From HBM2 to HBM3 – 고대역폭 메모리의 진화 과정 정리

 

목차

1. HBM2의 기술적 특징

2. HBM2의 한계와 시장 요구

3. HBM3의 기술 혁신

4. HBM2 vs HBM3 실제 성능 비교

5. 주요 반도체 기업의 도입 전략

6. HBM3의 응용 확장

7. 향후 진화 방향: HBM3E와 HBM4

 

고대역폭 메모리(HBM)의 등장 배경

컴퓨팅 성능이 극대화되고, 인공지능(AI), 자율주행, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등의 분야에서 데이터 처리량이 폭발적으로 증가하면서, 기존의 메모리 기술은 한계를 드러내기 시작했다.
GDDR5, GDDR6 등의 기존 메모리는 병렬성 확대에 따라 물리적 한계와 소비 전력 증가라는 문제에 봉착했고, 이 한계를 극복하고자 등장한 것이 바로 HBM(High Bandwidth Memory) 기술이다.

 

HBM

 

HBM은 다층 적층 구조와 TSV(Through-Silicon Via)를 통한 초고속 인터페이스를 기반으로 하는 차세대 메모리로, GPU, AI 가속기, 서버 등 고성능 시스템에서 점차 주류로 자리 잡고 있다.

특히 HBM2에서 HBM3로의 진화는 메모리 기술의 방향성과 시장의 요구를 명확히 보여주는 변화라 할 수 있다.

1. HBM2의 기술적 특징

HBM2는 2016년부터 상용화되기 시작한 두 번째 세대의 고대역폭 메모리로, AMD, NVIDIA, 인텔 등 주요 반도체 기업의 고성능 제품군에 폭넓게 사용되었다.
주요 특징은 다음과 같다:

• 데이터 전송 속도: 최대 2.4~3.2 Gbps per pin
• 총 대역폭: 스택당 최대 256~460GB/s
• 인터페이스 폭: 1024bit
• 적층 수: 최대 8단 적층
• 전압: 약 1.2V
• 온라이 ECC 지원 여부: 제한적

HBM2는 기존 GDDR 계열 대비 대역폭을 획기적으로 향상하고, 전력 효율을 개선했으며, 공간 활용 측면에서도 높은 집적도를 제공해 고밀도 시스템 구성에 적합했다.

 

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2. HBM2의 한계와 시장 요구

HBM2는 고성능 환경에서 뛰어난 성능을 제공했지만, AI 모델 규모 확대와 데이터 센터의 연산량 증가에 따라 다음과 같은 한계가 지적되었다:

• 대역폭의 절대적 한계 (GPU 병렬 처리에 비해 병목 발생)
• 스택당 용량의 제한으로 인한 메모리 확장성 부족
• 클럭 향상 시 전력 소모 및 발열 증가
• ECC(오류 정정 코드) 기능의 미비로 신뢰성 부족

이러한 한계는 특히 초거대 AI 모델, 자율주행 센서 통합 처리, 실시간 시뮬레이션 연산과 같은 분야에서 큰 제약이 되었고, 이에 따라 다음 세대인 HBM3 개발이 가속화되었다.

3. HBM3의 기술 혁신

HBM3는 HBM2의 구조적 장점을 계승하면서, 다음과 같은 기술적 개선이 이뤄졌다:

항목 HBM2. HBM3

 

전송 속도	최대 3.2Gbps/pin	6.4Gbps/pin 이상
대역폭 (스택당)	256~460GB/s	최대 819GB/s
적층 수	4~8단	최대 16단
용량 (스택 기준)	최대 8GB	최대 24GB 이상
전압	1.2V	1.1V 이하 (향상된 효율)
ECC	제한적	온다이 ECC 기본 내장

 

HBM3는 단일 스택 기준으로도 GDDR6의 대역폭을 4배 이상 능가하며, 전력 대비 성능 효율에서도 획기적인 향상을 보여준다. 온라이 ECC 기능 내장은 AI, 클라우드 서버, 국방용 연산 등 데이터 무결성이 중요한 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡았다.

