HBM for GPU – 그래픽카드 성능을 좌우하는 고대역폭 메모리 기술

 

목차

1. HBM이란 무엇인가

2. GDDR6 vs HBM - 무엇이 다른가

3. HBM이 GPU에 미치는 영향

4. 실제 HBM GPU 적용 사례

5. 게이밍 GPU에도 HBM이 적용될 수 있을까

6. HBM이 GPU에서 중요해지는 이유

7. HBM 기반 GPU의 시장 전망

 

GPU 시대, 왜 메모리가 중요해졌는가. 그래픽카드는 더 이상 단순한 영상 출력 장치가 아니다.

4K·8K 게임, 실시간 렌더링, 인공지능(AI) 연산, 고속 시뮬레이션, 과학 분석 등 다양한 고성능 작업에서 GPU(Graphics Processing Unit)는 핵심 컴퓨팅 장치로 진화했다.

이러한 고성능 GPU가 본래 능력을 발휘하기 위해서는 하나의 조건이 따라붙는다.
바로 메모리의 속도와 대역폭이다.

전통적인 GDDR 계열 메모리는 일정 수준까지 GPU 성능을 따라올 수 있었지만, 연산량이 폭발적으로 증가하는 시대에서는 병목 현상이 빈번하게 발생한다.

 

HBM

 

이를 해결하기 위한 궁극의 대안으로 제시된 것이 바로 HBM(High Bandwidth Memory)이다.

1. HBM이란 무엇인가?

HBM은 JEDEC(국제 반도체 표준화 기구)에서 정의한 고대역폭 메모리로, 기존의 GDDR 메모리보다 수직 적층 구조와 TSV(Through-Silicon Via) 기술을 통해 전송 속도, 대역폭, 전력 효율성을 획기적으로 향상한 차세대 메모리다.

HBM의 구조적 특징은 다음과 같다:

• 3D DRAM 스택 구조: 메모리 다이를 수직으로 적층 하여 고밀도 구현
• TSV 연결: 각 다이 간의 전기 신호를 실리콘을 관통하여 빠르게 전달
• 2.5D 인터포저: GPU 다이와 HBM 스택을 실리콘 인터포저로 연결하여 병렬성 강화
• 1024bit 이상 인터페이스: GDDR6 대비 최소 8배 이상의 버스폭 제공

이러한 구조는 데이터 접근 속도를 높이고 소비 전력을 낮추며, 공간 절약까지 가능하게 한다. 따라서 고성능 GPU에서 HBM은 필수 요소로 자리 잡고 있다.

 

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2. GDDR6 vs HBM – 무엇이 다른가?

항목GDDR6, HBM2/3

 

버스 인터페이스	최대 384bit	1024~2048bit
대역폭	최대 768GB/s	최대 3.35TB/s(HBM3 기준)
메모리 구성	수평 배열	수직 적층 구조
전력 효율	보통	매우 우수
공간 활용성	넓음	적음 (고집적)
응용	게이밍 GPU	AI, HPC, 워크스테이션 GPU

 

GDDR6는 가격과 범용성에서 우위를 가지며, 대부분의 게이밍 GPU에서 사용된다. 반면, HBM은 대역폭 중심의 전문적인 환경에 적합하며, AI 연산용 GPU, 서버급 GPU, 워크스테이션에 필수로 탑재된다.

3. HBM이 GPU에 미치는 성능 영향

GPU에서 HBM의 채택은 다음과 같은 기술적 이점을 제공한다:

1. 대역폭 확장: 초당 TB급 데이터 전송이 가능해 딥러닝, 고속 연산에 유리
2. 지연시간 최소화: CPU와 메모리 간 병목 구간 해소
3. 연산 유닛 활용도 증가: GPU 코어가 데이터 부족으로 대기하는 상황을 방지
4. 발열 관리 효율성: 저 클럭 기반 고대역폭 구현으로 발열 감소
5. 고용량 메모리 지원: 다중 스택을 통한 최대 수십 GB 확장 가능

이러한 특성은 모델 훈련 속도, 실시간 데이터 처리 능력, 멀티태스킹 안정성에 직결되며, 궁극적으로 GPU 성능의 핵심 지표로 작용한다.

