HBM 메모리의 내부 구조와 동작 원리 – AI 서버 설계자를 위한 가이드

목차

1. AI 서버 시대, 메모리는 ‘속도’와 ‘대역폭’의 경쟁

2. HBM의 3D 적층 구조: 수직으로 쌓은 DRAM

3. TSV 기술: 초고속 연결의 비밀

4. 베이스 다이(Base Die): 모든 데이터 흐름의 허브

5. 인터포저와 SoC 연결: HBM과 연산 장치의 다리

6. HBM의 채널 구조와 병렬성

7. 동작 원리 요약: 병렬 처리의 극대화

8. 전력 효율과 발열 관리

9. ECC 및 신뢰성 설계

10. 실제 적용 사례 및 전망

 

1. AI 서버 시대, 메모리는 속도와 대역폭의 경쟁

인공지능 서버에서 데이터 병목 현상은 성능 저하의 주요 원인 중 하나입니다.
특히 GPT나 DNN 계열과 같은 대규모 모델 학습은 수백~수천 기가바이트의 메모리 대역폭과 지연 최소화가 필수적입니다.
이러한 요구에 대응하기 위해 등장한 것이 바로 HBM(High Bandwidth Memory)입니다.

 

HBM 메모리의 내부 구조

HBM은 기존의 DRAM 방식과는 완전히 다른 구조와 원리로 동작하며, 고속, 저전력, 고용량이라는 세 가지 핵심 조건을 동시에 만족시킵니다.

2. HBM의 3D 적층 구조: 수직으로 쌓은 DRAM

HBM 메모리의 가장 큰 구조적 특징은 3D 스택(Stacking)입니다.
이는 하나의 메모리 패키지 안에 여러 개의 DRAM 다이(die)를 수직으로 쌓아 놓은 구조입니다.

• HBM2e: 최대 8단 스택
• HBM3: 12단 이상
• HBM4: 16단 이상 가능 예상

이 스택된 DRAM 다이들은 단순히 적층되어 있는 것이 아니라, TSV(Through-Silicon Via)라는 초미세 구멍으로 수직 연결되어 있습니다.
TSV를 통해 데이터, 주소, 제어 신호, 전원이 수직으로 흐르며, 기존의 병렬 외부 배선보다 훨씬 짧은 경로로 빠르게 통신합니다.

3. TSV 기술: 초고속 연결의 비밀

TSV는 HBM의 핵심 기술 중 하나로, 실리콘 웨이퍼를 수직으로 관통하는 구멍을 뚫어 전기적 연결을 가능하게 합니다.

주요 기능:

• 수천 개의 TSV 채널을 통해 각 DRAM 다이 사이의 고속 데이터 교환 가능
• 병렬 전송 채널 확장 → 최대 1024bit~2048bit 버스 구현
• 신호 무결성(SI) 향상 및 지연(Latency) 최소화

결과적으로 TSV는 메모리 내부 통신의 병목을 제거하고, 대역폭을 비약적으로 증가시키는 역할을 합니다.

4. 베이스 다이(Base Die): 모든 데이터 흐름의 허브

HBM 구조에서 가장 아래에 위치한 Base Die는 메모리 스택의 제어 허브 역할을 합니다.

• DRAM 채널 컨트롤러 내장
• ECC(Error Correction Code), I/O PHY, DRAM 인터페이스 포함
• 전력 공급 및 전압 제어 기능도 포함

Base Die는 단순한 인터페이스가 아닌, HBM 전체의 동작을 제어하고 최적화하는 역할을 수행하며, HBM이 단순한 저장장치가 아닌, 지능형 고속 메모리 시스템이라는 것을 보여줍니다.

5. 인터포저와 SoC 연결: HBM과 연산 장치의 다리

HBM 메모리는 일반적인 패키지 방식이 아닌 **인터포저(Interposer)**라는 실리콘 기반의 얇은 판에 실장됩니다.
인터포저는 HBM과 GPU, CPU, AI Accelerator 등의 칩 사이를 연결해주는 다리 역할을 합니다.

