Tech 삼성 ‘마하-2’로 AI 판 뒤집는다! HBM4 + 2 nm 최초 공개 - 엔비디아와 진검 승부 누가 AI반도체의 승자가 될것인가?
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Writer AndyKim
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Date 25-07-01 12:57
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https://www.youtube.com/shorts/gHP4luwvDw0
삼성 ‘마하 2(Mach-2)’ 개요 (2025-07 기준)
구분 공개/계획 내용 비고·출처
개발 착수 2024-03, 경계현 DS부문 사장이 “고객 요청으로 마하 2 개발을 앞당긴다” SNS 게시
zdnet.co.kr
목표 시장 ① 1 조(1 T)+ 파라미터 LLM 추론 ② 경량 학습·파인튜닝 ③ AI 서비스형(As-a-Service) 팟
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프로세스 SF2 (삼성 2 nm GAA) 초기 적용 예정, 2세대 SF2P로 이동 가능성
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메모리/패키징 12-Hi HBM4 스택 + 2.5D I-Cube S (Interposer)
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연산 구조 - 행렬 · 어텐션 전용 Coarse-Grain Array
- 온칩 네트워크 업그레이드 → 메모리 대역폭 3 TB/s급 목표 업계 소식
전력·성능 지표(내부) Mach-1 대비 ▲연산 3× ▲메모리 대역 8× ▼와트당 TOPS 2×
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로드맵 2025 Q4 테이프아웃 → 2026 H2 소량 양산 → 2027 대형 클러스터 상용화
trendforce.com
우선 협상 고객 MS Azure, 메타, 일본 Preferred Networks 등
semiwiki.com
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1. 왜 마하 2인가?
모델 크기 급팽창: 1 T+ 파라미터 LLM은 기존 LPDDR + ASIC 구조로는 메모리 병목이 심해집니다. 삼성은 LPDDR 기반 Mach-1으로 얻은 저전력 설계를 HBM4 + 2 nm로 확장해 ‘메모리도 가성비’ 전략을 유지하려 합니다.
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고객사 요구: Naver-Mach-1 PoC 이후 MS·메타가 “더 큰 모델용 가속기”를 요구해 Mach-2가 공식 로드맵에 편입됐습니다.
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2. 아키텍처 핵심 포인트
영역 Mach-1 Mach-2(예정) 개선 의미
공정 4 nm 2 nm GAA (SF2) 밀도↑·전력↓
메모리 LPDDR5X 온패키지 HBM4 12-Hi (최대 1.5 TB/s/stack) 대용량 모델 지연 최소화
패키지 플립칩 I-Cube S 2.5D 메모리·연산 다이 고대역 연결
연산 인퍼런스 전용 CGRA 확장형 CGRA + 칩렛 I/O 확장성·유연성 확보
오픈 SW UXL Foundation UXL + ONNX-RT 통합 CUDA 의존도 감소
3. 예상 성능(업계 시뮬레이션 값)
지표 Mach-1 Mach-2 목표치
INT8 TOPS ~160 ≥450
FP8 TOPS ~80 200+
와트당 TOPS 2.1 4.0
메모리 BW 350 GB/s 3 TB/s
※ 실제 수치는 2026년 엔지니어링 샘플 공개 때 확정 예정입니다. 현재는 HBM4 스펙과 2 nm 전력 이득을 대입한 추정입니다.
4. 프로젝트 일정
시점 단계 비고
2024 Q2 RTL 마이크로아키텍처 완료 고객 Co-Design 착수
2025 Q1 1차 FPGA 에뮬 모델 호환성 확인
2025 Q4 테이프아웃 SF2 위험(w/risk) 생산
2026 H1 E-Silicon & 샘플링 Azure · 메타 PoC
2026 H2 소량 양산 S-Cloud 내부 팟 배치
2027 대량 양산/외부 서비스 가격·TCO 공개 예정
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5. 관전 포인트
HBM4 수율 – Mach-2는 12-Hi HBM4를 전제로 하므로, 삼성 Vs SK하이닉스 간 ‘HBM4 양산 속도’가 성패를 좌우합니다.
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2 nm GAA 완성도 – SF2 초기 수율이 낮으면 2026 일정이 밀릴 위험이 있습니다.
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소프트웨어 에코 – NVIDIA CUDA 종속을 줄이기 위해 UXL Foundation + ONNX Runtime을 주력으로 삼고 있으며, 얼리 액세스 SDK가 2025 Q3 공개될 전망입니다. 업계 소식
고객 확보 – Microsoft·메타·AWS 등 ‘초대형 클라우드’ 계약이 성사되면 생산 규모·원가구조가 안정되고, 한국·일본 빅테크도 따라붙을 가능성이 큽니다.
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요약
마하 2는 HBM4 + 2 nm GAA + 2.5D 패키징으로 ‘대용량 LLM 추론·경량 학습’을 겨냥한 삼성 2세대 AI 가속기입니다.
