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SK하이닉스, 업계 최고층 ‘176단 4D 낸드’ 개발

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Monday, December 07, 2020, 11:12:00

176단 512Gb TLC 개발 완료·샘플 제공 시작..셀 층고 감소·생산성 35% 향상

 

인더뉴스 권지영 기자ㅣSK하이닉스(대표이사 이석희)가 업계 최고층인 176단 512Gb(기가비트) TLC(Triple Level Cell) 4D 낸드플래시를 개발했다고 7일 밝혔습니다. SK하이닉스는 이 제품을 솔루션화하기 위해 지난달 컨트롤러 업체에 샘플을 제공했습니다.

 

SK하이닉스는 96단 낸드플래시부터 CTF(Charge Trap Flash)와 고집적 PUC(Peri Under Cell) 기술을 결합한 4D 제품을 시장에 선보이고 있습니다.

 

이번에 개발한 176단 낸드는 3세대 4D 제품으로 업계 최고 수준의 웨이퍼 당 생산 칩 수를 확보했는데요. 이를 통해 비트 생산성은 이전 세대보다 35% 이상 향상돼 차별화된 원가경쟁력을 갖출 수 있게 됐습니다.

 

2분할 셀 영역 선택 기술을 새롭게 적용해 셀(Cell)에서의 읽기 속도는 이전 세대 보다 20% 빨라졌습니다. 또한 공정 수 증가 없이 속도를 높일 수 있는 기술도 적용해 데이터 전송 속도는 33% 개선된 1.6Gbps를 구현했습니다.

 

SK하이닉스는 내년 중반, 최대 읽기 속도 약 70%, 최대 쓰기 속도 약 35%가 향상된 모바일 솔루션 제품을 시작으로 소비자용 SSD와 기업용 SSD를 순차적으로 출시하는 등 응용처별 시장을 확대해 나갈 예정입니다.

 

낸드플래시는 층수가 높아지면서 셀 내부의 전류 감소, 층간 비틀림 및 상하 적층 정렬 불량(Stack misalignment)에 따른 셀 분포 열화 현상 등이 발생하게 됩니다.

 

SK하이닉스는 이러한 어려움을 ▲ 셀 층간 높이 감소 기술 ▲ 층별 변동 타이밍(Timing) 제어 기술 ▲ 초정밀 정렬(alignment) 보정 등 혁신적인 기술로 극복하고 업계 최고 수준의 176단 낸드를 개발했습니다.

 

또한 176단 4D 낸드 기반으로 용량을 2배 높인 1Tb(테라비트) 제품을 연속적으로 개발해 낸드플래시 사업 경쟁력을 높여 나간다는 방침입니다.

 

최정달 SK하이닉스 낸드개발 담당은 “낸드플래시 업계는 집적도 향상과 생산성 극대화를 동시에 달성하기 위해 기술 개발에 매진하고 있다”며 “SK하이닉스는 4D 낸드의 개척자로서 업계 최고의 생산성과 기술력으로 낸드플래시 시장을 선도해 나갈 것”이라고 말했습니다.

 

한편, 시장조사기관 옴디아는 2020년 4318억GB인 낸드플래시 시장이 2024년에는 1만 3662억GB로 확대돼 연평균 33.4% 성장할 것으로 예상하고 있습니다.

 

☞ 용어설명

 

4D 낸드- SK하이닉스는 2018년 96단 낸드플래시부터 CTF 셀 구조와 PUC 기술을 결합해 성능과 생산성을 동시에 구현한 차별성을 강조하기 위해 ‘4D 낸드플래시’로 명명.

 

CTF (Charged Trap Flash)- 전하를 도체(①)에 저장하는 플로팅 게이트(Floating Gate)와 달리 전하를 부도체(②)에 저장해 셀간 간섭 문제를 해결한 기술로, 플로팅게이트 기술보다 단위당 셀 면적을 줄이면서도 읽기, 쓰기 성능을 높일 수 있는 것이 특징. 대부분의 3D 낸드 업체는 CTF를 채용 중임.

 

PUC(Peri Under Cell)- 주변부(Peri.) 회로를 셀 회로 하단부에 배치해 생산효율을 극대화하는 기술.

 

2분할 셀 영역 선택 기술- 낸드플래시 회로에서 워드라인(Word Line)은 셀(Cell)에 전압을 인가하는 역할을 하고 있음. 적층수가 높아질수록 셀의 층고를 낮추기 위해 워드라인도 얇게 구현하는데, 이때 워드라인에 인가되는 저항이 커지면 속도에 영향을 받게 됨. 워드라인에 연결된 셀을 기존 대비 절반으로 분할해 저항을 낮춤에 따라 전압인가 시간을 단축하고 읽기 동작 속도를 향상시킴.

