Why HBM Matters in AI 시대 – 인공지능 가속화의 핵심 부품

 

목차

1. HBM이란 무엇인가

2. AI 연산에서 요구되는 메모리 조건

3. HBM이 AI 가속기에 적용되는 방식

4. AI 산업 내 HBM 수요 증가

5. 전력 효율성과 클라우드 인프라의 최적화

6. HBM 중심 생태계의 확장

7. 미래 전망 - HBM4와 PIM의 등장

 

인공지능 연산의 급성장과 메모리 병목, 인공지능(AI)은 단순한 소프트웨어 기술을 넘어, 산업 전반에 걸쳐 패러다임을 바꾸는 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 자율주행 자동차, 생성형 AI, 스마트 팩토리, 의학 연구, 금융 리스크 분석 등, AI의 적용 범위는 계속 확대되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 GPU와 같은 고성능 연산 장치가 존재하며, 그 주변에서 AI 연산 속도와 정확도를 좌우하는 결정적 요소가 바로 HBM(High Bandwidth Memory)이다.

 

HBM

 

AI 연산은 방대한 양의 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 능력이 필요하다. 이때 기존 메모리인 DDR 또는 GDDR 방식은 물리적 병목 현상으로 인해 성능에 한계를 드러낸다. 고대역폭 메모리인 HBM은 이러한 병목을 해소하고, AI 알고리즘이 본래 성능을 발휘할 수 있게 돕는 핵심 부품으로 주목받고 있다.

1. HBM이란 무엇인가?

HBM은 JEDEC(국제반도체표준협의회)이 정의한 고대역폭 메모리의 일종으로, 일반적인 메모리와 달리 다층 구조를 갖춘 3D 스택 메모리다.
HBM은 다음과 같은 기술적 특징을 지닌다:

• TSV(Through-Silicon Via)를 통한 수직 연결로 높은 집적도 실현
• 인터포저(Interposer) 기반 2.5D 패키징으로 CPU/GPU와 고속 통신
• 1024-bit 이상의 인터페이스로 병렬 처리 극대화
• 전력 대비 대역폭 효율이 매우 뛰어나 발열과 소비전력 모두 감소

이러한 특성 덕분에 HBM은 AI 추론과 학습에 필요한 대규모 데이터 흐름을 안정적이고 빠르게 처리할 수 있다.

 

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2. AI 연산에서 요구되는 메모리 조건

AI 시스템은 단순히 많은 연산을 하는 것에서 그치지 않는다. 다음과 같은 요건을 충족해야 진정한 성능 향상이 가능하다:

1. 낮은 레이턴시(Latency): 데이터 접근 시간 최소화
2. 높은 대역폭(Bandwidth): 연산 코어에 데이터를 지연 없이 공급
3. 높은 병렬성: 수천 개의 연산 유닛과 동시에 통신 가능
4. 낮은 전력 소비: 발열 최소화 및 서버 집적도 향상
5. 고집적 구조: 물리적 공간 제약 극복

HBM은 이 모든 조건을 만족시키는 거의 유일한 메모리 구조로, AI 특화 시스템의 표준 설루션으로 떠오르고 있다.

3. HBM이 AI 가속기에 적용되는 방식

대표적인 AI 연산용 가속기는 NVIDIA H100, AMD MI300X, Google TPU v4 등이 있다. 이들은 모두 HBM2 E 또는 HBM3 기반 메모리를 내장하고 있으며, 다음과 같은 구조를 따른다:

• HBM 스택은 GPU 코어 주변에 배치되어, 짧은 데이터 경로로 실시간 연산 지원
• 인터포저를 통한 고속 통신 채널은 클럭 주파수를 낮추고도 고성능 구현
• 여러 개의 HBM 스택을 병렬 연결하여 수 TB/s급 대역폭 확보

이 방식은 AI 훈련에 필요한 대규모 데이터셋을 실시간으로 공급하며, 연산 유닛들이 유휴 상태 없이 풀가동할 수 있게 만든다.
예를 들어, NVIDIA H100은 HBM3 메모리 80GB를 탑재해 최대 3.35TB/s의 대역폭을 제공함으로써 GPT-4급 모델 학습에 최적화된 환경을 제공한다.