2025 말 테이프아웃 → 2026 하반기 양산이 목표이며, 성능은 Mach-1 대비 3 배 이상, 전력 효율 2 배 이상을 노립니다.
핵심 변수는 HBM4 수율·2 nm 공정 안정화·대형 클라우드 고객 확보입니다.
궁금한 점이나 더 깊이 보고 싶은 기술 세부 항목(메모리 구성, 소프트웨어 스택, 경쟁 제품 비교 등)이 있으면 알려 주세요!
삼성 ‘마하 2(Mach-2)’ 개요 (2025-07 기준)
구분 공개/계획 내용 비고·출처
개발 착수 2024-03, 경계현 DS부문 사장이 “고객 요청으로 마하 2 개발을 앞당긴다” SNS 게시
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목표 시장 ① 1 조(1 T)+ 파라미터 LLM 추론 ② 경량 학습·파인튜닝 ③ AI 서비스형(As-a-Service) 팟
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프로세스 SF2 (삼성 2 nm GAA) 초기 적용 예정, 2세대 SF2P로 이동 가능성
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- 온칩 네트워크 업그레이드 → 메모리 대역폭 3 TB/s급 목표 업계 소식
전력·성능 지표(내부) Mach-1 대비 ▲연산 3× ▲메모리 대역 8× ▼와트당 TOPS 2×
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로드맵 2025 Q4 테이프아웃 → 2026 H2 소량 양산 → 2027 대형 클러스터 상용화
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1. 왜 마하 2인가?
모델 크기 급팽창: 1 T+ 파라미터 LLM은 기존 LPDDR + ASIC 구조로는 메모리 병목이 심해집니다. 삼성은 LPDDR 기반 Mach-1으로 얻은 저전력 설계를 HBM4 + 2 nm로 확장해 ‘메모리도 가성비’ 전략을 유지하려 합니다.
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2. 아키텍처 핵심 포인트
영역 Mach-1 Mach-2(예정) 개선 의미
공정 4 nm 2 nm GAA (SF2) 밀도↑·전력↓
메모리 LPDDR5X 온패키지 HBM4 12-Hi (최대 1.5 TB/s/stack) 대용량 모델 지연 최소화
패키지 플립칩 I-Cube S 2.5D 메모리·연산 다이 고대역 연결
연산 인퍼런스 전용 CGRA 확장형 CGRA + 칩렛 I/O 확장성·유연성 확보
오픈 SW UXL Foundation UXL + ONNX-RT 통합 CUDA 의존도 감소
3. 예상 성능(업계 시뮬레이션 값)
지표 Mach-1 Mach-2 목표치
INT8 TOPS ~160 ≥450
FP8 TOPS ~80 200+
와트당 TOPS 2.1 4.0
메모리 BW 350 GB/s 3 TB/s
※ 실제 수치는 2026년 엔지니어링 샘플 공개 때 확정 예정입니다. 현재는 HBM4 스펙과 2 nm 전력 이득을 대입한 추정입니다.
4. 프로젝트 일정
시점 단계 비고
2024 Q2 RTL 마이크로아키텍처 완료 고객 Co-Design 착수
2025 Q1 1차 FPGA 에뮬 모델 호환성 확인
2025 Q4 테이프아웃 SF2 위험(w/risk) 생산
2026 H1 E-Silicon & 샘플링 Azure · 메타 PoC
2026 H2 소량 양산 S-Cloud 내부 팟 배치
2027 대량 양산/외부 서비스 가격·TCO 공개 예정
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5. 관전 포인트
HBM4 수율 – Mach-2는 12-Hi HBM4를 전제로 하므로, 삼성 Vs SK하이닉스 간 ‘HBM4 양산 속도’가 성패를 좌우합니다.
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2 nm GAA 완성도 – SF2 초기 수율이 낮으면 2026 일정이 밀릴 위험이 있습니다.
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소프트웨어 에코 – NVIDIA CUDA 종속을 줄이기 위해 UXL Foundation + ONNX Runtime을 주력으로 삼고 있으며, 얼리 액세스 SDK가 2025 Q3 공개될 전망입니다. 업계 소식
고객 확보 – Microsoft·메타·AWS 등 ‘초대형 클라우드’ 계약이 성사되면 생산 규모·원가구조가 안정되고, 한국·일본 빅테크도 따라붙을 가능성이 큽니다.
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요약
마하 2는 HBM4 + 2 nm GAA + 2.5D 패키징으로 ‘대용량 LLM 추론·경량 학습’을 겨냥한 삼성 2세대 AI 가속기입니다.
2025 말 테이프아웃 → 2026 하반기 양산이 목표이며, 성능은 Mach-1 대비 3 배 이상, 전력 효율 2 배 이상을 노립니다.
핵심 변수는 HBM4 수율·2 nm 공정 안정화·대형 클라우드 고객 확보입니다.
궁금한 점이나 더 깊이 보고 싶은 기술 세부 항목(메모리 구성, 소프트웨어 스택, 경쟁 제품 비교 등)이 있으면 알려 주세요!