반도체 산업 트렌드

LPCAMM

by 멤오리 2025. 5. 1.

이번 글에서는 꾸준히 언급되고 있는 LPCAMM이라는 모듈에 대해서 정리해보겠습니다.

SK하이닉스가 1분기 실적 발표를 통해 올해 1분기부터 일부 PC 고객사에 LPCAMM2를 공급했다고 밝혔습니다. 지난 SOCAMM 글에서도 LPCAMM에 대해 언급했지만, 조금 더 자세한 내용을 정리해보겠습니다.

 

먼저 LPCAMMLow Power Compression Attatched Memory Module입니다.

이름부터 살펴보자면 일단 LPCAMM은 메모리 모듈인데요, 'Low Power'에서 알 수 있듯이 LPDDR로 구성된 메모리 모듈입니다.

 

LPCAMM이 등장하게 된 배경은 다음과 같습니다.

 

일단 현재 노트북에 주로 사용되는 메모리는, SO-DIMM 규격을 갖습니다. 

SO-DIMM은 소형 PC, 노트북과 같이 공간이 제한된 장치에 사용하도록 설계된 메모리 모듈로, SO-DIMM의 폭은 DIMM(PC용)의 절반 정도이지만 전체적인 구조는 비슷합니다. 

DIMM과 마찬가지로 DDR 제품이 장착되어 있으며, 소켓에 장착하여 사용합니다.

삼성전자

 

하지만 이런 DIMM 형태를 사용할 때 발생하는 문제가 크게 두 가지가 있습니다.

첫 번째는 전력 소비입니다.

노트북에서 중요한 것은 저전력 특성인데요, DDR을 사용함으로써 전력 소비가 크다는 문제점이 있습니다.

두 번째는 데이터 손실입니다.

커넥터에 소켓이 있어야 연결이 가능한 모듈인 만큼, 마더보드와 연결 길이도 길어지고, 그 과정에서 데이터 손실이 발생할 수도 있다는 점입니다.

 

이러한 이유로 온보드 메모리 형태로 LPDDR이 증착되는 노트북들도 많이 있습니다.

온보드 메모리는 노트북 보드에 LPDDR이 딱 달라붙어 있는 '온보드' 형태로 LPDDR DRAM이 활용되어 왔습니다. 그러면 프로세서와 더 가까이에서 DRAM이 존재할 수 있으면서도, 저전력 특성을 보일 수 있게 됩니다.

하지만, 온보드 메모리의 최대 단점은 메모리 교체가 불가능하다는 점입니다. 용량을 업그레이드 시키는 것이 불가능합니다.

삼성전자

 

따라서 삼성전자나 SK하이닉스가 개발하고 있는 메모리 모듈이 바로 LPCAMM입니다. 

LPCAMM (Low Power Copression Attached Memory Module)

LPCAMM은 SODIMM의 장점인 탈부착 기능과 온보드 메모리의 장점인 저전력, 전송속도 (온보드와 비슷하게 압축 커넥터를 메인보드와 연결하여 속도를 높임)를 결합한 모듈입니다.

기존 D램 모듈(SO-DIMM) 대비 탑재 면적이 최대 60% 이상 줄어, 내부 공간을 보다 효율적으로 사용할 수 있고, 성능과 전력 효율도 개선된 모듈입니다. 

 

LPCAMM 규격이 나오면서 현재 주로 고성능 스마트폰에 쓰이는 LPDDR5 메모리도 일반 노트북에서 교체 가능한 형태로 사용할 수 있게 되었습니다. LPDDR5 혹은 LPDDR5X 메모리는 속도는 빠르고 전력 소모는 적은 차세대 메모리이지만, 노트북이나 태블릿에서 사용하려면 기판에 아예 붙인 형태로 나와 메모리 교체나 용량 증량이 어렵다는 문제가 있었습니다. 

 

이러한 저전력, 고속 메모리를 노트북으로 활용할 수 있는 모듈이 바로 LPCAMM입니다.

LPCAMM2는 LPDDR5X로 구성된 LPCAMM을 이야기합니다. LPCAMM2는 기존 SO-DIMM 대비 성능은 최대 50%, 전력 효율은 최대 70%까지 개선할 수 있습니다.

삼성전자는 23년 9월 세계 최초로 LPDDR5X를 기반으로 한 LPCAMM2를 개발하였습니다 (7.5 Gbps의 속도). 또한 SK하이닉스도 23년 11월 LPCAMM2를 개발(9.6 Gbps)하였습니다.

 

SK하이닉스

LPCAMM2는 기존 SO-DIMM과 달리 모듈 뒷면의 압축 커넥터가 메인보드와 연결되어 전송속도를 더욱 증가시킬 수 있게 되었습니다. LPCAMM2은 기존 SO-DIMM대비 면적의 60%만 차지하고, 나사로 고정하는 방식이기 때문에 쉽게 탈부착이 가능하다는 특징이 있습니다. 

 

이러한 LPCAMM은 AI노트북과 같이 높은 성능의 연산을 수행하는 디바이스에서도 빠르고 큰 용량을 바탕으로 유연성을 제공할 것으로 보입니다.

특히 요즘 AI 시장에서 주목하고 있는 저전력 특성을 만족시킬 수 있다는 점에서 앞으로 LPCAMM의 활용이 증가할 것이라고 생각됩니다.

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