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SK하이닉스 CPO 기술 로드맵, 국제 학술지 '네이처 일렉트로닉스' 게재...AI 경쟁 무대 '칩에서 시스템으로'

SK하이닉스 공동패키징광학(CPO) 기술 로드맵이 네이처 일렉트로닉스에 실렸다.
[한국정보기술신문] SK하이닉스의 공동패키징광학(CPO) 기술 로드맵을 다룬 논문이 세계적 학술지 네이처(Nature)의 자매지 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 게재됐다. SK하이닉스는 이번 논문이 인공지능(AI) 반도체 경쟁의 핵심 무대가 개별 칩의 성능에서 시스템 전체의 효율로 옮겨가고 있음을 보여준다고 설명했다.
CPO는 '공동패키징광학(Co-Packaged Optics)'의 약자로, 데이터를 주고받는 광(光) 부품을 연산 칩과 하나의 패키지 안에 함께 담는 기술이다. 지금까지 반도체 칩 사이의 신호는 대부분 구리 배선을 통해 전기 신호 형태로 전달돼 왔다. CPO는 이 신호를 빛으로 바꿔 전송함으로써 데이터 전송 속도를 높이고 전력 소모와 발열을 줄이는 것을 목표로 한다.
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SK하이닉스 제공

데이터센터 병목, '연결'이 관건

AI 데이터센터 규모가 커지면서 연산 성능만큼이나 칩과 칩, 서버와 서버를 잇는 '연결(인터커넥트)'의 한계가 부각되고 있다. 대규모 언어모델(LLM)의 학습과 추론에는 방대한 데이터를 빠르게 옮기는 능력이 필요하다. 그러나 기존 구리 배선 방식은 전송 거리가 길어질수록 전력 손실과 신호 왜곡이 커진다. 업계에서는 이를 데이터 이동의 '병목'이라고 부른다.
빛을 이용한 광 연결은 이 병목을 완화하는 대안으로 주목받는다. 빛은 전기 신호보다 빠르고, 먼 거리를 보내도 손실이 상대적으로 적다. CPO는 광 부품을 칩 가까이에 통합해 전기 신호가 흐르는 구간을 최소화하는 방식으로 전력 효율을 끌어올린다.
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하드웨어의 연산 성능은 2년마다 약 3배씩 증가하는 반면, 인터커넥트 대역폭은 1.4배 증가에 그쳐 ‘대역폭 장벽’이 심화되고 있다., SK하이닉스 제공

단계별로 진화하는 CPO 로드맵

광 연결 기술은 여러 단계를 거쳐 발전할 것으로 전망된다. 현재는 스위치 장비 앞면에 광 모듈을 꽂아 쓰는 착탈식 트랜시버 방식이 널리 쓰인다. 이후 광 부품을 기판 위에 직접 얹는 온보드 옵틱스, 광 모듈을 패키지 가장자리에 통합하는 CPO 단계로 이어진다. 최종적으로는 연산 칩과 칩 사이의 통신까지 구리 대신 빛으로 대체하는 단계가 목표로 제시된다.
단계가 진행될수록 전기 신호가 오가는 거리는 짧아지고, 그만큼 전력 효율과 신호 품질이 개선된다. 이번 네이처 일렉트로닉스 논문은 이러한 CPO 기술의 발전 경로와 각 단계에서 요구되는 기술 과제를 정리한 것으로 전해졌다.
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CPO는 광 엔진을 프로세서와 점점 더 가까운 위치로 집적해 가는 기술로, 전기 신호의 이동 거리를 최소화할수록 대역폭과 에너지 효율이 향상된다., SK하이닉스 제공

칩 경쟁에서 시스템 경쟁으로

SK하이닉스는 이번 논문을 통해 AI 반도체 경쟁의 축이 바뀌고 있다는 점을 강조했다. 그동안은 개별 반도체의 성능과 집적도가 경쟁의 중심이었으나, AI 데이터센터가 확산되면서 메모리와 연산 장치, 그리고 이들을 잇는 연결 구조 전체를 하나의 시스템으로 최적화하는 역량이 중요해지고 있다는 것이다.
메모리 반도체의 역할도 달라지고 있다. 과거 메모리는 연산 장치를 보조하는 부품으로 인식됐으나, AI 연산이 중간 데이터를 반복적으로 저장하고 불러오는 과정을 핵심으로 삼으면서 시스템 성능을 좌우하는 자원으로 재평가되고 있다. SK하이닉스는 고대역폭메모리(HBM) 분야의 기술력을 바탕으로 시스템 수준의 기술 경쟁에서 입지를 확보하겠다는 방침이다.

가열되는 광 연결 주도권 경쟁

광 연결 기술을 둘러싼 경쟁은 이미 글로벌 반도체 업계 전반으로 번지고 있다. 엔비디아는 올해 광 연결 기술 기업에 대규모 투자를 단행하며 광통신 전략을 공식화했고, 세계 1위 파운드리 업체 TSMC도 실리콘 포토닉스 기반의 CPO 제조 역량을 구축하고 있다. 삼성전자 역시 실리콘 포토닉스 파운드리 진입을 선언하고 상용화 로드맵을 공개한 바 있다.
다만 CPO 상용화까지는 넘어야 할 기술적 과제도 남아 있다. 광학 소자는 온도 변화에 민감해 정밀한 열 관리가 필요하며, 여러 부품을 하나의 패키지에 통합하는 만큼 일부 소자의 결함이 전체 제품의 신뢰성에 영향을 줄 수 있다. 설계 난이도와 제조 비용이 높다는 점도 과제로 지적된다. 이러한 과제들을 어떻게 해결하느냐가 차세대 AI 인프라 시장의 주도권을 가르는 변수가 될 전망이다.
한국정보기술신문 반도체분과 황미영 기자 news@kitpa.org

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