Only Edaily SK하닉, AI 메모리 연구서 '딥시크 제안 기법' 시뮬레이션

[이데일리 송재민 기자] SK하이닉스(000660)가 인공지능(AI) 반도체 성능을 높이기 위한 맞춤형 메모리 구조 연구 과정에서 중국 AI 기업 ‘딥시크’(DeepSeek)가 제시한 효율화 아이디어를 참고해 내부 시뮬레이션을 진행한 것으로 확인됐다. 딥시크의 기술 분석 내용을 토대로 메모리 구조 설계 실험에 대입해본 것이다.

(사진=SK하이닉스)

15일 업계에 따르면 SK하이닉스는 AI 학습·추론 환경 변화에 대응하기 위해 메모리 병목 현상을 완화할 수 있는 다양한 구조적 아이디어를 검토하고 있다. 생성형 AI 서비스가 빠르게 확산하면서 연산 성능 못지않게 메모리 용량과 데이터 처리 속도가 전체 성능을 좌우하는 비중이 커지고 있어서다.

특히 AI 추론 단계에서는 문장이 길어질수록 저장해야 할 데이터가 급격히 늘어나지만, 연산 과정은 순차적으로 진행되는 특성상 그래픽처리장치(GPU)의 병렬 처리 강점을 충분히 활용하기 어렵다는 지적이 나온다. 이로 인해 계산 능력보다 메모리 자원이 먼저 한계에 도달하는 현상이 업계 전반의 공통 고민으로 급부상했다.

SK하이닉스는 이러한 구조적 제약을 완화하기 위해 메모리 자체의 역할을 확장하는 방향의 연구를 병행 중이다. 단순히 용량을 늘리는 방식이 아니라, 데이터 이동과 저장 구조를 최적화해 연산 효율을 끌어올리는 접근이다. 이 과정에서 딥시크가 제안한 연산량 축소 아이디어 역시 여러 검토 대상 가운데 하나로 시뮬레이션을 통해 효과를 점검한 것으로 알려졌다.

업계에서는 이를 두고 특정 기업의 기술을 채택했다기보다는, 글로벌 AI 생태계 전반에서 논의되는 다양한 아이디어를 폭넓게 검증하는 연구 흐름의 일환으로 해석하고 있다. 초거대 AI 모델 확산으로 메모리 설계의 중요성이 커진 만큼, 메모리 기업들이 구조 설계 단계부터 보다 적극적으로 성능 개선 여지를 탐색하고 있다는 의미다.

AI 반도체 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 무게중심을 옮기면서, 국내 메모리 산업 전반은 고도화·맞춤형 전략으로 빠르게 재편되고 있다. SK하이닉스 역시 고객 요구에 맞춘 메모리 구조 개발과 시뮬레이션 기반 연구를 강화하며 차세대 AI 반도체 환경 변화에 대비하고 있다.

SK하이닉스 관계자는 “메모리 구동 특성을 점검하는 시뮬레이션 과정에서 다양한 아이디어를 폭넓게 테스트하고 있다”며 “공개적으로 제시된 여러 접근법 가운데 하나로 딥시크가 언급한 방식으 적용해 본 것”이라고 설명했다. 그러면서 “일부 시뮬레이션에서는 의미 있는 결과도 확인됐지만, 어디까지나 내부 연구 차원의 검증”이라고 덧붙였다.