삼성전자가 올해 하반기 중으로 QLC(Quad Level Cell, 4비트셀) 기반 낸드플래시 제품을 빠르게 개발해 인공지능(AI)용 고용량 스토리지 시장에 적극 대응하겠다고 밝혔다.
현재웅 삼성전자 상품기획실 상무는 21일 자사 뉴스룸에 공개된 인터뷰를 통해 "AI용 고용량 스토리지 서버에 대한 관심이 높아지고 있다"며 이같이 말했다.
AI 시대에는 초고속 병렬 연산을 지원하는 고대역폭메모리(HBM) 외에도 다양한 메모리 솔루션이 요구된다.
특히 언어 모델 데이터 학습을 위해 대규모 데이터를 담을 공간이 필요하며, 추론 단계에서 알고리즘이 빠르게 동작하기 위한 고성능 스토리지가 필수다.
현 상무는 "AI용 데이터센터 전력 비용에 제한이 있어 단일 스토리지 서버당 고용량 메모리가 필요하다"며 "체크포인트(모델 학습 과정 중 현재 상태를 저장하는 특정 지점) 유지 중요성과 멀티모달 AI 모델 확산으로 고성능 스토리지 수요도 늘고 있다"고 설명했다.
또 "향후 생성형 AI를 넘어 스스로 학습하는 머신의 데이터를 처리할 더 많은 스토리지 공간이 필요할 것"이라며 "따라서 중장기 관점에서 낸드 시장은 견조한 흐름을 보일 것"이라고 내다봤다.
그러면서 "삼성전자는 AI 서버용 제품을 중심으로 포트폴리오 구성을 강화하고 있다"며 "중장기적으로는 온디바이스 AI, 오토용 제품, 엣지 디바이스 등 차세대 응용 제품의 포트폴리오를 확대해가고 있다"고 말했다.
한편 삼성전자는 지난달 업계 최초로 1Tb TLC(Triple Level Cell) 9세대 V낸드 양산을 시작하며 낸드 시장 지배력을 공고히 했다. 9세대 V낸드는 업계 최소 크기 셀과 최소 몰드(셀을 동작시키는 층) 두께가 구현돼 이전 세대보다 약 1.5배 높은 비트 밀도를 갖췄다.
현재웅 삼성전자 상품기획실 상무는 21일 자사 뉴스룸에 공개된 인터뷰를 통해 "AI용 고용량 스토리지 서버에 대한 관심이 높아지고 있다"며 이같이 말했다.
AI 시대에는 초고속 병렬 연산을 지원하는 고대역폭메모리(HBM) 외에도 다양한 메모리 솔루션이 요구된다.
특히 언어 모델 데이터 학습을 위해 대규모 데이터를 담을 공간이 필요하며, 추론 단계에서 알고리즘이 빠르게 동작하기 위한 고성능 스토리지가 필수다.
또 "향후 생성형 AI를 넘어 스스로 학습하는 머신의 데이터를 처리할 더 많은 스토리지 공간이 필요할 것"이라며 "따라서 중장기 관점에서 낸드 시장은 견조한 흐름을 보일 것"이라고 내다봤다.
그러면서 "삼성전자는 AI 서버용 제품을 중심으로 포트폴리오 구성을 강화하고 있다"며 "중장기적으로는 온디바이스 AI, 오토용 제품, 엣지 디바이스 등 차세대 응용 제품의 포트폴리오를 확대해가고 있다"고 말했다.
한편 삼성전자는 지난달 업계 최초로 1Tb TLC(Triple Level Cell) 9세대 V낸드 양산을 시작하며 낸드 시장 지배력을 공고히 했다. 9세대 V낸드는 업계 최소 크기 셀과 최소 몰드(셀을 동작시키는 층) 두께가 구현돼 이전 세대보다 약 1.5배 높은 비트 밀도를 갖췄다.