2024.4Q 분기별 매출액 성장 2024.4Q 분기별 영업이익 성장 2024.4Q 분기별 수주잔고 성장 2024.4Q 8주에 80%이상 상승 2024.4Q 신저가대비 100%이상 상승 2024.4Q 50일신고가+신저가대비 70%이상 2024.4Q 2주에 15%이상 하락 2024.4Q 반등강도(30~40)
- SOCAMM은 현재 스마트폰이나 노트북에 많이 탑재되고 있는 SoC(System on Chip)와 메모리를 단일 패키지에 함께 실장한 모듈로 AI 디바이스에서 고대역폭, 저전력, 폼팩터 소형화에 대한 필요성이 대두되기 때문에 각광받고 있음
- 반면 SOCAMM은 SoC와 메모리의 물리적 거리가 가깝기 때문에 로직과 메모리간 통신 효율을 개선할 수있으며 이로 인해 고대역폭, 저지연 특성을 구현할 수 있음
- 또한 배터리를 기반으로 작동하는 AI 디바이스의 경우 AI 연산을 처리하는 과정에서 디바이스의 배터리 소모가 심해질 수 있기에 저전력 특성이 요구되는데 기존 방식(DIMM, MCP 등)을 이용할 경우에 SoC와 메모리가 PCB(Printed Circuit Board)를 통해 연결되어 있어 SoC – 메모리 컨트롤러 – PCB 트레이스 – 메모리 모듈의 복잡한 통신 과정을 거쳐 소통을 해야 함
- 위와 같이 긴 거리를 거쳐 소통해야 할 경우 높은 전압이 요구되고 이로 인해 배터리 소모가 심해지는 부정적 영향이 있음
- 반면 SOCAMM의 경우 SoC와 메모리가 SoC 내부의 메모리 컨트롤러를 통해 직접 소통하기 때문에 낮은 전압으로도 통신이 가능하며 결과적으로 배터리 소모가 적어짐
- 마지막으로 기존 방식을 사용할 경우 PCB 기판에서 메모리와 SoC 사이를 연결하는 배선 공간이 필요하기 떄문에 폼팩터가 불필요하게 커짐
- 반면 단일 패키지 내부에 SoC와 메모리를 함께 실장하면 PCB 설계가 단순화되기 때문에 폼팩터 소형화가 가능해짐
- 현재 SOCAMM이 본격적으로 채용되고 있는 상황은 아니지만 향후 채용을 위한 초반 작업이 시작된 것으로 보임
- 향후 AI 산업이 빠른 속도로 발전하고 AI 디바이스가 일상으로 침투하며 SOCAMM, LPCAMM, LLW 등이 차세대 메모리로서의 역할을 할 것으로 기대됨