스마트폰 폼팩터가 폴더블 기기로 빠르게 진화하면서 중요한 엔지니어링 역설이 발생했습니다. 사용자들은 데스크톱급 멀티태스킹과 즉각적인 온디바이스 AI 기능을 요구하지만, 물리적인 배터리 용량은 힌지 메커니즘과 얇은 본체로 인해 제약받습니다. 이처럼 열 관리가 매우 중요한 환경에서 SK하이닉스는 고성능 CPU 로직에만 적용되던 HKMG(High-K Metal Gate) 공정을 모바일 메모리 영역에 성공적으로 적용함으로써 판도를 바꾸는 결정적인 역할을 해냈습니다. 이 회사의 LPDDR5X 및 LPDDR5T 솔루션에 적용된 아키텍처 혁신은 기존 DRAM의 고질적인 문제인 누설 전류를 획기적으로 줄여, 전력 소모가 심한 사용자들을 괴롭히는 "배터리 소모" 문제를 효과적으로 해결합니다. SK하이닉스는 실시간 AI 작업 부하 강도에 따라 전력 소비량을 동적으로 조절하는 가변 전압 제어(VVC) 기술을 결합하여 신경 처리 장치(NPU)가 최고 효율로 작동하는 데 필요한 열적 여유 공간을 확보합니다. 본 분석에서는 이러한 저전력 혁신 기술이 단순히 화면 사용 시간을 연장하는 것을 넘어 차세대 AI 기반 폴더블 기기의 핵심 하드웨어 요구 사항이 되는 방식을 살펴봅니다.p>
가변 전압 기술로 배터리 수명 연장
SK하이닉스가 전력 소모가 많은 폴더블 스마트폰의 배터리 수명을 연장하기 위한 전략의 기술적 핵심은 LPDDR5X 메모리 모듈에 적용된 고급 동적 전압 및 주파수 스케일링(DVFS) 메커니즘에 있습니다. 기존 메모리 아키텍처는 작업 부하 강도와 관계없이 고정된 전압 레일에서 작동했지만, SK 하이닉스의 가변 전압 기술은 애플리케이션 프로세서(AP)와 메모리의 전력 관리 집적 회로(PMIC) 간에 실시간 통신 루프를 구축합니다. 이를 통해 시스템은 코어 전압(VDD)과 I/O 전압(VDDQ)을 밀리볼트 단위로 세밀하게 조정하여 즉각적인 처리 요구에 맞춰 전력을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 정적인 웹 페이지를 스크롤 하거나 대형 내부 화면에서 전자책을 읽을 때, 메모리는 데이터를 유지하는 데 필요한 최소 임계값까지 작동 전압을 지능적으로 낮춰 "고성능" 회로를 효과적으로 절전 모드로 전환합니다. 이처럼 디지털 방식이 아닌 전기 방식으로 "기어 변속"을 할 수 있는 기능은 기기가 과도한 전압 공급으로 단 밀리와트의 에너지도 낭비하지 않도록 보장하며, 대형 화면 기기의 하루 종일 배터리 수명을 저해하는 주요 원인인 "대기 전력 소모" 문제를 해결합니다. 가변 전압 제어를 우선시해야 하는 공학적 근거는 반도체 전력 소비의 기본 물리적 원리에 있습니다. 이는 $P = CV^2f$ 공식(여기서 P는 전력, C는 정전 용량, V는 전압, f는 주파수)으로 설명됩니다. 주파수($f$)를 낮추면 전력 사용량이 선형적으로 감소하는 반면, 전압($V$)을 낮추면 전압 항이 제곱되므로 전력 사용량이 지수적으로 감소합니다. SK하이닉스 엔지니어들은 이러한 물리 법칙을 활용하여 LPDDR5X 회로를 설계함으로써 일반 DRAM에서는 고장이나 비트 오류가 발생하는 초저전압 상태에서도 안정적으로 작동하도록 했습니다. 휴대전화가 대기, 음악 재생, 백그라운드 동기화 등 "저부하" 상태인 90%의 시간 동안 동작 전압을 낮춤으로써, 메모리 모듈은 기기의 발열을 크게 줄였습니다. 이러한 발열 감소는 폴더블폰의 경우 순수한 전력 절감보다 훨씬 더 중요하다고 할 수 있습니다. 폴더블폰은 두꺼운 방열관을 설치할 물리적 공간이 부족하기 때문에 메모리를 시원하게 유지하면 인접한 배터리가 열에 노출되어 성능이 저하되는 것을 방지하여 배터리의 화학적 상태와 전체 용량을 장기간 유지할 수 있습니다. 게다가, 이 가변 전압 기술은 지속적인 부하보다는 순간적인 작업 부하가 특징인 "온디바이스 AI" 시대의 숨은 영웅입니다. 사용자가 실시간 번역이나 생성형 사진 편집과 같은 AI 기능을 활성화하면 신경 처리 장치(NPU)는 순간적으로 데이터 대역폭의 급증을 요구합니다. SK 하이닉스의 "고속 VDD 스위칭" 기술은 메모리 전압을 유휴 상태에서 나노초 단위로 최고 성능 수준까지 끌어올려 NPU에 공급한 다음, 추론 작업이 완료되는 순간 즉시 저전압 상태로 되돌릴 수 있도록 합니다. 이러한 빠른 과도 응답이 없다면 메모리는 다른 작업이 들어올 경우를 대비하여 항상 높은 전압을 유지해야 하므로 막대한 에너지 낭비가 발생합니다. 이처럼 정밀한 전압 시간 관리는 최신 하이브리드 자동차의 전기식 "시동-정지 시스템"과 유사한 역할을 하여 AI 기능의 높은 전력 소모가 연산이 필요한 정확한 순간에만 발생하도록 합니다. 따라서 사용자는 배터리 잔량이 급격히 떨어지는 것을 걱정하지 않고 차세대 인공지능을 경험할 수 있습니다.
