"AI용 SSD 잡는다"…삼성, 업계 첫 QLC 9세대 V낸드 양산(종합)

TLC 이어 QLC까지…9세대 V낸드 라인업 구축
읽기·쓰기 소비전력 감소…데이터센터도 부담↓
차세대 낸드 주류될 QLC…"올해 출하 20% 차지"
  • 등록 2024-09-12 오전 9:04:05

    수정 2024-09-12 오전 9:04:05

[이데일리 김응열 기자] 삼성전자(005930)가 초고용량 낸드플래시를 앞세워 인공지능(AI) 메모리 시장 공략에 나섰다. 대용량 구현이 용이한 쿼드러플레벨셀(QLC)을 기반으로 업계 최초 1테라비트(Tb) 9세대 V낸드를 양산한 것이다. 앞서 양산한 트리플레벨셀(TLC)까지 라인업을 구축해 고객 맞춤 솔루션을 강화한다는 방침이다.

삼성전자가 양산한 QLC 1Tb 9세대 V낸드. (사진=삼성전자)
삼성전자는 1Tb QLC 9세대 V낸드를 양산했다고 12일 밝혔다. 지난 4월 TLC 9세대 V낸드를 최초 양산한데 이어 QLC 제품까지 선보인다.

이번 QLC 9세대 V낸드는 셀(Cell)과 페리(Peripheral)의 면적을 최소화해 이전 세대 QLC V낸드보다 비트 밀도(Bit Density)가 약 86% 증가했다. 이는 업계 최고 수준이다.

신제품에는 ‘디자인드 몰드(Designed Mold)’ 기술도 활용했다. 셀 특성을 균일화하고 최적화하기 위해, 셀을 동작시키는 WL(Word Line·트랜지스터를 켜고 끄는 역할을 담당하는 배선) 간격을 조절해 적층하는 기술이다. 데이터 보존 성능을 이전 제품보다 약 20% 높여 제품 신뢰성을 향상시켰다. 적층 단수가 높아질수록 층간, 층별 셀 특성을 균일하게 유지하는 게 중요한데, 디자인드 몰드 기술로 이를 해결했다.

아울러 셀의 상태 변화를 예측해 불필요한 동작을 최소화하는 ‘예측 프로그램(Predictive Program) 기술’로 이전 세대 QLC 제품 대비 쓰기 성능은 100%, 데이터 입출력 속도는 60% 개선했다.

낸드 셀을 구동하는 전압을 낮추고 필요한 BL(Bit Line)만 센싱해 전력 소모를 최소화한 ‘저전력 설계 기술’을 통해 데이터 읽기, 쓰기 소비 전력도 각각 약 30%, 50% 감소했다.

삼성전자가 양산한 QLC 1Tb 9세대 V낸드. (사진=삼성전자)
AI 메모리 시장에서 가장 큰 빛을 본 제품은 고대역폭메모리(HBM)다. HBM 시장에서는 SK하이닉스가 1등을 차지하고 있다. 그러나 HBM 외에 고용량 솔리드스테이트드라이브(SSD) 역시 중요성이 크다. 언어 모델 데이터 학습을 위해서는 학습 재료가 되는 대규모 데이터를 담을 공간이 필요해서다.

특히 생성형 AI를 넘어 스스로 학습하는 머신의 데이터를 처리하기 위해 더 많은 스토리지 공간이 필요하게 될 전망이다. 업계에선 데이터센터뿐 아니라 기존 스마트폰, PC 등 소비자 제품에서도 고용량 낸드가 중요해질 것으로 보고 있다.

김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 지난 2분기 실적발표 당시 QLC 라인업을 서버뿐 아니라 PC·모바일 등 전 응용처에 최적화하고 AI 서버용 SSD 판매를 확대해 시장 리더십을 지속 제고할 것이라고 밝힌 바 있다. AI 서버용 제품을 중심으로 포트폴리오를 구성하되 중장기적으로는 온디바이스 AI, 전장, 엣지 디바이스 등 차세대 응용 제품의 포트폴리오를 확대하는 것이다.

낸드플래시 시장 추이. (사진=트렌드포스)
AI 활용에 따라 학습할 데이터가 많아지면서 초고용량 특성 구현이 용이한 QLC 낸드의 성장세는 강한 상승 곡선을 그릴 것으로 예상된다. 시장조사기관 트렌드포스는 올해 낸드 시장이 전년 대비 77% 증가한 674억달러를 기록할 것으로 봤는데, 올해 QLC가 낸드 출하량의 20%를 차지하고 이 비중은 내년에 대폭 증가할 것으로 예상했다.

허성회 삼성전자 메모리사업부 플래시개발실 부사장은 “9세대 TLC 양산 4개월 만에 9세대 QLC V낸드 양산에 성공하면서 AI용 고성능, 고용량 SSD 시장이 요구하는 최신 라인업을 모두 갖췄다”며 “최근 AI향으로 수요가 급증하고 있는 기업용 SSD 시장에서의 리더십이 더욱 부각될 것”이라고 말했다.

삼성전자가 양산한 QLC 1Tb 9세대 V낸드. (사진=삼성전자)


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