 

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4. AI 산업 내 HBM 수요 증가

시장조사기관 옴디아(Omdia)와 트렌드포스(TrendForce)에 따르면, HBM의 글로벌 수요는 2024년부터 본격적인 성장세를 보이며, 2027년까지 연평균 성장률 40% 이상이 예상된다. 특히 다음 분야에서 수요가 폭증하고 있다:

• 생성형 AI (ChatGPT, Bard, Claude 등)
• 자율주행용 인공지능 연산 장치
• 딥러닝 기반 로봇 및 공장 자동화 시스템
• 초거대 언어 모델 훈련용 데이터센터 GPU

HBM은 단순히 메모리의 한 종류가 아니라, AI 산업 성장을 지탱하는 핵심 인프라로 인식되고 있다.

5. 전력 효율성과 클라우드 인프라의 최적화

AI 훈련 및 추론 연산에는 막대한 에너지가 소모된다. 특히 대형 모델의 경우 하루 수백 킬로와트시(kWh) 이상을 소모할 수 있다. 이때 HBM은 GDDR 대비 전력 효율이 월등히 높아, 클라우드 제공업체(AWS, Google Cloud, Azure 등)는 HBM이 장착된 GPU를 중심으로 인프라를 전환하고 있다.

• HBM3는 기존 메모리 대비 와트(W) 당 대역폭 비율이 2배 이상
• 열 방출이 적어 고밀도 서버에 적합
• 메모리 용량 확장성 확보로 모델 스케일링에 유리

HBM의 효율성은 결국 AI 서비스의 전력 비용 절감으로 이어지고, 이는 곧 기업의 ROI(투자 수익률) 향상으로 연결된다.

 

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6. HBM 중심 생태계의 확장

HBM 기술의 발전은 메모리 기업뿐만 아니라, 반도체 전체 생태계에도 큰 영향을 주고 있다.

영역주요 기업역할

 

HBM 메모리 제조	SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론	DRAM 설계 및 TSV 공정
인터포저/패키징	TSMC, 인텔, 삼성	CoWoS, Foveros, I-Cube 등
AI 반도체 설계	NVIDIA, AMD, 구글	GPU 및 AI 칩 설계
AI 클라우드	AWS, GCP, Azure	대규모 HBM 기반 서버 운영

 

이처럼 HBM을 중심으로 하는 수직 통합형 AI 시스템 설계가 일반화되고 있으며, 이는 향후 수년간 AI 반도체 산업의 경쟁력을 좌우할 중요한 키워드가 될 것이다.

 

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7. 미래 전망 – HBM4와 PIM의 등장

HBM의 다음 세대로는 HBM4와 HBM-PIM(Processing-In-Memory) 기술이 준비되고 있다.

• HBM4는 더 높은 전송 속도(>8.4 Gbps/pin)와 적층 수 증가(16~24단)를 통해, AI 초거대 모델에도 대응 가능
• HBM-PIM은 메모리 자체에 연산 기능을 내장하여, 데이터를 이동시키지 않고도 처리 가능 → 지연 최소화, 전력 절감 극대화

AI 시대의 요구는 단순한 대역폭 증가를 넘어서고 있다. 향후 HBM은 연산 처리 구조에까지 통합되며, AI 컴퓨팅 아키텍처의 본질을 재정의하는 핵심 기술로 진화할 것이다.

 

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결론

AI 시대에 HBM이 중요한 이유, AI 기술의 진보는 GPU나 알고리즘 자체만으로는 충분하지 않다. 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 고성능 메모리 인프라가 필수이며, 그 중심에 바로 HBM이 있다.
HBM은 AI 가속기에서의 연산 성능을 극대화하고, 전력 효율성과 시스템 안정성까지 제공함으로써, 단순한 하드웨어를 넘어 AI 혁신의 촉매 역할을 하고 있다.

앞으로의 AI 기술 경쟁은 곧 메모리 기술 경쟁이 될 것이며, HBM을 선점하는 기업과 플랫폼이 AI 생태계의 주도권을 차지하게 될 것이다.