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삼성전자, 고용량 4비트 SSD ‘870 QVO’ 글로벌 출시

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Wednesday, July 01, 2020, 10:07:30

업계 최대 용량 8TB 모델 포함, 소비자용 SATA SSD 4종
속도와 용량, 합리적인 가격까지 갖춰 소비자용 SSD 대중화 가속

 

인더뉴스 권지영 기자ㅣ삼성전자가 업계 최대 용량의 소비자용 4비트(QLC, Quadruple Level Cell) SATA SSD, ‘870 QVO’를 출시했습니다.

 

1일 삼성전자에 따르면 이번 ‘870 QVO 시리즈’는 8TB(테라바이트)모델과 4TB·2TB·1TB까지 총 4가지 모델 지난 6월 30일 한국, 미국을 시작으로 독일, 중국 등 글로벌 40개국에 순차적으로 출시됩니다.

 

4비트(QLC) 낸드플래시는 1개의 셀(Cell) 당 4비트의 데이터를 저장할 수 있어 합리적인 가격에 고용량 스토리지를 구현할 수 있습니다.

 

삼성전자는 지난 2018년 업계 최초로 4비트(QLC) 낸드플래시에 기반한 ‘860 QVO’시리즈를 출시했는데요. 이 제품은 합리적인 가격에 성능까지 업계 최고 수준을 달성해 소비자용 고용량 SSD 시장을 빠르게 확대했습니다.

 

이번 ‘870 QVO 시리즈’는 용량을 두 배로 높였을 뿐만 아니라 속도도 SATA 인터페이스 한계에 근접할 정도로 향상시켜 고용량·고성능 컴퓨팅 환경을 원하는 소비자에게 최적의 솔루션을 제공합니다.

 

인텔리전트 터보 라이트(Intelligent Turbo Write) 기술로 연속읽기, 쓰기 속도를 각각 560MB/s와 530MB/s로 향상시켰는데요. 임의 읽기 속도 또한 98K IOPS(Input/Output Operations Per Second)로 기존대비 13% 높여 더욱 빠른 부팅과 멀티태스킹, 게이밍에 최적화된 컴퓨팅 환경 구현이 가능합니다.

 

8TB 모델의 경우 최대 2880TB의 총 쓰기 가능 용량(TBW, Total Bytes Written)을 제공하고 보증기간은 최대 3년입니다.

 

또한 새롭게 업그레이드된 ‘Magician 6’ 소프트웨어는 직관적인 사용자 인터페이스로 사용편의성을 높였고 암호화된 제품을 초기화 하거나 에러를 사전에 검출하고 수정하는 등 다양한 기능이 추가됐습니다.

 

삼성전자 메모리사업부 브랜드제품 Biz팀 맹경무 상무는 “870 QVO는 기존 제품 대비 성능과 안정성을 크게 높여 SSD시장을 더 넓힐 것으로 기대된다”며 “870 QVO는 HDD사용자는 물론 고용량, 고성능을 원하는 SSD 사용자에게도 탁월한 선택이 될 것”이라고 말했습니다.

 

‘870 QVO’의 가격은 1TB, 2TB, 4TB, 8TB 4가지 모델 각각 $129.99, $249.99, $499.99 및 $899.99입니다.

 

☞ 용어 설명

 

낸드플래시(NAND FLASH)- 구분 컴퓨터에서 2진수(0 또는 1) 한 자리를 비트(bit, binary digit)라고 부르며, 데이터 저장 최소 단위인 셀(Cell) 하나에 몇 개의 비트(bit)를 저장할 수 있는지에 따라 1비트, 2비트, 3비트, 4비트 낸드로 구분한다.

 

비트 수가 증가 할수록 동일한 셀에 더 많은 양의 데이터를 저장할 수 있어 저장 용량을 1비트 대비 2배, 3배, 4배로 늘려 생산성과 저장 효율성이 높아진다.

 

예를 들어, 한글 1글자(2Byte = 16bit)를 저장하기 위해서는 1비트 낸드는 16개, 2/3/4비트 낸드는 각각 8/6/4개의 셀을 필요로 한다.

 

그러나 셀에서 구분해내야 하는 데이터의 경우의 수가 2의 배수씩 늘어나면서 전하의 양을 더욱 세밀하게 제어해야 하므로 기술적 난이도가 급속도로 높아진다.

 

SATA(Serial ATA) SSD- 데이터 전송을 위해 만든 컴퓨터 스토리지 기기 연결 방식의 한 종류인 직렬 전송(Serial ATA) 인터페이스를 적용한 낸드플래시 기반의 대용량 저장장치이다.

 

테라바이트 (TB, Tera-Byte)- 데이터 양을 표현하는 단위로 2의 40승을 나타낸다. 바이트로 환산시 약 1조 바이트, 1024 기가 바이트(GB)로도 쓰인다.

 

인텔리전트 터보라이트(Intelligent Turbo Write)- 데이터 쓰기 및 임의 읽기 성능의 최고속도 유지 시간을 증가시키는 기술이다

 

English(中文·日本語) news is the result of applying Google Translate. <iN THE NEWS> is not responsible for the content of English(中文·日本語) news.

