컴퓨팅 구조 구현을 진행하고 있다고 설명했다.

 

3사는 메모리 풀링 기술 검증과 메모리 오케스트레이션 소프트웨어 개발을 진행하며 서버 자원 활용 효율을 높이는 방향으로 기술 적용 범위를 확장한다. 

 

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