• CoWoS(TSMC), EMIB(Intel)와 같은 2.5D/3D 패키징 기술 적용
• 수천 개의 마이크로 범프를 통해 고속 통신 가능
• 인터포저 내에 TSV도 함께 포함되어, 패키지 내부 대역폭도 증가

이 구조 덕분에 HBM은 SoC와 동일 패키지에서 초고속, 저지연 데이터 전송이 가능해지며, AI 서버의 병렬 연산 처리 속도를 극대화합니다.

6. HBM의 채널 구조와 병렬성

HBM은 채널(Channel) 구조 또한 기존 메모리와 차별화됩니다.
각 DRAM 다이는 독립된 채널로 동작하며, 아래와 같은 구조로 구성됩니다.

• 각 채널은 128bit I/O + 제어 + 주소 버스 포함
• 전체 스택은 8~16채널 이상 운영 가능
• 전체 I/O 버스폭: 1024bit~2048bit

이 구조는 CPU의 코어 수 증가와 같이, 병렬성이 메모리 대역폭 증가에 직접 연결된다는 점에서 AI와 HPC 환경에서 극도로 유리한 구조입니다.

7. 동작 원리 요약: 병렬 처리의 극대화

HBM의 동작은 다음과 같은 방식으로 요약할 수 있습니다.

1. GPU/SoC → 인터포저 → Base Die로 명령 전송
2. Base Die는 TSV를 통해 상위 DRAM 다이에 명령 분산
3. 각 DRAM 채널은 독립적으로 데이터 Read/Write
4. 결과는 다시 TSV → Base Die → 인터포저를 통해 연산 장치로 반환

이 모든 과정이 수 나노초(ns) 단위로 동작하며, 수십 기가바이트의 데이터가 1초 내 실시간으로 순환됩니다.

8. 전력 효율과 발열 관리

HBM은 구조적으로 전력 효율이 뛰어납니다.

• 짧은 데이터 경로 → 신호 손실 및 전력 소모 감소
• TSV 내 전원 분산 구조 → 전압 강하 최소화
• 고속 동작에도 불구하고, GDDR6 대비 2~3배 이상 에너지 효율 우수

그러나 발열은 구조적 한계도 존재합니다.
따라서 Vapor Chamber, 수냉 쿨링, 고성능 TIM(Thermal Interface Material) 등의 열 관리 기술이 병행되어야 안정적인 운영이 가능합니다.

9. ECC 및 신뢰성 설계

HBM은 ECC 기능을 기본적으로 내장하고 있어, 대규모 병렬 데이터 처리에서도 오류 정정 및 복구 능력이 뛰어납니다.

• 단일 비트 오류 자동 수정
• 다중 오류 감지 및 알람 시스템
• AI 서버용 메모리로 적합한 신뢰성 확보

또한 온도, 전압, 클록 드리프트 등 환경 요소를 고려한 PVT 센서를 통해 자동 조정 및 자가 진단 기능도 내장되어 있습니다.

10. 실제 적용 사례 및 전망

HBM은 현재 대부분의 AI 서버 및 HPC 플랫폼에 적용되고 있습니다.

• NVIDIA H100: HBM3 탑재, 3.6 TB/s 대역폭
• AMD MI300X: 192 GB HBM3
• Intel Ponte Vecchio: Foveros 기반 47타일 구조, 8스택 HBM

향후 HBM4, HBM5, PIM(HBM에 연산 내장) 기술까지 접목되면서, HBM은 단순 메모리가 아닌 고속 AI 시스템의 심장으로 자리매김할 것입니다.

맺음말

HBM은 단순히 빠른 메모리가 아닙니다.
3D 스택, TSV, 인터포저, 병렬 채널 구조, ECC 제어 등 복합 기술이 집약된, AI 서버 전용 고대역폭 메모리 아키텍처입니다.

AI 서버 설계자는 HBM의 내부 구조와 동작 원리를 정확히 이해하고, 시스템 아키텍처에 병목 없는 데이터 흐름을 설계할 수 있어야 경쟁력을 가질 수 있습니다.

 

📌 관련 글도 함께 읽어보면 도움이 됩니다!

 

[반도체 기술/AI 반도체 및 서버] - HBM4의 병렬 구조가 AI 학습 속도에 미치는 영향