딥시크, AI 추론 강화 위한 메모리 혁신 제안

중국 AI 스타트업 딥시크가 AI 추론 알고리즘 강화를 위한 메모리 혁신을 제안하며 반도체 시장에 주목을 받고 있다. 딥시크는 차세대 메모리 기술인 '근접 메모리 컴퓨팅(PNM)'을 강조하며, 데이터 이동 효율성을 높여 AI 모델 성능을 향상시킬 수 있는 해결책을 제시했다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 반도체 기업들은 이러한 기술적 동향에 따라 차세대 메모리 개발 경쟁을 가속화해야 할 것으로 예상된다.

딥시크 (DeepSeek) 기술보고서가 메모리 반도체 혁신 가능성을 제기하고 있다. 딥시크 는 '훈련'보다 '추론'에 중점을 둔 AI 모델 트렌드에 따라, 연산 효율성을 높이는 메모리 반도체 의 필요성을 대두했다. 딥시크 가 공개한 ' 딥시크 -V3'의 기술보고서에서, 고대역폭 메모리 (HBM) 등을 활용한 하드웨어 설계 제안을 담고 있다. 딥시크 는 프로세서의 데이터 이동으로 인한 연산 효율성 저하를 지적하며, HBM 근처에 연산 로직을 배치하는 '근접 메모리 컴퓨팅(near-memory computing)' 방식을 제안했다. 딥시크 의 기술보고서는 PNM(PNM)과 PIM ( PIM )과 같은 차세대 메모리 기술의 중요성을 강조하며, CPU, GPU, DRAM 간 데이터 이동 속도를 높이는 것이 AI 모델의 효율성과 전력 소비에 큰 영향을 미친다는 점을 명시했다.

저전력·저비용·고효율 성능을 갖춘 차세대 메모리 개발 경쟁이 가속화되고 있으며, 삼성전자와 SK하이닉스도 이 경쟁에 참여해야 하는 상황이다. 하지만 PIM의 상용화는 발열 문제 해결 등 기술적 과제를 안고 있으며, 현재는 패키징 기술을 통해 데이터 이동 효율성을 높이는 방안이 주로 활용되고 있다. TSMC의 첨단 패키징 기술(CoWoS)처럼 CPU, GPU, HBM 등을 단일 기판에 조밀하게 집적하여 데이터 전송 속도를 높이는 방식이다. 딥시크의 기술보고서는 AI 반도체의 발전 방향을 제시하며 메모리와 비메모리 경계를 허물 수 있는 새로운 시장 동향을 만들어낼 것으로 예상된다. 국내 기업들은 딥시크의 기술보고서를 계기로 차세대 메모리 개발 및 상용화를 가속화하여 시장 선점을 위한 노력을 기울여야 할 것이다

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딥시크 AI 메모리 반도체 혁신 추론 근접 메모리 컴퓨팅 PIM

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