지오의 기술노트

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.  🏎️ ..

반도체 칩의 성능을 결정짓는 건 무엇일까? 많은 사람들이 CPU나 GPU의 이름만 기억하지만, 그 성능의 핵심은 ‘미세공정 기술’에 달려 있다. 그리고 이 기술을 놓고 현재 가장 치열한 경쟁을 벌이고 있는 두 회사가 바로 TSMC와 삼성전자다.  🧠 미세공정이란? – ‘나노미터(nm)’의 진짜 의미 반도체 공정에서 말하는 3nm, 5nm, 7nm는 단순히 칩의 크기를 의미하는 것이 아니다. 이는 트랜지스터의 간격이나 회로 밀도를 뜻하는 표현으로, 수치가 작을수록 더 많은 트랜지스터를 좁은 면적에 집어넣을 수 있다는 뜻이다. 그 결과: 전력 효율 증가연산 속도 향상발열 감소 이러한 장점이 있어, AI 칩이나 스마트폰 프로세서에 매우 중요하다.  🏁 TSMC vs 삼성 – 누가 더 앞서 있나?  ✔️ T..

AI 연산의 속도와 효율이 중요한 시대, 기존 CPU나 GPU로는 한계가 있다는 목소리가 커지고 있다. 이 흐름 속에서 등장한 것이 바로 NPU(Neural Processing Unit). 이 글에서는 NPU가 정확히 무엇이며, 왜 지금 AI 반도체의 핵심 기술로 꼽히는지 정리해본다.  1. NPU란 무엇인가? NPU는 Neural Processing Unit의 줄임말로, 인공지능 연산에 특화된 전용 반도체다.특히 딥러닝의 핵심인 행렬 곱셈, 텐서 연산을 빠르게 처리하도록 설계돼 있다. CPU는 범용 연산, GPU는 그래픽 연산에 최적화돼 있는 반면,NPU는 AI 모델의 추론과 학습 연산을 최소 전력으로 고속 수행할 수 있게 설계된다.  2. NPU가 필요한 이유 AI 연산은 일반 연산보다 훨씬 방대한 ..

AI 성능이 급격히 발전하는 오늘날, 고성능 반도체 설계의 핵심 기술로 3D 칩 패키징이 주목받고 있습니다. 이 기술은 단순한 집적도를 넘어, 연산 속도와 전력 효율을 극대화하는 열쇠입니다. 오늘은 ‘3D 칩 패키징이 무엇인지’와 ‘왜 AI 반도체에서 중요한 기술인지’를 정리해 드립니다.  1. 3D 칩 패키징이란? 기존의 반도체는 평면(2D) 상에 회로를 배치해왔습니다. 반면, 3D 칩 패키징은 여러 개의 칩을 수직으로 적층(Stacking) 하여 하나의 패키지로 구성하는 기술입니다.이 방식은 전송 거리 단축, 연산 지연 감소, 전력 효율 향상 등 여러 이점을 제공합니다. → 특히, TSV(Through-Silicon Via) 라는 기술을 통해 칩 간 신호를 수직으로 빠르게 주고받을 수 있습니다. 2...