SK하이닉스, SOCAMM2 192GB 본격 양산 개시(2026.04.20)

2026.04.20

SK하이닉스, SOCAMM2 192GB 본격 양산 개시, ‘AI 서버 메모리 성능의 새로운 기준 수립’ – SK hynix Newsroom

· 엔비디아 ‘베라 루빈’ 플랫폼에 최적화된 192GB 대용량 제품 본격 양산
· 최신 1c 나노 공정 기반 고집적 D램 탑재해 전력 효율 극대화
· “엔비디아와 긴밀한 협력을 통해 AI 인프라의 병목 현상을 해결하고, 최적의 성능 제공”

 

 

SK하이닉스가 10나노급 6세대(1c) LPDDR5X 저전력 D램 기반 차세대 메모리 모듈 규격인

SOCAMM2 192GB(기가바이트) 제품을 본격 양산한다고 20일 밝혔다.

 

SOCAMM2*는 주로 스마트폰 등 모바일 제품에 사용되던 저전력 메모리를 서버 환경에 맞게 변형한 모듈로

차세대 AI 서버 등에 주력으로 활용된다.

* SOCAMM2(Small Outline Compression Attached Memory Module2): 저전력 D램인 LPDDR 기반의 AI 서버 특화 메모리 모듈로 얇은 두께와 높은 확장성을 갖춘 AI 서버용 메모리 모듈, 압착식 커넥터를 통해 신호 무결성을 높이고 모듈 교체가 용이한 장점이 있음.

 

SK하이닉스는 “1c 나노 공정을 적용한 SOCAMM2 제품은 기존 RDIMM* 대비 2배 이상의 대역폭과 75% 이상 개선된 에너지 효율을 실현해 고성능 AI 연산에 최적화된 설루션”이라고 강조했다.

* RDIMM(Registered Dual In-line Memory Module): 메모리 모듈 내에 메모리 컨트롤러와 D램 칩 사이에 주소, 명령 신호를 중계해주는 레지스터(Register) 또는 버퍼(Buffer) 칩을 추가한 서버/워크스테이션용 D램 모듈.

 

특히, 이번 SOCAMM2 제품이 엔비디아의 베라 루빈(Vera Rubin)*에 최적화되어 설계됐다고 밝혔다.

* 엔비디아 베라 루빈 소개 페이지: (https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/rubin/)

 

이어, 수천 억 개의 파라미터를 보유한 초거대 AI 모델의 학습과 추론 과정에서 발생하는 메모리 병목 현상*을 근본적으로 해소함으로써 전체 시스템의 처리 속도를 비약적으로 높이는 데 기여할 것으로 SK하이닉스는 기대하고 있다.

* 병목 현상(Bottleneck): 시스템의 전체 성능이 특정 부품의 처리 속도 한계로 인해 저하되는 현상. AI 연산 시 GPU 연산 속도 대비 메모리 데이터 공급이 지연될 경우 발생함

 

회사는 “AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 본격 전환되면서, 거대언어모델을 저전력으로 구동할 수 있는 SOCAMM2가 차세대 메모리 설루션으로 주목받고 있다”며, “글로벌 CSP(Cloud Service Provider) 고객 수요에 발맞춰 양산 체제를 조기 안정화했다”고 덧붙였다.

 

SK하이닉스 김주선 AI Infra 사장(CMO, Chief Marketing Officer)은 “SOCAMM2 192GB 제품 공급으로 AI 메모리 성능의 새로운 기준을 세웠다”며, “글로벌 AI 고객과 긴밀한 협력을 바탕으로 고객이 가장 신뢰하는 AI 메모리 설루션 기업으로 자리매김하겠다”고 말했다.

 

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2026.01.05

NVIDIA Kicks Off the Next Generation of AI With Rubin — Six New Chips, One Incredible AI Supercomputer | NVIDIA Newsroom

 

NVIDIA 의 Vera CPU, Rubin GPU, NVLink 6 스위치, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU, 그리고 Spectrum-6 이더넷 스위치 전반에 걸친 극단적인 통합 설계(Extreme Codesign) 를 통해, AI 모델 학습 시간을 획기적으로 단축하고 추론 과정에서의 토큰 생성 비용을 크게 낮출 수 있다.

