SK hynix는 5개 대학과 함께 Nature Electronics에 "Co-packaged optics for high-performance computing and artificial intelligence"라는 제목의 리뷰 논문을 발표했다. 이 논문은 8월 19일 온라인에 게재됐고, 회사 뉴스룸 게시물에는 한국시간 8월 20일로 표기돼 있다. 일부 헤드라인은 이를 SK hynix가 광 기반 AI 메모리 로드맵을 공개한 것으로 전하고 있다.
통상적인 해석이 놓치는 점
여기에는 제품도 없고, 일정도 없고, 고객도 없다. 이는 공동 저술된 학술 리뷰 논문으로, 교신 저자는 각각 Seunghoon Hong SK hynix AI Infra팀 리드와 버지니아대의 Professor Kyusang Lee로 나뉜다. 협력 기관은 UVA, UIUC, Nanyang Technological University, MIT 그리고 Yonsei다. 공정 노드, 용량, 출시일, 파트너 실리콘은 어디에도 나오지 않는다.
수치는 사양이 아니라 목표다
이 논문은 노드당 100Tb/s 초과 대역폭, 1pJ/bit 미만의 에너지, 그리고 칩 간 지연시간 10나노초 미만이라는 목표를 제시한다. 이는 SK hynix가 입증한 측정치가 아니라, 이 접근법이 작동하려면 업계가 도달해야 하는 수치다. 일부 보도처럼 이를 제품 사양으로 인용하는 것은 의미를 거꾸로 해석하는 것이다.
논문이 설명하는 문제
논문이 제시하는 대역폭 장벽은 이렇다. 연산 처리량은 일반적으로 2년마다 3배로 증가해 온 반면, 인터커넥트 대역폭은 같은 기간 약 1.4배 증가하는 데 그쳤다는 것이다. 제안된 경로는 2D에서 시작해, 2.5D 인터포저 기반 co-packaged optics, 3D 이기종 적층으로 이어진 뒤, 메모리 인터페이스까지 광학을 확장하는 방식이다.
실제로 새로운 부분
co-packaged optics 자체는 새로운 기술이 아니다. 이미 네트워크 스위치에 탑재돼 있다. 주목할 만한 대목은 광학을 메모리 인터페이스로 확장하겠다는 주장인데, 이는 아직 아무도 제품화하지 못했다는 점이다. 이렇게 읽으면, 이 논문은 HBM 선두 업체가 전기식 메모리 인터페이스의 한계가 임박했다고 공개적으로 말하면서, 삼성과 Micron보다 먼저 광학적 해법에 깃발을 꽂은 셈이다. 이는 로드맵이 아니라 입장 표명이며, 시장 선두 업체의 입장은 선언하기는 쉽지만 포기하기는 어렵기 때문에 더욱 주의 깊게 읽힐 가치가 있다.