HBM이란? – 고대역폭 메모리가 AI에 중요한 이유

반도체 기판 위에 수직으로 쌓인 HBM 메모리 구조와 함께 “HBM이란? – AI에 중요한 고대역폭 메모리”라는 문구가 강조된 이미지.

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AI 칩의 성능은 왜 메모리에 달려 있을까?

CPU나 GPU가 아무리 빨라도, 데이터를 빠르게 주고받지 못하면 성능은 제약된다. 이때 중요한 역할을 하는 것이 바로 HBM(High Bandwidth Memory), 고대역폭 메모리다.

 

 

🧠 HBM이란 무엇인가?

 

HBM은 기존의 DRAM보다 훨씬 높은 데이터 전송 속도를 제공하는 메모리 기술이다. 이름 그대로 “Bandwidth(대역폭)”, 즉 한 번에 처리할 수 있는 데이터 양을 비약적으로 높여주는 데 초점이 맞춰져 있다.

 

• 기존 DRAM: 옆으로 나란히 배치 → 데이터 이동 거리 ↑
• HBM: 칩 위에 메모리를 수직으로 쌓는 3D 구조 → 데이터 전송 거리 ↓, 속도 ↑

 

이러한 구조 때문에 HBM은 일반 메모리보다 전력 효율도 좋고, 발열도 적다.

 

 

🏎️ 왜 AI 칩에 HBM이 필요한가?

 

AI 모델은 수많은 연산을 동시에 처리한다. 이때 병목현상이 가장 자주 발생하는 구간이 바로 메모리 – 연산 장치 간의 데이터 전달이다.

 

• GPU는 연산 속도는 빠른데, 메모리가 따라오지 못하면 그 속도를 살릴 수 없다.
• 그래서 NVIDIA의 H100 같은 최신 AI GPU에는 HBM3가 탑재되어 있음.
• GPT-4, Stable Diffusion 같은 대형 모델들은 HBM의 고속 데이터 처리 없이는 실시간 연산이 불가능할 수도 있다.

 

 

📐 GDDR vs HBM – 뭐가 다른가?

항목	GDDR	HBM
구조	수평 배치	수직 적층
대역폭	낮음	매우 높음
전력 효율	보통	우수
사용 분야	게이밍 GPU	AI, HPC, 데이터센터

 

요약: GDDR은 게임용 GPU에 적합, HBM은 연산 집중형 AI나 고성능 컴퓨팅에 적합.

 

GDDR과 HBM 메모리 구조가 나란히 비교된 이미지. GDDR은 수평 연결, HBM은 수직 적층 구조로 표현되어 구조 차이가 시각적으로 강조됨.

📉 HBM의 단점은 없을까?

 

• 가격: GDDR보다 훨씬 비싸다.
• 제조 난이도: 수직 적층 공정이 어렵고 수율이 낮다.
• 크기 제약: 칩 옆에 붙이는 게 아니라 위에 쌓기 때문에 패키징 기술이 필요하다.

 

하지만 AI 산업이 커질수록 이런 단점은 감수할 만한 것으로 여겨지고 있다.

 

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