마이크론·메타, LPDDR5X 서버메모리 채택 근거 제시

마이크론과 메타가 공동 백서를 내고, 저전력 모바일용으로 알려졌던 LPDDR5X 메모리를 대규모 데이터센터의 범용 컴퓨팅과 AI 워크로드에 적용한 연구 결과를 공개했다. 두 회사는 메타가 실제 데이터센터 부하를 반영해 개발한 오픈소스 벤치마크 DCPerf를 활용해 대역폭·지연시간·용량·전력 효율 네 축에서 서버 적용 가능성을 평가했다. 특히 SOCAMM2 같은 모듈형 폼팩터가 기존 납땜 구조의 정비성 한계를 해소해 하이퍼스케일 환경에서도 LPDDR5X를 현실적으로 쓸 수 있게 한다고 봤다. 평가에는 소켓당 72코어 ARM CPU 두 시스템이 투입됐다. 용량 중심의 SKU1(1TB, 6400MT/s)과 속도 중심의 SKU2(512GB, 8533MT/s)를 비교한 결과, 워크로드 성격에 따라 최적 구성이 뚜렷이 갈렸다. AI 데이터 파이프라인에서는 빠른 메모리의 효과가 분명했다. 8533MT/s를 쓴 SKU2는 텐서 리배칭 작업에서 실측 DRAM 대역폭이 13% 높고 처리량이 11% 늘었으며, 역직렬화 작업에서는 CPU의 사이클당 명령 처리량이 18% 개선됐다. 웹 서비스를 모사한 MediaWiki 테스트에서도 P99 지연시간이 약 9% 단축됐다. 반면 데이터 분석에서는 속도보다 용량이 결정적이었다. 용량이 두 배인 SKU1은 셔플 데이터와 페이지 캐시를 DRAM에 유지해 SSD로의 데이터 유출을 막았고, 표준·3배 부하에서 처리량이 각각 약 2.82배·3.45배 높았다. 특정 구간에서는 최대 38배 이상의 격차도 나타났다. 전력 측면에서는 텐서 리배칭 실행 중 LPDDR5X 소비 전력이 시스템 전체의 6.8%에 그쳤으며, 기존 마이크론 분석 기준 DDR5 대비 최대 75% 낮은 전력이 가능하다고 제시됐다. 마이크론은 향후 속도가 9600MT/s 이상으로 오르고 256GB SOCAMM2 모듈로 소켓당 최대 2TB 구성이 가능해지면 적용 범위가 더 넓어질 것으로 내다봤다. 다만 이번 비교 상당수가 두 LPDDR5X 시스템 간 대조이며 DDR5와의 직접 비교는 기존 전력 분석 인용에 기반한 만큼, LPDDR5X의 즉각적인 DDR5 대체보다는 특정 AI·분석 워크로드에서의 채택 근거 강화로 해석하는 것이 적절하다.