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샌디스크, 고대역폭 플래시 메모리 기술 개발 및 전략 자문 위한 HBF™ 기술 자문 위원회 출범

업계 리더 데이비드 패터슨 교수와 라자 코두리, 초대 위원으로 합류

샌디스크(Sandisk Corporation, NASDAQ: SNDK)가 혁신적인 고대역폭 플래시(High Bandwidth Flash, HBF™) 메모리 기술의 개발 및 전략을 이끌어갈 기술 자문 위원회(Technical Advisory Board)를 공식 출범했다고 밝혔습니다. 이번 위원회는 사내외 업계 전문가 및 최고 기술 리더들로 구성됩니다. 초대 위원으로 합류한 데이비드 패터슨 교수와 라자 코두리는 샌디스크가 HBF™ 출시를 준비하는 과정에서 전략적 자문, 기술적 통찰력, 시장 전망을 제공하고 개방형 표준을 형성하는 데 기여할 예정입니다.

샌디스크의 알퍼 일크바하르(Alper Ilkbahar) 부사장 겸 최고 기술 책임자(CTO)이자 HBF™ 기술 자문 위원회 위원은 "두 명의 저명한 컴퓨터 아키텍처 전문가를 기술 자문 위원회에 모시게 되어 영광"이라며, "이들의 풍부한 경험과 전략적 조언은 HBF™를 AI 산업의 미래 메모리 표준으로 자리매김하고, 고객과 파트너의 기대를 충족하는 것을 넘어 뛰어넘는 데 핵심적인 역할을 할 것"이라고 말했습니다.

캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 명예 교수이자 구글의 저명한 엔지니어인 데이비드 패터슨 교수는 기술 자문 위원회를 이끌며 실행 가능한 통찰력과 의사결정을 도출하도록 그룹을 안내할 것입니다. 패터슨 교수는 프로세서 설계에 혁명을 가져온 RISC(Reduced Instruction Set Computing) 공동 개발로 유명한 저명한 컴퓨터 과학자입니다. 그는 또한 RAID(Redundant Array of Inexpensive Disks) 및 NOW(Networks of Workstations) 개발에도 중요한 역할을 수행했습니다. 패터슨 교수는 기념비적인 교과서 'Computer Architecture: A Quantitative Approach'의 공동 저자이며, 2017년에는 업계에 기여한 공로로 ACM 튜링상을 수상했습니다.

패터슨 교수는 "HBF™는 전례 없는 메모리 용량을 고대역폭으로 제공함으로써 데이터센터 AI에서 중요한 역할을 할 잠재력을 보여주고 있으며, 이는 추론 워크로드가 현재의 제약을 훨씬 뛰어넘어 확장될 수 있도록 할 것"이라며, "현재로서는 비용 부담이 큰 새로운 AI 애플리케이션의 비용을 절감하는 데 기여할 수 있을 것"이라고 덧붙였습니다.

컴퓨터 엔지니어이자 비즈니스 임원인 라자 코두리는 AMD의 수석 부사장 겸 최고 아키텍트, 인텔의 가속 컴퓨팅 시스템 및 그래픽 부문 총괄 부사장 등을 역임하며 그래픽 아키텍처를 이끈 것으로 명성이 높습니다. 그는 AMD의 Polaris, Vega, Navi GPU 아키텍처와 인텔의 Arc 및 Ponte Vecchio GPU 개발을 총괄했으며, 인텔의 독립형 그래픽 시장 진출을 주도했습니다. 2023년 초에는 게임, 미디어, 엔터테인먼트 분야의 생성형 AI에 초점을 맞춘 스타트업을 설립했으며, AI 및 RISC-V 반도체 분야의 Tenstorrent 이사회에 합류했습니다. 최근에는 Oxmiq Labs의 설립자 겸 CEO, Mihira Visual Studios의 공동 설립자로 활동하며 반도체 업계 전반에 걸쳐 자문 및 이사회 역할을 통해 그래픽 및 AI 혁신을 계속해서 주도하고 있습니다.

코두리는 "HBF™는 실시간으로 복잡한 모델을 로컬에서 실행할 수 있는 메모리 용량과 대역폭 기능을 기기에 제공함으로써 엣지 AI에 혁명을 일으킬 것"이라며, "이러한 발전은 지능형 엣지 애플리케이션의 새로운 시대를 열어 AI 추론이 수행되는 방식과 장소를 근본적으로 변화시킬 것"이라고 강조했습니다.

'Future FWD: Sandisk 2025 Investor Day'에서 처음 공개된 HBF™는 AI 추론 워크로드를 위한 고대역폭 메모리(HBM)를 보강하도록 설계된 획기적인 메모리 솔루션입니다. HBM과 유사한 대역폭을 제공하면서도 동일한 비용으로 최대 8배의 용량을 제공합니다. BiCS 기술과 CBA 웨이퍼 본딩을 통해 HBF™는 16단 구성에 대해 독자적인 스태킹 기술과 초저 다이 워핑(die warpage)을 활용합니다. 이 아키텍처는 지난 1년간 주요 AI 업계 플레이어들의 의견을 반영하여 개발되었습니다.