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프라임마스·마이크론, 100TB CXL 메모리 실증 나선다

유지율 리포터 작성: 유지율 리포터
2026년 08월 21일 14시 09분
Reading Time: 1 min read
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Home AI 모델·연구
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국내 팹리스 프라임마스가 마이크론과 한 서버 랙에서 100TB가 넘는 CXL 풀드 메모리를 구현해 미국 에너지부 지원 아바코 프로젝트에서 검증한다. 아바코는 퍼시픽 노스웨스트 국립연구소가 주도하는 AI·고성능컴퓨팅 연구 사업이다. 여러 CPU와 GPU가 큰 메모리 풀을 함께 쓰도록 구성해, 각 가속기에 붙은 로컬 메모리의 용량 한계를 줄이는 것이 목표다.

프라임마스는 9월 마이크론에 CXL 애드인카드(AIC)를 보내 시스템 테스트와 벤치마크를 진행할 계획이라고 밝혔다. CXL은 프로세서와 메모리 확장 장치를 연결하면서 캐시 일관성을 유지하는 인터페이스다. 대규모 AI 추론에서는 KV 캐시가 커질수록 GPU의 고대역폭 메모리만으로 감당하기 어려워진다. 풀드 메모리는 자주 쓰는 데이터는 가속기 가까이에 두고, 큰 용량이 필요한 데이터를 외부 DRAM 계층에 배치하는 선택지를 제공한다.

여러 규격의 메모리 모듈
사진: Blake Patterson, CC BY 2.0

제품 로드맵은 서버 한 대의 용량을 늘리는 AIC, 랙 단위 메모리 장치인 JBOM, 외부 CXL 스위치 없이 여러 호스트가 메모리를 공유하는 SLiM으로 이어진다. 회사는 AIC와 JBOM을 올해 양산하고 SLiM은 내년 양산할 계획이다. 프라임마스 공식 기술 소개도 256GB 직접 연결 모듈부터 수백 TB급 JBOM까지 확장하는 구조를 제시한다. 다만 2억달러 매출 목표와 양산 일정은 회사 전망이므로 실제 고객 검증과 공급 실적을 따로 확인해야 한다.

제품 구성 범위 회사 계획
AIC 단일 서버 메모리 확장 2026년 양산
JBOM 랙 단위 대용량 메모리 2026년 양산
SLiM 스위치 없는 다중 호스트 공유 2027년 양산 목표

아바코 실증에서 봐야 할 수치는 용량 자체보다 지연시간, 대역폭, 장애 격리, 여러 호스트가 동시에 접근할 때의 성능이다. CXL 메모리가 HBM을 대체하는 구조는 아니며 두 계층을 어떻게 나눠 쓰느냐가 비용과 속도를 결정한다. 100TB 구성이 실제 AI·HPC 작업에서 안정적으로 작동하고 소프트웨어가 데이터를 적절히 배치할 수 있는지가 상용화의 첫 시험대다.

저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지

Tags: CXL 메모리마이크론아바코 프로젝트프라임마스
유지율 리포터

유지율 리포터

안녕하세요, 유지율 리포터입니다. arXiv와 학회에서 쏟아지는 AI 연구를 살펴, 논문 속 성과를 과장 없이 우리말로 풀어 드립니다. 사실관계는 발행 전 편집인이 함께 확인합니다.

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