 

루빈(Rubin) 플랫폼은 하드웨어와 소프트웨어를 극단적으로 통합 설계(co-design)해, 기존 NVIDIA 블랙웰(Blackwell) 플랫폼 대비 추론 토큰 비용을 최대 10분의 1 수준으로 낮추고, MoE(혼합 전문가 모델) 학습에 필요한 GPU 수를 4분의 1 수준까지 줄일 수 있는 성능을 제공한다.

 

또한 NVIDIA Spectrum-X 이더넷 포토닉스 스위치 시스템은 전력 효율과 가동 시간(uptime)을 최대 5배까지 개선한다.

 

새롭게 공개된 NVIDIA Inference Context Memory Storage Platform은 NVIDIA BlueField-4 스토리지 프로세서를 기반으로, 에이전틱 AI(Agentic AI)의 추론 처리 속도를 가속하는 데 초점을 맞추고 있다.

 

한편 Microsoft 는 차세대 AI 인프라인 ‘페어워터(Fairwater) AI 슈퍼팩토리’를 구축 중이며, 여기에 NVIDIA Vera Rubin NVL72 랙 스케일 시스템을 적용해 수십만 개 규모의 Vera Rubin 슈퍼칩으로 확장할 계획이다.

 

CoreWeave 는 NVIDIA Rubin 플랫폼을 가장 먼저 제공하는 기업 중 하나로,

자체 운영 플랫폼인 Mission Control을 통해 높은 유연성과 성능을 제공할 예정이다.

 

또한 Red Hat 과의 협력도 확대되어, Red Hat Enterprise Linux, Red Hat OpenShift,

Red Hat AI를 기반으로 Rubin 플랫폼에 최적화된 완전한 AI 소프트웨어 스택을 제공하게 된다.

 

NVIDIA 는 오늘 Rubin(루빈) 플랫폼을 공개하며 차세대 AI 시대의 시작을 알렸다. 이 플랫폼은 6개의 신규 칩으로 구성되어 하나의 강력한 AI 슈퍼컴퓨터를 구현하도록 설계됐다. Rubin은 세계 최대 규모이자 가장 진보된 AI 시스템을 더 낮은 비용으로 구축·배포·보안까지 가능하게 하며, AI의 대중화를 가속화하는 새로운 기준을 제시한다.

 

Rubin 플랫폼은 NVIDIA Vera CPU, NVIDIA Rubin GPU, NVIDIA NVLink 6 스위치, NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC, NVIDIA BlueField-4 DPU, NVIDIA Spectrum-6 이더넷 스위치 등 6개 칩 전반에 걸친 극단적인 통합 설계(Extreme Codesign)를 통해, AI 모델 학습 시간을 크게 줄이고 추론 토큰 비용을 획기적으로 낮춘다.

 

엔비디아의 창업자이자 CEO인 Jensen Huang 은 “학습과 추론 모두에서 AI 컴퓨팅 수요가 폭발적으로 증가하는 지금, Rubin은 정확히 필요한 시점에 등장했다”며 “매년 새로운 세대의 AI 슈퍼컴퓨터를 선보이는 전략과 6개 칩에 걸친 극단적인 통합 설계를 통해 Rubin은 AI의 다음 단계로 도약하는 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다.

 

Rubin이라는 이름은 인류의 우주 이해를 바꾼 업적으로 유명한 미국 천문학자 Vera Florence Cooper Rubin 에서 따왔다. 이 플랫폼은 NVIDIA Vera Rubin NVL72 랙 스케일 솔루션과 NVIDIA HGX Rubin NVL8 시스템을 포함한다.

 

Rubin 플랫폼은 다섯 가지 핵심 혁신을 도입했다. 여기에는 최신 세대의 NVIDIA NVLink 인터커넥트 기술, Transformer Engine, Confidential Computing, RAS Engine, 그리고 NVIDIA Vera CPU가 포함된다.

 

이러한 기술들은 에이전틱 AI, 고급 추론, 대규모 혼합 전문가(MoE) 모델 추론을 가속화하며, 기존 NVIDIA Blackwell 플랫폼 대비 토큰당 비용을 최대 10분의 1 수준까지 낮춘다.

 

또한 Rubin은 이전 세대 대비 MoE 모델 학습에 필요한 GPU 수를 4분의 1 수준으로 줄이면서 AI 도입 속도를 더욱 끌어올린다.