 

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4. HBM2 vs HBM3 실제 성능 비교

항목 NVIDIA A100 (HBM2), NVIDIA H100 (HBM3)

 

메모리 용량	40GB / 80GB	80GB
총 대역폭	1.6TB/s	3.35TB/s
GPU 구조	Ampere	Hopper
AI 학습 속도	GPT-3급 모델 대응	GPT-4급 모델 학습 최적화
응용 환경	데이터센터, HPC	AI 가속기, 클라우드 인프라

 

이처럼 동일한 GPU급에서도 HBM2에서 HBM3로의 업그레이드는 성능의 근본적인 차이를 만들어내며, 실제 AI 학습 시간과 효율성에서 체감할 수 있는 성능 향상이 나타난다.

 

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5. 주요 반도체 기업의 도입 전략

SK하이닉스

• HBM2, HBM2 E, HBM3를 세계 최초로 상용화한 기업
• NVIDIA H100에 HBM3를 공급하며 시장 점유율 1위 확보
• HBM3 E 개발 완료, 2024년부터 양산 예정

삼성전자

• HBM2 E 기반 AI 서버용 메모리 공급
• 자체 인터포저 패키징(I-Cube) 및 연산 내장형 메모리(PIM) 병행 개발
• 2024년 하반기 HBM3 양산 목표

마이크론

• HBM2 E 일부 공급, HBM3는 아직 미진입
• 향후 AI 시장 확대에 따른 본격 진입 계획 중

이처럼 HBM 기술 보유 여부는 기업의 AI 반도체 경쟁력을 결정짓는 주요 요소가 되었으며, 이에 따라 글로벌 메모리 시장 재편도 빠르게 진행 중이다.

 

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6. HBM3의 응용 확장

HBM3는 단순히 GPU뿐만 아니라 다양한 고성능 시스템에 채택되고 있다:

1. AI 가속기 및 서버 GPU: NVIDIA H100, AMD MI300 등
2. 고성능 컴퓨팅 (HPC): 과학 연구, 시뮬레이션, 국방 시스템
3. 자율주행 차량 시스템: 실시간 이미지 및 센서 데이터 처리
4. EDA 툴 연산용 서버: 반도체 설계에 필요한 병렬 연산 최적화
5. 클라우드 및 에지 AI 인프라: 고속 연산과 저전력 요구 동시 충족

HBM3는 특히 대규모 AI 연산이 요구되는 생성형 AI, LLM, 자율주행 알고리즘 등에서 없어서는 안 될 필수 구성 요소로 자리 잡고 있다.

7. 향후 진화 방향: HBM3E와 HBM4

HBM3 E

• 대역폭 1.2TB/s 이상 (스택당)
• 발열 감소 및 수율 향상 목표
• 2024~2025년 본격 양산 예정

HBM4

• 현재 개발 단계 (2026~2027 상용화 예상)
• 적층 수 24단 이상 가능성, 전력 효율 극대화
• 연산 내장형 HBM(PIM) 통합 예상

HBM은 이제 단순 메모리를 넘어서 미래 컴퓨팅 아키텍처의 중심축이 되고 있으며, 고성능, 저전력, 고안정성을 동시에 요구하는 시장에서 HBM의 비중은 갈수록 커질 것으로 전망된다.

 

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결론

HBM의 진화, 연산 혁신의 기반. HBM2에서 HBM3로의 전환은 단순한 업그레이드 수준이 아닌, AI 컴퓨팅과 고성능 연산의 구조를 근본적으로 재편하는 기술적 도약이다.
HBM3는 대역폭, 전력 효율, 오류 정정 기능까지 모든 면에서 뛰어난 개선을 이루었으며, 고성능 반도체 시스템에서의 성능 병목을 제거하는 핵심 기술로 평가받는다.

앞으로 HBM3 E, HBM4로의 발전은 AI, 자율주행, 메타버스, 국방, 생명공학 등 첨단 산업 전반에 걸쳐 지속적인 혁신을 이끄는 핵심 인프라가 될 것이다.

따라서 HBM 기술의 흐름을 이해하고 진화를 추적하는 것은 반도체 산업은 물론, AI 인프라 전략을 수립하는 데 있어 필수적인 요소다.