M = Memory 메모리 반도체 · INDEX = 지수 · 삼성전자 · SK하이닉스 · 삼성전자우
PIM(Processing-in-Memory) 은 메모리 다이 안에 연산 유닛을 넣어, 데이터를 CPU나 GPU로 옮기지 않고 메모리 내부에서 처리하는 구조다.
문제의식은 "메모리 월"이다 — 연산 성능보다 데이터 이동이 병목이 되는 상황. 계산은 빨라졌는데 데이터를 가져오는 데 시간과 전력이 더 든다면, 계산기를 데이터 쪽으로 옮기면 되지 않겠느냐는 발상이다.
삼성전자 HBM-PIM (2021-02-17) "업계 최초 AI 처리 능력을 통합한 HBM". HBM2 Aquabolt 기반으로 각 메모리 뱅크 안에 AI 엔진을 넣었다. 시스템 성능 2배 이상, 에너지 소비 70% 이상 감소를 주장했다. 기존 시스템에 하드웨어·소프트웨어 변경이 필요 없다는 점을 강조했다.
SK하이닉스 GDDR6-AiM (2022-02-16) AiM = Accelerator in Memory. 16 Gbps, 1.25V. CPU/GPU와 결합 시 일반 D램 대비 연산 16배, 전력 80% 절감을 주장했다.
SK하이닉스 AiMX (2025-10-01) GDDR6-AiM 기반 가속 카드. 엔비디아 H100 + AiMX 카드를 조합한 분산 추론 시스템을 시연하고 vLLM 지원을 강화했다. 메모리 바운드 연산은 AiMX, 컴퓨트 바운드는 GPU에 배분하는 구조다.
위 성능 수치는 전부 해당 회사의 자체 측정치다. 제3자 검증치가 아니다.
5년 넘게 발표만 있고 양산·고객사 확인이 안 되는 기술이다. 삼성 HBM-PIM(2021)도, SK하이닉스 GDDR6-AiM(2022)도 공식 채널에서 양산이나 고객 수주 발표를 찾지 못했다.
다만 2026년에 실질적인 진도가 하나 있었다. JEDEC이 LPDDR6 PIM 표준을 거의 완성 단계라고 밝힌 것이다(2026-04-22). 엣지·데이터센터 추론이 대상이다.
표준이 생기면 한 회사의 실험에서 산업 부품으로 넘어갈 수 있다. PIM을 볼 때 관전 포인트는 성능 주장이 아니라 이 전환이 실제로 일어나는지다.
이 항목에 각 회사가 언제 들어왔고, 지금 어디까지 왔고, 뭘 하겠다고 공개했는지입니다. 회사가 스스로 낸 자료만 공식으로 싣고, 매체 보도는 따로 표시합니다.