한국이 만드는 ‘마하-1’의 비밀…세상 어디까지 뒤집을까 [위클리반도체]

오찬종 기자의 위클리반도체-4월 첫째 주 이야기 자동차를 좀 아는 독자분이시라면 ‘마하1’이라는 이름을 들었을 때 머스탱을 세상에 알린 포드의 강력한 슈퍼카를 떠올리실 겁니다. 영화 ‘존 윅’에서 은퇴한 킬러였던 그가 다시 분노의 복수를 시작하게 만든 시작점도 바로 그의 애마 마하1을 도둑맞았기 때문이죠. 포드의 마하1 출시로부터 50년이 흐른 2024년.

자동차를 좀 아는 독자분이시라면 ‘마하1’이라는 이름을 들었을 때 머스탱을 세상에 알린 포드의 강력한 슈퍼카를 떠올리실 겁니다. 영화 ‘존 윅’에서 은퇴한 킬러였던 그가 다시 분노의 복수를 시작하게 만든 시작점도 바로 그의 애마 마하1을 도둑맞았기 때문이죠.삼성전자가 마하-1 개발에 성공한다면 엔비디아가 독주하던 AI칩 대표주자의 반열에 당당하게 이름을 올릴 수 있을 것으로 기대를 모으고 있죠. 여기에 자사의 D램까지 결합한다면 그 잠재력은 종전 ‘10만전자’를 훌쩍 넘을 것이라는 게 투자업계의 공통된 시각입니다.이번 위클리반도체에서는 삼성전자가 개발 중인 ‘마하-1’의 모든 것에 대해 알아보겠습니다.엔비디아의 A100 GPU 최대 소비전력은 400W, H100의 경우 700W에 달하며, 올해 출시되는 B100은 정확하게 공개되지는 않았지만 1KW 수준일 것으로 예상됩니다. 이는 대형 에어컨에 버금가는 수준이죠.

메모리 사업부가 슈퍼칩을 만든 사연 삼성이 시스템 반도체인 마하-1 개발 아이디어를 떠올린 것은 시스템반도체 사업부가 아닌 메모리 반도체 사업부였습니다. 2년여 전 차세대 메모리 반도체인 PIM을 개발하면서였죠. 이 연구를 진행하면서 삼성은 메모리와 시스템반도체 간 구조를 최적화시키는 경험을 쌓기 시작합니다. 데이터 병목현상을 풀어내기 위한 최적의 구조를 찾아내죠. 이를 바탕으로 AI가속기를 직접 만들 수 있다는 희망을 발견합니다. 만약 최적화된 인프라 안에서 데이터까지도 최적화할 수 있다면 효율성을 극도로 끌어올리는게 가능할 거란 확신을 했습니다.절대칩 원정대의 든든한 우군 ‘네이버’…8배 향상 칩 개발 성공 같은 시각 판교의 네이버는 고민에 빠져있었습니다. 엔비디아의 GPU기반 AI칩 구매 비용이 너무 비싸고 전력 소모량 역시 부담이 됐거든요.삼성전자와 네이버는 마하-1 개발에 반도체 엔지니어 40여 명을 투입했습니다. 그 결과 지난해 말 FPGA를 활용해 마하-1 설계 효율성을 검증하는 데 성공했죠. 현재 양산을 위한 반도체 설계 확정을 앞두고 있습니다.삼성전자는 주총에서 마하-1의 대략적인 스펙을 밝혔습니다.

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