NVIDIA와 SK하이닉스, AI 팩토리용 메모리 고도화 위해 장기 기술 파트너십 체결하다

이번 협력은 NVIDIA의 AI 인프라 로드맵을 기반으로 차세대 메모리 공동 개발을 지원하고 가속화되는 전 세계 AI 팩토리 구축에 대한 수요를 뒷받침합니다.
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NVIDIA와 SK하이닉스, AI 팩토리용 메모리 고도화 위해 장기 기술 파트너십 체결하다

전 세계 AI 팩토리 구축 확대를 위해 SK하이닉스(SK hynix)와 장기 기술 파트너십을 체결했습니다. 이는 차세대 메모리 발전과 반도체 설계 및 제조 가속화를 위한 협력인데요. 세계에서 가장 진보한 AI 컴퓨팅 플랫폼 중 일부를 뒷받침해 온 양사의 수년간 긴밀한 공동 엔지니어링 협력을 기반으로 합니다.

NVIDIA 젠슨 황 CEO는 “AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며, 그 성능을 발휘하기 위해서는 첨단 메모리가 필수적입니다. SK하이닉스는 NVIDIA의 특별한 파트너로, NVIDIA AI 컴퓨팅 플랫폼을 위한 첨단 메모리 기술을 제공하는 데 핵심적인 역할을 해왔습니다. 저희는 AI 팩토리를 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고, 최첨단 모델 훈련부터 에이전틱 AI, 피지컬 AI에 이르기까지 전 세계적으로 가속되고 있는 AI 인프라 확장을 지원할 것”이라고 말했습니다.

최태원 SK그룹 회장은 “SK하이닉스와 NVIDIA는 수년간 이를 위한 기반을 다져왔으며, 이번 파트너십은 양사 협력의 깊이를 보여주는 결과입니다. 저희는 AI 팩토리를 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고 있으며, 반도체 설계와 제조 전반에 AI를 적용하고 있습니다. 이러한 노력은 미래 AI 인프라의 방향을 결정하는 중요한 기반이 될 것입니다”라고 말했습니다.

이번 장기 파트너십은 첨단 메모리의 장기 개발 주기에 대응하고, 안정적인 메모리 공급을 지원하기 위해 마련됐습니다. 전 세계적으로 AI 팩토리 구축이 확대됨에 따라, 이번 전략적 협력은 NVIDIA의 인프라 로드맵과 전 세계 AI 인프라의 확장 추세에 맞춰 메모리 공급이 이뤄질 수 있도록 지원할 예정입니다. SK하이닉스는 NVIDIA가 지원하는 AI 인프라, 개인용 AI, 피지컬 AI를 새로운 시장으로 확장하고, NVIDIA Vera Rubin AI 슈퍼컴퓨터, NVIDIA Vera CPU, NVIDIA RTX SparkTM PC, NVIDIA Jetson ThorTM 로보틱스 컴퓨팅 플랫폼을 위한 메모리를 공동 개발할 예정입니다.

기술 CAD와 반도체 시뮬레이션 가속화

SK하이닉스는 NVIDIA CUDA-XTM 라이브러리와 AI를 기반으로, TCAD(technology computer-aided design)와 컴퓨테이셔널 리소그래피 워크플로우를 포함한 반도체 시뮬레이션 속도를 향상시키고 있습니다.

또한 SK하이닉스는 CUDA-X와 NVIDIA PhysicsNeMoTM 프레임워크를 활용해 사내 시뮬레이션 코드와 AI 기반 물리 워크플로우 전반의 핵심 워크로드를 가속화하고 있죠.

이번 협력은 이러한 도구를 반도체 전자설계자동화(electronic design automation, EDA)와 시뮬레이션 생태계로 확장함으로써, 반도체 제조사, NVIDIA, EDA 소프트웨어 공급업체 간의 3자 협력을 위한 기반을 마련합니다.

자율 제조를 위한 팹 디지털 트윈 고도화

SK하이닉스는 자율 팹 운영의 기반이 될 팹 디지털 트윈을 개발하고 있습니다. 관련 팀은 복잡한 반도체 제조 환경을 시각화, 시뮬레이션, 최적화하기 위한 3D 팹 환경을 구축하기 위해 장면 최적화 기술과 NVIDIA Omniverse 라이브러리, OpenUSD 파이프라인을 활용할 수 있는데요.

이러한 디지털 트윈은 NVIDIA cuOptTM 오픈소스 GPU 가속 의사결정 최적화 엔진과 NVIDIA Metropolis 플랫폼을 활용해 자율이동로봇(autonomous mobile robots, AMR)과 기타 팹 자산의 이동을 포함한 운영 최적화를 지원할 수 있습니다.

또한 NVIDIA와 SK하이닉스는 디지털 트윈을 기존 레거시 소프트웨어 및 에이전틱 AI 워크플로우와 연동하는 방안을 모색하고 있는데요. 이를 통해 AI 시스템이 팹 데이터를 기반으로 추론하고, 작업을 자동화하며, 제조 의사결정을 개선할 수 있도록 지원할 계획입니다.