 

셀(Cell) 층간 높이 감소 기술- 적층 수가 높아지면 셀 형성을 위한 구멍을 뚫기 어려워지고, 저항 증가 및 전류 감소로 성능과 신뢰성을 확보하기 어려워 짐. 이를 해결하기 위해서는 층간 높이를 최대한 낮추는 것이 필요하나 이 경우, 셀간 간섭이 심해지고 공정 불량이 발생할 가능성이 높아짐. 셀 층간 높이 감소 기술은 층간 높이를 낮추면서도 성능/신뢰성의 열화를 억제하는 공정과 설계 기술로 176단의 층간 높이를 획기적으로 낮추면서도 경쟁력 있는 성능·신뢰성을 확보함.

 

층별 변동 타이밍 제어- 적층 수는 높이고 층고를 낮추다 보면 층간 비틀림 현상 증가와 더불어 셀 산포 열화가 많아짐. 이러한 공정 열화로 각 층별 성능과 신뢰성이 저하되는 현상이 발생함. 이를 해결하기 위해 각 층별 특성에 따라 가하는 전압의 양과 시간을 조절해 셀 특성을 균일하게 유지하고 성능과 신뢰성을 높이는 기술.

 

초정밀 정렬(alignment) 보정 기술- 업계는 적층 수가 높아짐에 따라 셀 형성을 위한 구멍을 한번에 뚫을 수가 없어 두 번에 걸쳐 뚫는 더블 스택(Double Stack) 공정을 활용하고 있음. 이때 상하부 간 어긋남을 최소화하는 것이 더블 스택 기술의 핵심임. 상하부가 바르게 정렬되지 않으면 상하부 간 전류 흐름이 원활하지 않게 되며 열화 현상도 발생해 수율과 성능·신뢰성이 감소하게 됨.

 

SK하이닉스는 2017년 72단 제품부터 적용해온 더블 스택 기술을 이번 176단 제품에도 적용했으며 그간의 노하우를 기반으로 공정 상 정렬 불일치(misalignment)를 실시간으로 파악하고 구멍의 위치와 크기를 자동으로 보정해주는 기술을 고도화 함.

 

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권지영 기자 eileenkwon@inthenews.co.kr

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삼성전자, ‘AI 포럼 2025’ 개최…글로벌 석학과 미래 AI 전략 논의