모바일 최초 HKMG 프로세스 초저전력
모바일 DRAM에 HKMG(High-K Metal Gate) 공정을 도입한 것은 반도체 물리학에 있어 중요한 전환점이며, 과거 초소형 메모리 칩을 괴롭혀왔던 핵심적인 "누설 전류" 병목 현상을 해결합니다. 기존의 폴리실리콘/산질화규소(Poly-Si/SiON) 게이트 구조에서 엔지니어들은 물리적 한계에 직면했습니다. 성능 향상을 위해 절연층을 얇게 만들면 필연적으로 "양자 터널링" 현상이 발생하여 트랜지스터가 꺼져 있을 때도 전자가 장벽을 넘어 이동하면서 배터리를 조용히 소모하는 문제가 있었습니다. SK 하이닉스는 표준 이산화규소를 유전 상수 값이 훨씬 높은 "고유전율(High-K)" 소재, 일반적으로 하프늄 기반 화합물로 대체함으로써 이 문제를 해결했습니다. 이러한 소재 특성 덕분에 절연층을 물리적으로 더 두껍게 만들면서도(전자 터널링 방지) 전기적으로는 얇게 유지할 수 있습니다(고정전용량 유지로 빠른 스위칭 가능). SK 하이닉스는 여기에 폴리실리콘 대신 금속 게이트 전극을 결합하여 에너지 낭비를 초래하는 기생 저항 현상인 "폴리 공핍 효과"를 제거했습니다. 그 결과, 이전 세대 대비 누설 전류를 약 25% 줄인 모바일 메모리 칩이 탄생했으며, 이는 전력 소모가 많은 대형 화면을 탑재한 폴더블 폰의 대기 시간 연장으로 직결됩니다. 이 기술의 전략적 중요성은 "모바일 우선" 배포에 있습니다. 과거에는 최첨단 HKMG 공정이 제조상의 복잡성과 높은 비용 때문에 고성능 로직 칩(CPU/GPU)이나 서버급 DRAM에만 적용할 수 있었습니다. 하지만 SK하이닉스는 팬이 없는 스마트폰 섀시의 열 제약이 서버 랙보다 훨씬 심각하다는 점을 인식하고 LPDDR5X 및 LPDDR5T(터보) 라인업에 이 기술을 우선적으로 적용하는 과감한 엔지니어링 결정을 내렸습니다. 이러한 적용에는 "열 예산" 문제를 극복해야 하는데, 일반적인 HKMG 증착 공정은 종종 고온이 있어야 하며, 이는 DRAM 셀의 미세한 커패시터를 손상할 수 있습니다. SK 하이닉스는 메모리 셀의 데이터 보존 특성을 저하하지 않고 금속 게이트를 통합하는 독자적인 저온 증착 기술을 개발했습니다. 이 기술 혁신 덕분에 플래그십 스마트폰은 막대한 메모리 대역폭을 요구하는 "온디바이스 AI" 모델을 사용자의 손에서 위험할 정도로 뜨거워지지 않고 실행할 수 있게 되었으며, 이는 10년 동안 모바일 기기의 한계였던 "고성능"과 "고발열"의 악순환을 효과적으로 해소하는 것입니다.
