아이폰 얼굴인식 레이저 기술로 AI 칩의 메모리 한계를 넘을 수 있을까

AI 칩의 성능은 연산 능력만으로 결정되지 않는다. GPU가 메모리에 얼마나 많은 데이터를 저장하고, 그 데이터를 얼마나 빠르게 주고받을 수 있는지도 중요하다. 샌프란시스코 반도체 스타트업 볼란티스는 이 연결 방식에 레이저를 도입해 GPU 한 개에 메모리칩 최대 220개를 붙이겠다는 구상을 공개했다. 다만 이는 개발 목표이지, 상용 시스템에서 확인된 결과는 아니다.37

AI 칩은 왜 메모리 연결에 막힐까

AI 연산을 하려면 GPU와 메모리 사이에서 대량의 데이터를 계속 주고받아야 한다. 볼란티스는 현재 쓰이는 짧은 전기 연결의 거리와 배치 제약 때문에 GPU 가까이에 둘 수 있는 메모리칩 수가 제한된다고 설명한다. 보도에 인용된 엔비디아의 현행 고성능 제품 비교에서는 GPU 한 개당 고대역폭 메모리(HBM) 칩이 약 8개다.13

따라서 병목은 GPU의 계산 속도뿐 아니라 메모리 용량과 데이터 이동에도 생길 수 있다. 볼란티스는 프로세서와 메모리가 통신하는 방식을 바꾸면 AI 작업에 쓸 수 있는 메모리를 늘릴 수 있다고 보고 있다.13

전기 대신 빛으로 데이터를 보낸다는 구상

볼란티스가 제안하는 것은 수직 공진 표면 발광 레이저, 즉 VCSEL을 이용해 연산 칩과 메모리칩 사이에 데이터를 보내는 방식이다. VCSEL은 애플 기기의 페이스ID에도 쓰이는 레이저 기술로 보도됐다.817

회사는 짧은 전기 연결에만 의존하는 대신 광링크로 시스템 내부에서 더 먼 거리까지 데이터를 전달해, GPU 주변에 최대 220개의 메모리칩을 연결하는 것을 목표로 한다. 보도에 인용된 현행 엔비디아 제품의 약 8개와 비교하면 큰 폭의 확장이다.3

중요한 점은 아직 ‘목표’라는 것이다. 공개된 보도는 볼란티스가 개발 중인 구조와 기대치를 설명할 뿐, 220개 메모리칩 연결이나 그에 따른 성능이 실제 제품에서 구현됐다고 확인하지는 않는다.37

AI 코딩에 도움이 될까…첫 공급 목표는 2027년

메모리에 더 쉽게 접근하고 데이터를 빠르게 옮길 수 있다면 AI 추론 작업에 도움이 될 가능성이 있다. 볼란티스는 AI 코딩을 활용 사례로 거론했지만, 실제 성능 개선 여부는 시스템을 시험하고 공급한 뒤 확인해야 한다.27

회사는 첫 통합 추론 시스템을 2027년에 공급할 계획이다. 이는 일정 목표이며, 계획대로 출시되거나 회사가 제시한 성능을 달성한다는 보장은 아니다.7

8,800만 달러 투자 유치

볼란티스는 래키 그룸과 앱스트랙트 벤처스가 공동 주도한 8,800만 달러 규모 시리즈 A 투자를 발표했다. 존 도어, VXI 캐피털, 트리아토믹, 수사 벤처스가 참여했고, 엔젤 투자자로 드워케시 파텔, 나빈 라오, 숄토 더글러스도 이름을 올렸다.5

이번 자금은 AI 추론 시스템 개발을 뒷받침할 예정이다. 앞으로 지켜볼 핵심은 광링크 구상과 ‘GPU당 메모리칩 220개’라는 목표가 실제 작동하는 시스템으로 구현되고, 성능으로 입증되는지다.57