【 청년일보 】 HBM(High Bandwidth Memory)은 고대역폭 메모리로 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 만든 고성능 메모리이다. 일반 D램에 비해 HBM은 여러 층의 메모리 칩을 아파트처럼 위로 쌓고, 칩 사이를 아주 많은 통로로 연결한다. 이를 통해 한 번에 훨씬 많은 데이터를 빠르게 주고받을 수 있다.

생성형 AI를 통한 학습과 실행이 일상생활에서도 전반적으로 유용하게 이용되면서 생성형 AI의 학습과 실행에는 방대한 데이터가 사용된다. HBM은 이 데이터를 AI 연산장치에 빠르게 전달해 전체 시스템의 성능을 높이는 핵심 메모리 기술이다.

◆ HBM 경쟁력의 원천

반도체 생산량을 늘리기 위해 반드시 공장을 새로 짓거나 장비를 추가해야하는 것은 아니다. SK하이닉스는 체계적인 공정 분석을 통해 병목 구간을 해소하고, 추가 자원 투입 없이 생산량을 확대했다. 또한 원격 생산 제어 시스템을 활용해 공정·장비·전산·운영상의 제약 요소 66건을 도출하고 개선했다. 최근 증가하는 HBM의 수요에 대응하기 위한 제조 프로세스 자동화의 추진도 이를 기반으로 한다.

즉, 이러한 사례는 HBM의 경쟁력이 장비의 수량보다는 공정의 전반적인 흐름에서 나온다는 것을 보여준다. 반도체 경쟁력은 미세공정 기술만으로 결정되지 않는다. 복잡한 생산 과정에서 대기와 낭비를 줄이고, 한정된 장비와 인력을 효율적으로 배분하는 산업공학적 역량을 통해 공정을 최적화하는 것이 반도체 생산량을 결정하는 중요한 요인이 될 것이다.

◆ 안정적인 수율 상승을 위한 '적층공정'

일반 D램에 비해 성능이 월등하게 좋아진 HBM이라고 한들 극복해야할 문제는 당연시 존재한다. HBM은 여러 개의 D램을 쌓고 TSV라는 수직 통로로 연결하기에 적층 수가 증가할수록 접합과 검사 과정이 복잡해진다. 그리고 이에 따라 작은 결함도 완제품의 품질에 영향을 줄 가능성이 커진다.

따라서 각 공정의 불량 원인을 미리 찾아내고, 양품 생산 비율인 수율을 안정적으로 높이는 것이 중요하다. 수율을 높이기 위해선 HBM의 전력 효율을 개선하고 첨단 패키징 방식을 통한 공정의 처리속도를 향상시키는 등 산업공학적인 관리가 필요하다.

◆ AI 반도체의 방향

AI 반도체 경쟁이 치열해질수록 HBM의 성능 향상과 함께 생산성·품질·비용·납기를 동시에 관리하는 능력이 더욱 중요해질 전망이다. 미래 반도체 산업을 이끌 청년 인재에게도 공정 지식뿐 아니라 데이터 분석, 시스템 최적화, 문제해결 역량이 요구된다. 첨단 HBM을 실제 제품으로 완성하는 생산라인의 숨은 톱니바퀴에는 산업공학이 있다.
 

【 청년서포터즈 9기 문선웅 】