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Hacker News 2026.04.23 25

집에서 RAM을 만든다고? 한 엔지니어의 수제 메모리 제작기

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집에서 RAM을 만든다고? 한 엔지니어의 수제 메모리 제작기

반도체 공장이 없어도 RAM을 만들 수 있을까?

보통 우리가 쓰는 컴퓨터 메모리(RAM)는 수조 원짜리 반도체 공장에서 나노미터 단위의 정밀 공정을 거쳐 만들어지잖아요. 그런데 한 엔지니어가 "집 차고에서 직접 RAM을 만들어보자"는 도전을 시작했어요. 얼핏 들으면 말도 안 되는 이야기 같지만, 실제로 영상을 보면 이 사람이 어떻게 개별 부품들을 조합해서 아주 원시적인 형태의 메모리를 만들어내는지 보여줍니다.

여기서 만드는 RAM은 우리가 흔히 아는 DDR5 같은 고밀도 DRAM이 아니에요. 그런 건 개인이 절대 만들 수 없거든요. 대신 플립플롭(flip-flop)이라는 아주 기본적인 디지털 회로를 수십, 수백 개 엮어서 아주 작은 용량의 SRAM을 구현하는 방식입니다. 이게 뭐냐면, 스위치 두 개가 서로 반대 상태를 유지하도록 연결해 놓으면 0이나 1을 "기억"하는 1비트짜리 저장소가 되는 원리예요. 이걸 격자 형태로 배열하면 메모리가 되는 거죠.

어떻게 동작하는지 조금 더 들여다보면

RAM의 핵심은 크게 세 가지예요. 주소를 받아서 어떤 셀에 접근할지 결정하는 디코더, 실제 0과 1을 저장하는 셀 어레이, 그리고 데이터를 읽고 쓰는 입출력 회로. 공장에서는 이걸 실리콘 웨이퍼 위에 리소그래피 장비로 한꺼번에 새겨 넣지만, 이 영상에서는 트랜지스터나 논리 게이트 IC를 납땜으로 하나하나 연결해서 같은 기능을 구현해요.

예를 들어 4비트 주소를 받아서 16개 셀 중 하나를 고르는 디코더는 74HC154 같은 표준 로직 칩 하나로 해결할 수 있고, 각 셀은 D 플립플롭이나 SR 래치로 만들 수 있어요. 이렇게 하면 이론적으로 동작하는 RAM이 되긴 하지만, 문제는 밀도속도, 그리고 전력 소비입니다. 공장에서 만든 8GB DRAM 모듈에는 약 640억 개의 셀이 들어가 있는데, 손으로 납땜하면 몇 바이트 만드는 데도 하루 종일 걸리거든요.

왜 이런 걸 만드는 걸까

사실 이런 프로젝트는 실용적인 목적이라기보다 컴퓨터의 근본 원리를 체득하기 위한 교육용에 가까워요. 비슷한 유명 프로젝트로 벤 이터(Ben Eater)의 브레드보드 8비트 컴퓨터가 있죠. 트랜지스터만으로 CPU를 만든 MOnSter 6502 프로젝트도 있고, 릴레이로 컴퓨터를 만든 사람도 있어요. 이런 DIY 하드웨어 흐름은 추상화 계층 아래에서 실제로 무슨 일이 일어나는지 손으로 만져보며 이해하려는 문화예요.

상업적인 맥락에서 보면 SRAM은 지금도 CPU 캐시로 쓰이고 있어요. L1, L2, L3 캐시가 전부 SRAM인데, 이 영상에서 만드는 것과 원리는 똑같고 다만 공정 기술과 집적도 차이일 뿐이에요. DRAM은 커패시터에 전하를 저장하는 방식이라 주기적으로 리프레시를 해줘야 하는 반면, SRAM은 전원만 있으면 상태를 계속 유지해서 빠르지만 비싸고 면적을 많이 차지하죠.

한국 개발자에게 주는 의미

우리가 매일 다루는 소프트웨어는 메모리 할당, 포인터, 캐시 미스 같은 개념 위에서 돌아가는데요. 이런 걸 책으로만 배우면 추상적으로 느껴지지만, 이런 DIY 프로젝트 영상을 한 번 보고 나면 malloc이 실제로 무슨 일을 하는지, 캐시 라인이 왜 64바이트인지 같은 질문에 대한 직관이 확 생겨요. 임베디드나 펌웨어, 시스템 프로그래밍 쪽 커리어를 고민하는 분이라면 특히 볼 만하고요.

또 하나, 요즘 한국에서도 메이커 문화가 커지면서 FPGA나 오픈소스 실리콘(Tiny Tapeout 같은) 프로젝트가 인기를 얻고 있어요. 이런 흐름과 연결해서 보면, 반도체 설계가 더 이상 대기업만의 영역이 아니라 개인도 공부하고 실험해볼 수 있는 시대가 되어가고 있다는 신호이기도 해요.

마무리

수제 RAM은 실용적이진 않지만, 컴퓨터라는 기계가 결국 아주 단순한 원리들의 조합이라는 걸 눈으로 확인시켜 주는 프로젝트예요. 복잡한 프레임워크에 파묻혀 있을 때 이런 영상을 보면 "아, 결국 다 0과 1이구나" 하는 리셋 감각이 오거든요.

여러분은 컴퓨터 내부 동작 원리를 어디까지 깊이 이해하는 게 실무에 도움이 된다고 생각하시나요? 추상화의 바닥까지 파고드는 게 의미가 있을까요, 아니면 적절한 수준에서 멈추는 게 효율적일까요?


🔗 출처: Hacker News

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