 

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4. 실제 HBM GPU 적용 사례

NVIDIA A100 / H100

• HBM2 및 HBM3 기반 GPU
• 최대 80GB 메모리, 3.35TB/s 대역폭
• AI 학습 및 데이터센터 전용 GPU

AMD Instinct MI250X / MI300X

• 최대 128~192GB의 HBM2 E 또는 HBM3 탑재
• 벡터 및 행렬 연산에 최적화된 구조
• 과학 연산, 자율주행, 시뮬레이션 등에서 사용

Intel Ponte Vecchio

• Foveros 및 EMIB 패키징 기반
• HBM2 E + 고성능 GPU 코어를 통합
• 고성능 연산 서버용 시장 타깃

이러한 제품들은 모두 단순 그래픽 처리 용도를 넘어, 고속 병렬 연산 환경을 위한 GPU 플랫폼으로 활용되고 있다.

 

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5. 게이밍 GPU에도 HBM이 적용될 수 있을까?

과거 AMD는 Radeon Vega 시리즈에서 HBM2를 탑재하여 게이밍 시장에 도전한 바 있다.

그러나 제조 원가와 소비자 가격 간 간극, 게임의 실질적 요구 성능 대비 비용 효율이 맞지 않아, 이후 다시 GDDR 계열로 복귀했다.

현재로서는 게이밍 GPU 시장에서는 GDDR6(X)가 가격 대비 성능 면에서 여전히 우위다. 그러나 게임 스트리밍 플랫폼, 클라우드 게임 서버 등에서는 HBM 기반 GPU가 성능 효율 측면에서 더욱 유리할 수 있으며, 향후 시장 구조에 따라 변화 가능성도 존재한다.

6. HBM이 GPU에서 중요해지는 이유

다음과 같은 미래 방향성은 HBM의 필요성을 더욱 부각한다:

1. AI와 GPU의 결합 가속화: 생성형 AI, LLM, 음성·영상 생성 기술의 고속 확산
2. 클라우드 기반 GPU 활용 증가: HBM 기반 GPU가 데이터센터 표준화
3. GPU 병렬 처리 수요 증가: 멀티 GPU 연산 시 데이터 흐름 최적화 필요
4. 전력 효율 중시 환경 확대: 데이터센터 전력 절감 정책과 HBM의 궁합

HBM은 단지 속도가 빠른 메모리가 아니라, GPU의 병목을 제거하고 연산 효율을 근본적으로 높이는 핵심 기술이다.

 

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7. HBM 기반 GPU의 시장 전망

시장조사업체 옴디아와 IDC에 따르면, HBM 기반 GPU 수요는 연평균 30% 이상 성장 중이다. 특히 다음 산업군에서 지속적인 수요가 발생하고 있다:

• AI 가속기 및 생성형 모델 학습 시장
• HPC 및 슈퍼컴퓨팅 센터
• 의료 영상 분석 및 과학 시뮬레이션
• 클라우드 GPU 기반 스트리밍 서비스

2026년까지 글로벌 HBM GPU 시장 규모는 200억 달러 이상으로 확대될 것으로 전망되며, 주요 기업들 또한 이에 대비해 적극적인 투자를 이어가고 있다.

 

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결론

GPU 성능의 진정한 핵심은 메모리, GPU의 연산 능력은 중요하지만, 그것을 받쳐주는 메모리가 병목을 유발한다면 전체 시스템 성능은 제한된다.

HBM은 이러한 병목을 제거하고 연산 효율, 대역폭, 전력 절감, 공간 효율성까지 모두 충족시키는 궁극의 고성능 메모리 설루션이다.

특히 AI 시대, 데이터 시대, 연산 중심 산업 구조에서는 HBM 기반 GPU가 성능 경쟁의 기준점이 되고 있다.

앞으로의 GPU 선택 기준은 단순한 코어 수나 클럭 속도를 넘어서, HBM의 탑재 유무가 절대적인 요소가 될 가능성이 높다.