고대역폭 메모리HBM 미래역할

데이터의 세계에서 속도는 매우 중요합니다. 초당 수 테라바이트의 데이터를 처리할 수 있는 메모리 기술을 상상해 보신 적이 있나요? 바로 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory, HBM)가 그 기술입니다. 

 

HBM은 메모리 대역폭을 극대화하고 전력 효율성을 높이기 위해 설계된 혁신적인 기술입니다. 이번 글에서는 HBM이 어떻게 개발되었고, 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알아보겠습니다.

 

 

 

 

목차

 

 

HBM란?

 

HBM은 "High-Bandwidth Memory"의 약자로, 고성능 컴퓨터 시스템에서 사용되는 혁신적인 메모리 기술입니다. 기존의 GDDR 계열 SGRAM을 대체하고 보다 고대역폭의 메모리 성능을 달성하기 위해 개발되었습니다. 

 

HBM은 현존하는 메모리 칩 기술보다 훨씬 빠르면서 전기 소비량이 적고 공간도 덜 차지합니다. 현재 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC)에서 주목받고 있습니다.

 

HBM 개발 과정

✅ 개발 시작 : 2008년, AMD와 SK하이닉스가 공동 개발 시작
✅  표준 채택 : 2013년, JEDEC에 의해 적층형 메모리 규격으로 채택
✅  세대별 발전 :
    - 1세대 HBM
    - HBM2 규격 승인 (2016년)
    - HBM2E 개발 (2018년)
    - HBM3 개발 (2022년)

 

 

 

HBM의 동작 원리

1. 3D 스택 메모리 구조 : 메모리 칩들은 적층된 형태로 시스템 보드 상에 배치됩니다. 각각의 메모리 칩은 전용 통신 채널을 통해 서로 연결되어 있습니다.
2. TSV (Through-Silicon Via) 기술 : 이 연결은 TSV라는 기술을 사용하여 이루어집니다. TSV는 실리콘 칩 안으로 구멍을 뚫고, 그 구멍을 통해 전기 신호와 데이터를 전송하는 기능을 제공합니다. 실리콘 칩 내부의 다양한 층들을 연결하고 통신할 수 있게 함으로써 칩의 성능과 효율성을 크게 향상시킵니다.
3. 고속 데이터 전송 : HBM은 CPU나 GPU와 같은 처리 장치와 연결되어 빠른 데이터 전송을 가능하게 합니다.

이러한 방식으로 HBM은 뛰어난 대역폭과 빠른 전송 속도를 제공합니다. 이는 고성능 그래픽 처리, 데이터 센터에서의 대규모 데이터 처리, 인공 지능과 기계 학습 분야에서의 고속 데이터 전송 등 다양한 응용 분야에서 큰 이점을 제공합니다.

 

 

HBM의 활용

HBM은 대역폭을 높여 데이터 전송 속도를 빠르게 한 고성능 D램으로 분류됩니다. 서버에서 AI 서비스를 원활히 지원하려면 GPU(그래픽처리장치)와 함께 HBM 탑재가 필수입니다. 데이터 처리가 필수적인 만큼 HBM의 수요는 크게 증가할 것으로 전망됩니다.

 

삼성전자와 SK하이닉스 등 우리나라의 주력 메모리반도체 기업들은 AI시장의 성장에 따른 메모리반도체 수요 증가에 대비하여 고부가 제품을 개발함으로써 시장 선점에 집중하고 있습니다.

 

 

SK하이닉스

✔️ 2023년 AMD와 HBM을 공동개발
✔️ 2022년 세계 최초로 HBM3 양산
✔️  2023년 4월: D램 단품 칩 12개를 수직 적층해 현존 최고 용량인 24GB를 구현한 HBM3 신제품 개발

 

삼성전자

✔️ 2021년 최초로 메모리 반도체와 인공지능 프로세서를 하나로 결합한 HBM-PIM 개발
✔️ PIM(Processing-in-Memory): 메모리 내부에 연산 작업에 필요한 프로세서 기능을 더한 기술
✔️ 대용량 데이터를 CPU와 메모리가 주고받게 될 경우 작업처리가 지연되는 현상 극복
✔️ 메모리 내부의 각 뱅크에 인공지능 엔진을 장착하고 병렬처리를 극대화해 성능 향상

 

 

 

HBM의 미래

고성능 반도체 역할담당

✔️ 데이터 처리 : 대규모 데이터의 효율적 처리
✔️  연산 : 복잡한 계산 작업 수행
✔️  인식 : 패턴 인식과 분석

 

HBM 문제

향후 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체 형태로 진화할 것으로 전망되지만, HBM이 주류가 되기 위해서는 다음과 같은 과제가 있습니다

 

✔️ 가격 : 같은 용량의 DDR 메모리 대비 비싼 가격
✔️ 발열 문제 : 효율적인 열 관리 필요

 

문제해결을 위한 노력

✔️ 효율 향상 : 메모리 성능과 전력 효율 높이기
✔️ 제조원가 절감 : 생산 비용 절감 위한 연구개발
✔️ 대규모 투자 : 기술 개발을 위한 지속적인 투자

 

 

 

마무리

오늘은 최첨단 메모리 기술인 HBM에 대해 알아보았습니다. 아직은 최고 성능의 제품에만 HBM이 활용되고 있지만, 앞으로 HBM이 일상적인 비즈니스 어플리케이션에서도 주류로 활용될 수 있기를 기대합니다.

 

 

 

 

 

 

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