온디바이스 AI 시대를 위한 맞춤형 솔루션
온디바이스 AI 시대의 가장 중요한 병목 현상은 처리 능력뿐만 아니라 대규모 언어 모델(LLM)을 스토리지에서 메모리로 로드하는 데 발생하는 지연 시간입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 SK 하이닉스는 기존 UFS 표준을 뛰어넘어 글로벌 운영체제(OS) 설계자들과 직접 공동 개발한 맞춤형 NAND 솔루션인 "ZUFS(Zoned Universal Flash Storage) 4.0"을 개척했습니다. 기존 스토리지 방식은 임시 캐시든 중요 시스템 파일이든 모든 데이터를 동등하게 취급하는 반면, ZUFS는 데이터의 특성과 사용 빈도에 따라 저장 공간을 논리적으로 구분된 "영역(Zone)"으로 나눕니다. 이러한 구분을 통해 스마트폰 운영체제는 자주 액세스 되는 AI 모델 가중치와 같은 "핫 데이터"를 특정 고속 영역에 그룹화하여 백그라운드에서 발생하는 무작위 쓰기로 인한 단편화로부터 데이터를 보호할 수 있습니다. 이러한 엔지니어링 결과는 "가비지 컬렉션" 오버헤드를 획기적으로 줄였습니다. 가비지 컬렉션은 일반적으로 시간이 지남에 따라 휴대전화 속도를 저하하는 백그라운드 유지 관리 프로세스입니다. ZUFS는 이 간섭을 제거함으로써 AI 애플리케이션 실행 속도를 약 45% 향상해 실시간 음성 번역이나 생성형 이미지 편집과 같은 기능이 사용자의 몰입도를 저해하는 "로딩 지연" 없이 즉시 실행되도록 합니다. 휘발성 메모리 분야에서 "맞춤형 솔루션" 전략은 SK 하이닉스와 퀄컴, 미디어텍과 같은 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) 거대 기업 간의 긴밀한 "실리콘 핸드셰이크"로 구현됩니다. 메모리 제조사들이 단순히 JEDEC 표준을 충족하는 칩을 출하하던 시대는 이제 지나갔습니다. SK하이닉스는 현재 LPDDR5T(터보) 모듈에 대해 아키텍처 수준의 "공동 검증"을 진행하고 있습니다. 이 협력을 통해 메모리의 임피던스와 신호 타이밍을 스냅드래곤 8 3세대 또는 디멘시티 9300의 신경 처리 장치(NPU)의 특정 "버스트 읽기" 패턴에 맞춰 미세 조정합니다. AI 워크로드는 게임 워크로드와는 다릅니다. AI 워크로드는 예측할 수 있는 초고 대역폭 스트림으로 대량의 데이터(토큰)를 가져와야 합니다. SK하이닉스는 이러한 NPU 요청 패턴을 예측하도록 LPDDR5T 펌웨어를 최적화하여 초당 9.6기가비트(Gbps)의 데이터 전송 속도를 달성했습니다. 이 속도를 통해 온디바이스 LLM(텍스트 생성기)은 사람이 읽는 속도보다 빠르게 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이러한 심층적인 통합은 본질적으로 메모리 모듈을 프로세서 전용 가속기로 만들어 범용 구성 요소보다 뛰어난 성능을 발휘하는 상호 보완적인 하위 시스템을 구축합니다. SK 하이닉스는 더 나아가 고성능 서버를 위해 설계된 '프로세싱인 메모리(PIM)' 기술을 모바일 폼팩터에 적용하는 궁극적인 맞춤형 솔루션을 개발하고 있습니다. 기존 아키텍처에서는 DRAM과 프로세서 간의 데이터 이동에 연산 자체보다 훨씬 많은 에너지가 소모되는데, 이를 '폰 노이만 병목 현상'이라고 합니다. 배터리 용량이 제한된 기기에서 이러한 문제를 해결하기 위해 SK하이닉스는 차세대 AiM(Accelerator-in-Memory) 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 솔루션에서는 AI 추론에 필요한 행렬 곱셈과 같은 간단한 논리 연산이 메모리 뱅크 내에서 직접 수행됩니다. 이러한 패러다임의 변화는 대용량 데이터가 매 계산마다 마더보드를 거쳐 AP로 이동할 필요가 없어지므로 "데이터 이동 에너지" 소모를 획기적으로 줄일 수 있음을 의미합니다. 본격적인 상용화가 눈앞에 다가온 가운데, SK하이닉스가 "컴퓨팅 인식" 메모리 프로토콜을 제안하며 LPDDR6 표준 논의를 통해 기초 작업이 진행되고 있습니다. 이러한 발전은 스마트폰을 수동적인 데이터 소비자에서 배터리 소모나 클라우드 연결 없이도 정교한 AI 에이전트를 로컬에서 실행할 수 있는 고효율 엣지 컴퓨팅 노드로 탈바꿈시킵니다.