삼성전자, ‘AI 포럼 2025’ 개최…글로벌 석학과 미래 AI 전략 논의

2025.09.15 13:55:11

인더뉴스 이종현 기자ㅣ삼성전자[005930]가 15일부터 16일까지 양일간 '삼성 AI 포럼 2025'를 개최한다고 15일 밝혔습니다. 올해로 9회째를 맞는 '삼성 AI 포럼'은 매년 학계와 업계 전문가들이 한자리에 모여 AI 분야의 최신 연구 성과를 공유하고, 향후 연구 방향을 모색하는 기술 교류의 장입니다. 이번 포럼에는 ▲딥러닝 분야의 세계적 석학인 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수 ▲언어모델과 AI 에이전트 연구의 권위자인 조셉 곤잘레스 UC 버클리 교수 등 글로벌 AI 전문가들이 기조 강연에 나섭니다. 전영현 삼성전자 대표이사 부회장은 개회사를 통해 "삼성전자는 다양한 업무영역에 AI 기술을 적용해 언제 어디서나 쉽고 빠르게 AI를 활용할 수 있는 기반 기술을 개발하고 있다"라며 "올해 삼성 AI 포럼은 산업계와 학계를 대표하는 전문가들을 모시고 AI가 사회와 산업을 어떻게 변화시키는지 논의하고 함께 지혜를 나누는 의미 있는 시간이 될 것"이라고 말했습니다. 삼성전자 DS부문이 주관하는 1일차 포럼은 경기도 용인에 위치한 삼성전자 The UniverSE에서 진행됐습니다. 이날 포럼에는 사전 초청자 200여명이 참석해 '반도체 산업의 버티컬 AI 전략과 비전'을 주제로 논의했습니다. 기조 강연에 나선 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수는 기존 AI 모델에서 발생할 수 있는 '인간 통제 회피', '악의적 사용' 등 잠재적 위험 요소를 설명하고 안전장치 역할을 할 새로운 모델 '과학자 AI'를 소개했습니다. 그는 "과학자 AI 모델은 인간을 모방하거나 기쁘게 하려는 의도 없이 검증된 사실과 데이터를 근거로 정직한 답변을 제공한다"라며 "안전성과 과학적 발견의 가속화 측면에서 과학자 AI 기술이 중요하다"라고 강조했습니다. 반도체 설계 자동화 회사인 지멘스 EDA의 아밋 굽타 부사장은 'AI 기반 전자 설계의 미래'를 주제로 강연을 진행했습니다. 그는 "반도체 전자 설계 자동화 도구에 AI를 통합하는 것이 무엇보다 중요하다"라며 "특히 AI의 잠재력을 완전하게 활용하기 위해서는 전체 워크플로우에서 작동하는 엔드투엔드(End-to-End) 시스템이 필요하다"라고 설명했습니다. 송용호 삼성전자 DS부문 AI센터장 부사장과 강석형 포항공대(POSTECH) 교수, 문일철 한국과학기술원(KAIST) 교수가 진행한 기술 세션에서는 반도체 설계 및 제조 분야의 최신 AI 응용 연구 성과와 미래 전망이 논의됐습니다. 송 부사장은 "AI는 칩 설계나 소프트웨어 개발에 필수적인 도구가 됐으며 제조 분야에서도 제조 복잡성의 기술적 한계를 극복하는 데 AI가 크게 기여할 것"이라고 강조했습니다. 한편 이날 진행된 '삼성 AI 연구자상' 시상에는 ▲니콜라스 파프르노 캐나다 토론토대 교수 ▲로즈 유 UC 샌디에이고 교수 ▲르렐 핀토 뉴욕대 교수 등 3명이 선정됐으며 수상자들의 현장 강연도 진행됐습니다. 16일에 진행하는 2일차 포럼은 삼성전자 DX부문이 주관하며 '생성형 AI를 넘어, 에이전틱 AI로'를 주제로 온라인 운영됩니다. 전경훈 삼성전자 DX부문 최고기술책임자(CTO) 겸 삼성리서치장 사장은 "생성형 AI는 이미 일상과 산업 전반에서 필수 도구로 자리 잡았다"라며 "삼성전자는 본격화되는 에이전틱 AI 시대에 맞춰 사용자에게 실질적으로 도움이 되는 AI 기술을 준비할 것"이라고 말했습니다. 둘째 날 기조 강연에는 ▲언어모델과 AI 에이전트 연구의 권위자인 조셉 곤잘레스 UC 버클리 교수 ▲AI의 자율적 계획 수립과 의사결정 분야 전문가 수바라오 캄밤파티 애리조나 주립대 교수 ▲확산 방식 언어모델(DLM) 기술을 공개한 스타트업 인셉션의 공동창립자 겸 스탠퍼드대 교수 스테파노 에르몬 등이 나섭니다. UC 버클리 곤잘레스 교수는 거대언어모델(LLM) 기반의 에이전트 능력 고도화 연구 사례를 발표합니다. 또 사용자와 에이전트 간 상호작용 사이에 발생하는 공백 시간을 활용해 에이전트가 추론·학습·계획을 수행하는 '슬립타임 컴퓨트' 패러다임도 소개합니다. 캄밤파티 애리조나 주립대 교수는 기존 거대언어모델의 한계를 보완하기 위한 '대규모 추론 모델(LRM)' 연구 결과를 공유합니다. 그는 언어 모델에서 해결돼야 할 주요 과제로 ▲정확성 보장 ▲상황 적응형 계산 ▲중간 추론 해석 제공 등을 제시할 예정입니다. 에르몬 스탠퍼드대 교수는 이미지·영상·오디오 생성에 활용되던 확산 모델을 언어에 적용한 '확산 언어 모델(DLM)'을 발표합니다. 이 기술은 순차적 텍스트 생성 방식의 한계를 극복하고 보다 효율적인 언어 모델의 패러다임을 제시할 전망입니다. 기술 세션에서는 삼성리서치 연구원들이 ▲카메라 색온도 자동 조절 AI 기술 ▲지식 증류를 활용한 효율적인 거대언어모델 학습 기법과 적용 사례 ▲스마트폰, TV 등 전자제품에 거대언어모델을 탑재하기 위한 온디바이스 기술 ▲실제 목소리로 더빙 음성을 자동 생성하는 AI 기술 등 최신 연구개발 성과를 공유합니다. 또 ▲멀티 에이전트 시스템으로 다양한 보고서를 분석하고 자동 생성하는 '딥 다이브' 기술 ▲다양한 형식의 문서를 거대언어모델이 이해할 수 있는 구조로 자동 변환시켜 주는 '문서 AI' 기술 ▲제품에 탑재되는 생성형 AI 모델들의 개발 주기를 단축하는 '온디바이스 AI 스튜디오' 등 사내 생산성 향상을 위한 기술과 적용 사례도 공개됩니다. 2일차 '삼성 AI 포럼 2025'는 삼성전자 개발자 유튜브 채널에서 시청 가능합니다.




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