2025년 현재, 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)의 폭발적인 성장으로 인해 서버 메모리의 중요성이 그 어느 때보다 높아지고 있습니다. 고속 데이터 처리, 낮은 지연 시간, 대용량 메모리 확장 등 다양한 요구를 충족하기 위해 서버 설계는 기존보다 훨씬 복잡하고 정교해졌습니다.
특히 AI 서버에서는 DDR5, LPDDR5X, CXL과 같은 최신 메모리 인터페이스가 성능을 좌우하는 핵심 기술로 떠오르고 있습니다. 이 글에서는 세 가지 메모리 기술의 특징과 차이점, 그리고 AI 서버 환경에서의 적용 전략을 살펴봅니다.
1. DDR5 메모리: 서버 DRAM의 기본
DDR5(Double Data Rate 5)는 DDR4의 후속 메모리 규격으로, 현재 대부분의 AI 서버와 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템에서 사용되고 있습니다. DDR5는 대역폭, 용량, 전력 효율 측면에서 DDR4 대비 크게 향상된 것이 특징입니다.
- 🔹 전송 속도: 최대 8400MT/s 이상
- 🔹 용량 확장: 모듈당 최대 64GB~128GB 이상
- 🔹 기능 개선: 전압 레귤레이터 내장, 뱅크 수 증가
DDR5는 안정성과 범용성이 뛰어나 대다수의 서버 플랫폼에서 기본 채택되고 있으며, AI 추론/학습 모두에서 활용됩니다. 다만 높은 대역폭이 필요한 AI 가속기 연산에서는 DDR5만으로는 한계가 있기 때문에, 다른 메모리 기술과의 병행이 늘어나고 있습니다.
2. LPDDR5X: 저전력·고속을 동시에
LPDDR5X(Low Power DDR5X)는 모바일 기기에서 주로 사용되던 저전력 메모리 규격이지만, 최근에는 AI 서버, 엣지 서버 등에서도 활용도가 확대되고 있습니다. 특히 ARM 기반 서버, AI 추론용 엣지 디바이스에서 주목받고 있습니다.
- 🔹 전송 속도: 최대 8533MT/s
- 🔹 전력 소모: DDR5 대비 약 30% 절감
- 🔹 집적도: 모바일 DRAM이기 때문에 폼팩터가 작음
LPDDR5X는 높은 대역폭과 낮은 전력 소모를 동시에 제공하기 때문에, 대규모 데이터 처리보다는 AI 추론, 실시간 응답 처리, 엣지 컴퓨팅에 적합합니다. 최근 AWS Graviton4, NVIDIA Grace CPU 등 ARM 기반 AI 서버 프로세서에서 채택이 늘고 있습니다.
3. CXL: 메모리 확장의 혁신
CXL(Compute Express Link)은 차세대 고속 인터커넥트 기술로, CPU와 외부 장치(메모리, 가속기) 간의 데이터를 저지연으로 공유할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 AI 서버에서 메모리 병목 현상을 해결하는 핵심 솔루션으로 각광받고 있습니다.
- 🔹 특징: CPU와 외부 메모리 간 실시간 공유 가능
- 🔹 유형: CXL Type 1(가속기), Type 2(DRAM), Type 3(캐시형 메모리)
- 🔹 주요 기업: 인텔, 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론
CXL 기반 메모리는 기존 DDR 계열과 달리 메인보드의 슬롯 제약 없이 확장 슬롯 또는 외부 모듈 형태로 용량을 유연하게 증가시킬 수 있습니다. 2025년부터는 CXL 3.0이 도입되면서 다중 CPU 간 메모리 공유도 가능해졌으며, 메모리 활용률을 극대화하는 방향으로 진화하고 있습니다.
4. DDR5 vs LPDDR5X vs CXL 비교
| 구분 | DDR5 | LPDDR5X | CXL |
|---|---|---|---|
| 주요 특성 | 고속 범용 DRAM | 고속·저전력 모바일 DRAM | 고속 인터커넥트 기반 외장 메모리 |
| 전송 속도 | ~8400MT/s | ~8533MT/s | PCIe 기반, 다중 통신 |
| 전력 효율 | 보통 | 우수 | 구조에 따라 다름 |
| 확장성 | 제한적 | 제한적 | 매우 우수 (수백 GB 확장 가능) |
| 적합한 AI 서버 | 범용 AI 서버, 학습 서버 | 엣지 AI 서버, ARM 서버 | 대규모 학습 서버, 메모리 집중형 서버 |
표를 통해 보면, DDR5는 범용성과 안정성에서 여전히 중심 역할을 하고 있으며, LPDDR5X는 전력 민감도가 높은 환경에 적합합니다. 반면 CXL은 기존 구조의 한계를 넘어서는 메모리 확장성과 공유 구조를 제공하여, AI 학습 서버에서 급속히 채택되고 있습니다.
5. 향후 전망
2025년 이후 AI 서버 메모리는 단일 기술이 아닌 복합 메모리 아키텍처 형태로 진화할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, DDR5를 기본 메모리로 사용하면서, CXL 메모리로 확장성을 확보하고, 실시간 응답 처리는 LPDDR5X 기반 가속기로 처리하는 하이브리드 구조가 등장하고 있습니다.
또한 CXL 기술은 향후 AI 클러스터, LLM 학습 전용 서버, 고성능 데이터센터 등에 핵심 인프라로 자리잡을 가능성이 높습니다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 기업들도 CXL 메모리 모듈의 양산을 본격화하며 시장 대응에 나서고 있습니다.
맺음말
AI 서버는 이제 단순한 연산 능력뿐 아니라, 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 메모리에 접근할 수 있는가가 성능을 결정하는 핵심 요소가 되었습니다. DDR5, LPDDR5X, CXL은 각각의 특징과 장점을 바탕으로 AI 서버의 다양한 요구를 충족하고 있으며, 향후에도 메모리 기술 간의 조합이 중요한 전략적 선택이 될 것입니다.