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권지영 기자 eileenkwon@inthenews.co.kr

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네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

2025.10.28 09:00:00

인더뉴스 이종현 기자ㅣ네이버클라우드는 국내 최초의 AI 데이터센터인 '각 세종'에서 열린 테크밋업에서 GPU 운영 효율을 극대화하고 AI 인프라를 스스로 설계·운영할 수 있는 기술 역량을 공개했다고 27일 밝혔습니다. 네이버클라우드는 글로벌 수준의 GPU 운영 내재화 역량을 기반으로 산업 전반의 AI 활용을 높이겠다는 계획입니다. 이상준 네이버클라우드 CIO는 "AI 인프라의 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보하는가를 넘어 확보한 자원을 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하는지에 달려 있다"라며 "네이버클라우드는 GPU 확보와 운영 기술 내재화의 균형을 통해 AI 인프라 경쟁력을 완성하고 있다"라고 말했습니다. 네이버는 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟(SuperPod')을 세계에서 가장 빠르게 상용화한 기업으로 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 경험을 보유하고 있습니다. 이러한 실증 경험을 바탕으로 '각 세종'에서 대규모 GPU 클러스터를 직접 설계·운영하며 냉각·전력·네트워크 등 데이터센터 핵심 인프라를 자체적으로 설계하고 AI 워크로드에 최적화하는 기술을 내재화했습니다. 이상준 CIO는 이어서 "네이버의 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "이처럼 인프라를 하나의 시스템으로 통합적으로 설계·운영할 수 있는 역량은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다"라고 강조했습니다. '각 세종'은 기존 IDC가 수행하던 저장·처리 기능을 넘어 AI 학습과 추론이 동시에 이뤄지는 고밀도 GPU 연산 공간으로 설계됐습니다. 이를 위해 전력과 냉각 효율, 무정지 운영까지 모두 고려해 AI 인프라가 24시간 안정적으로 작동할 수 있는 환경을 구축했습니다. AI 연산이 집중되는 데이터센터에서 가장 중요한 요소는 발열 관리입니다. GPU 전력 밀도가 높아지면서 냉각은 효율과 안정성을 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다. 이에 '각 세종'은 '각 춘천' 운영으로 축적한 실데이터와 열환경 분석을 바탕으로 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용했습니다. 이는 계절별로 냉각 방식을 자동 전환해 겨울에는 외부의 찬 공기로 직접 냉각하고 간절기와 여름에는 간접외기와 냉수를 병행합니다. 이를 통해 GPU 밀도가 높아져도 안정적인 열 제어와 높은 에너지 효율을 유지할 수 있습니다. 또한, 액침냉각 컨테이너 인프라를 구축해 냉각 용액의 안정성, 에너지 효율, 운영 안정성 등을 검증 중입니다. 이를 기반으로 네이버클라우드는 고전력·고밀도 환경에 대응하는 차세대 냉각 기술 로드맵을 구체화하고 수냉식 서버 냉각 관련 자체 특허도 출원 완료했습니다. '각 세종'은 장애 상황에서도 서비스가 멈추지 않도록 전력과 냉각, 서버 운용 체계를 완전히 분리하면서도 유기적으로 통합한 이중화 구조로 설계됐습니다. GPU 서버의 고전력 특성에 맞게 UPS(무정전 전원 장치)와 배전 설비를 재배치해 장애 전파를 구조적으로 차단했으며 이러한 구조 '각 세종'이 24시간 안정적으로 운영할 수 있는 핵심 기반입니다. 네이버는 수십만대 서버 운영 경험을 바탕으로 표준화된 인프라 구조와 자동화된 운영 체계를 구축했습니다. 모든 서버는 도입 전 단계에서 성능·전력 효율·운용성을 검증해 표준 사양으로 구성되며 GPU 등 고성능 자원은 실시간 상태 감시와 자동 복구 기능을 통해 장애 발생 시에도 안정적인 서비스 연속성을 유지할 수 있습니다. 또한 GPU 클러스터 운영에는 자원 관리·배치·복구를 자동화하는 기술이 적용돼 대규모 환경에서도 일관된 효율과 안정성을 유지하고 있으며 반복적인 장애 대응이나 자원 조정 작업 상당 부분도 시스템이 자동으로 처리하도록 설계됐습니다. 네이버는 이러한 운영 기술을 GPU 뿐 아니라 데이터센터 전반의 인프라 관리 영역으로 확장하며 복잡한 AI 워크로드 환경에서도 예측 가능한 인프라 운영을 실현하고 있고 향후 AI 기술을 활용해 운영 효율을 지속적으로 고도화한다는 계획입니다. 이러한 운영 기반 위에서 네이버의 AI 플랫폼은 모델 개발부터 학습, 추론, 서빙까지 AI의 전 과정을 하나로 연결하는 통합 운영 체계로 작동합니다. 내부적으로는 하이퍼클로바(HyperCLOVA)의 학습과 운영이 모두 이 플랫폼 위에서 이루어지며 GPU 자원 배분, 모델 관리, 스케줄링까지 효율적으로 통제됩니다. 이에 개발자는 인프라 제약 없이 학습·실험을 진행할 수 있고 운영자는 GPU 사용 현황과 전력 효율을 실시간으로 모니터링 및 분석하고 적재적소에 최적화 요소를 적용할 수 있어 네이버의 AI 플랫폼은 AI 개발과 운영이 하나로 통합된 'AI 인프라의 두뇌'로 자리 잡고 있습니다. 네이버클라우드는 이렇게 내부에 축적한 기술과 운영 역량을 기반으로 GPUaaS(GPU as a Service) 모델을 통해 국내 주요 기업에 AI 인프라 서비스를 제공하고 있습니다. 이상준 CIO는 "네이버클라우드는 축적한 AI 인프라 운영 역량을 GPUaaS 모델로 발전시켜 국내 기업들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 생태계를 만들 것"이라면서 "이를 통해 AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어, 산업 전반의 성장 기반이 될 수 있도록 하겠다"라고 말했습니다.




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